视频转换gpu加速_gpu加速_开启gpu加速 - 腾讯云开发者社区

前言随着视频编解码技术的不断发展，视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。...同时，在GPU领域，随着CUDA等通用计算平台的不断发展，GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。 1....目前，基于CUDA的GPU加速已经在深度学习、图像处理、科学计算等领域有着广泛应用。 2. 编码加速目前，最新的视频编码标准是HEVC，基于GPU的HEVC编码加速研究已经有很多。...这就要求加速算法必须提高吞吐量。在HEVC中，整像素搜索部分是以PU块为单位进行。然而，HEVC的PU块可选大小分布广泛，最大可取64x64，最小时边长仅为4。...总结本文主要介绍了常见的HEVC的GPU加速方法和GPU程序设计时要注意的问题。主机和设备之间的I/O是GPU优化的重点问题，需要精心设计。

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Vulkan Video实现GPU加速视频编码解码

新的Vulkan Video扩展允许GPU加速视频编解码。最初的公共工程被视为一个临时规范，编解码器覆盖范围有限，但会随着时间的推移而迭代更新。...Vulkan Video允许GPU加速编解码，并通过调度、同步和其他Vulkan功能与Vulkan API集成。...在AMD方面，到目前为止，他们一直依赖于基于Gallium3D的视频加速技术，他们是否/何时将AMDVLK应用于Vulkan Video，以及独立的RADV驱动程序是否也能支持这些视频扩展，这将是一个值得期待的问题...相比现在不同视频接口（尤其是Windows和Linux之间支持不同API）的碎片化，希望一旦Vulkan Video 1.0规范定稿，我们将看到更多的多媒体软件使用此视频编码/解码API。...有了Vulkan Video 1.0，当扩展的编解码器支持出现时，它很有可能成为GPU加速视频编码/解码的主流接口，希望它比OpenMAX做得更好热度更高。

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·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换）

[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换）配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述在进行深度学习开发时...，GPU加速可以提升我们开发的效率，速度的对比可以参照笔者这篇博文：[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比（CPU，GPU，TPU）结论：通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU，一个入门级显卡...因为如果哪一步忘记转换了就会运行出错。本文在数据存储的层面上，帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。...当可以使用GPU，我们不想使用，可以直接赋值use_gpu = False 我们在进行转换时，需要把数据，网络，与损失函数转换到GPU上 1.构建网络时，把网络，与损失函数转换到GPU上 model =...() 2.训练网络时，把数据转换到GPU上 if (use_gpu): x,y = x.cuda(),y.cuda() 3.取出数据是，需要从GPU准换到CPU上进行操作 if(use_gpu)

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视频抽帧的全流程GPU异构加速实践

因此，有必要使用硬件加速等手段，来对视频抽帧做极致的性能优化。...使用硬件来做硬解码以及并行计算加速是一个比较理想的替代方案，NVIDIA的GPU从2014年发布的Maxwell架构开始，即增加了单独的硬件编解码计算单元，并且GPU上为数众多的CUDA core也特别适用于图像数据并行处理加速...[694fb8e5145ae44af3c9578e0bae0f98.png] 其中帧色彩空间转换、JPEG编码都涉及像素级别计算，非常适合使用GPU CUDA kernel来做并行计算加速。...结语本方案从GPU硬件加速的角度出发，分别针对抽帧各步骤做性能分析&计算优化，解决了中间过程大数据量的原始视频帧host与device端数据IO交换问题，避免GPU与CPU间的PCI-E数据带宽瓶颈，...（该方案已得到NVIDIA官方大力认可，并作为优秀案例进行推广：《腾讯广告视频抽帧的全流程GPU加速》）最后，给个人公众号打个小广告，主要分享AI工程领域的加速、性能优化实践经验总结。

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【矩阵计算GPU加速】numpy 矩阵计算利用GPU加速，cupy包

CuPy 项目地址:https://cupy.chainer.org/ 这个项目本来是用来支持Chainer这个深度学习框架的，但是开发者把这个“GPU 计算包”单独分出来了，方便了大家！！！...1024,512,4,1))*512.3254 time1=time.time() for i in range(20): z=x*y print('average time for 20 times gpu...后面的计算速度才是稳定的，cpu和gpu都有一定这个特性，这个原因cpu和gpu是不同！和“操作系统的本身算法、GPU工作方式”等有关系吧？...4,4,4,4))*1024. y=np.ones((4,4,4,1))*512.3254 x=cp.ones((4,4,4,4))*1024. y=cp.ones((4,4,4,1))*512.3254 GPU...失去了优势，所以也不是所有计算都需要放到gpu上来加速的！

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【玩转 GPU】GPU加速的AI开发实践

如上图所示，HK-WEKA人工智能数据平台支持英伟达的GPUDirect存储协议，该协议绕过了GPU服务器的CPU和内存，使GPU能够直接与HK-WEKA存储进行通信，将吞吐量加速到尽可能快的性能。...本篇会详细阐述 TensorRT 转换 GoogLeNet 的过程。接着 TensorRT 完全可以直接接到需要的地方，不用专门做 concat 的操作，所以这一层也可以取消掉。...四、NVIDIA GPU 加速“ AI +分子模拟”，助力深势科技打造微尺度工业设计平台本案例中通过 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，深势科技开创的“多尺度建模+机器学习+高性能计算...NVIDIA GPU 加速科学计算，释放“AI + Science”巨大潜力“AI + Science” 的科学研究范式是当下的前沿热点。...深势科技作为AI+Science范式的典型企业，致力于以算力算法的进展切实赋能科研突破与产业升级，NVIDIA GPU 助力深势科技加速实现技术迭代与产品部署。

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tensorflow的GPU加速计算

CPU上(比如a_gpu和a_gpu/read)，而可以被GPU执行的命令(比如a_gpu/initial_value)依旧由GPU执行。'''...虽然GPU可以加速tensorflow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上，一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。...# 只使用第二块GPU(GPU编号从0开始)。在demo_code.py中，机器上的第二块GPU的# 名称变成/gpu:0，不过在运行时所有/gpu:0的运算将被放在第二块GOU上。...深度学习的多GPU并行训练模式tensorflow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但是利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。

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Javascript如何实现GPU加速？

一、什么是Javascript实现GPU加速？ CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。 CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。...和CPU进行色相转换（防止光线影响识别准确度），其余步骤均一致。...本测试案例是从webAR项目中抽取，需要实时跟踪用户摄像头处理视频流（256*256），使用GPU计算意义非常大，否则无法实现实时跟踪。三、如何实现GPU通用计算？...大家可以看到，我实现的gpu.js中，并没有将javascript转换成着色器语言（类C），而是用户直接传入着色器代码。但是github上已有将javascript转换为着色器语言的库。...1、简单的使用，2k可以实现的代码，不想引入200k的库； 2、数据输入输出可以由自己灵活控制； 3、着色器语言很简单，特别只是使用基础运算逻辑的代码，没必要由库从Javascript转换。

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GPU加速分子模拟

GHZ 功耗：238W 平台：centos7+fftw3+nvidia driver 365+cuda8 测试软件：gromacs 5.1.4,手工编译source code 测试结果：相同的体系，不用GPU...加速， 1.5ns/day ;启用了GPU加速计算，11ns/day. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 6，7年前的旧卡，四个合共1792个CUDA，可以有如此的加速效果，是超出预期。

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NumPy 高级教程——GPU 加速

Python NumPy 高级教程：GPU 加速在处理大规模数据集或进行复杂计算时，利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术，可以方便地在 GPU 上执行计算。...import cupy as cp import numpy as np # 创建 NumPy 数组 arr_np = np.random.rand(1000000) # 将 NumPy 数组转换为...使用 Numba 加速 GPU 计算 Numba 是一个 JIT（即时编译）编译器，可以加速 Python 代码的执行。...这两个框架提供了张量对象，支持 GPU 加速。...希望本篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy 中的 GPU 加速技术。

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CSS 强制启用 GPU 加速

开下任务管理器发现 CPU 满了，GPU 大概跑了一半。试着用了所谓的“GPU 加速”后，情况改善不少，虽然还是远没有到达 30 帧。在这机房上课真的折磨。...原理 CSS 的动画，变换和过渡并不会自动启用 GPU 加速，而是使用浏览器更慢的软件渲染引擎执行。而许多浏览器提供了使用某些CSS规则的时候开启 GPU 加速渲染的功能。...这种是最简单的诱骗浏览器开启 GPU 加速的方法。这样就可以强制浏览器使用 GPU 来渲染这个元素，而不是 CPU。...如果用 Tailwind CSS 的话，官方就有 GPU 加速的玩法，直接加一个 transform-gpu。...合成层是一个可以被 GPU 处理的图层。当你对这个元素进行变化时，浏览器就会让 GPU 来更新合成层上的位图。示例再来一个简单的示例。示例 1：一个简单的旋转动画，没有使用 GPU 加速。

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PyTorch-GPU加速实例

补充知识：pytorch使用gpu对网络计算进行加速 1.基本要求你的电脑里面有合适的GPU显卡（NVIDA）,并且需要支持CUDA模块你必须安装GPU版的Torch，（详细安装方法请移步pytorch...官网） 2.使用GPU训练CNN 利用pytorch使用GPU进行加速方法主要就是将数据的形式变成GPU能读的形式，然后将CNN也变成GPU能读的形式，具体办法就是在后面加上.cuda()。...代表不支持 ''' 注意在进行某种运算的时候使用.cuda() ''' test_data=test_data.test_labels[:2000].cuda() ''' 对于CNN与损失函数利用cuda加速...加速。...切换到CPU上进行操作 eg： loss = loss.cpu() acc = acc.cpu() 理解并不全，如有纰漏或者错误还望各位大佬指点迷津以上这篇PyTorch-GPU加速实例就是小编分享给大家的全部内容了

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用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略

本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。...由于喂养深度学习模型的训练集数据常常达到几十G以上，无法一次载入内存，因此需要在训练过程中从磁盘中不断读入并做适当转换，IO过程和转换过程是比较费时的，为了减少这部分时间的占用，我们一般通过多进程或多线程的方式构建并行数据输入管道来准备数据...当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶颈时，我们通常的方法是应用GPU或者Google的TPU来进行加速，可以简单地把TPU看成打包在一起的多个GPU。...3，设置GPU加速选项在修改/笔记本设置/硬件加速器下拉菜单选择GPU即可。 ? 通过运行 nvidia-smi命令，我们可以查看GPU的一些基本信息。 ?...经过试验，在我们这个例子中，不使用硬件加速器时，模型训练完成用时187.6s，使用GPU硬件加速器时模型训练完成用时53.2s，约有3倍多的加速效果。

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GPU加速——OpenCL学习与实践

在今天，大多数大中小型超算中心中都有GPU的身影。...由于CUDA由NIVIDA一家设计，并未被Intel和AMD等接受，因此目前使用CUDA编写的程序只支持NVIDA GPU，而OpenCL的出现解决了这一问题。...OpenCL的设计借鉴了CUDA的成功经验，并尽可能地支持多核CPU、GPU或其他加速器。OpenCL不但支持数据并行，还支持任务并行。同时OpenCL内建了多GPU并行的支持。...malloc(numDevices * sizeof(cl_device_id)); status = clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU...cl_int *errcode_ret) 示例demo：将GPU上的数据映射到CPU内存，再将CPU上的内存映射回GPU。

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C#的GPU加速方法

Stopwatch watch2 = new Stopwatch(); watch2.Start(); Sum(p, a, b, size); watch2.Stop(); Console.WriteLine("GPU...测试代码是计算4亿个数的和，可以看到GPU计算比CPU计算少了300毫秒，但是CPU在循环2亿次的情况下居然仅仅比GPU多了300毫秒，这是因为GPU无法从内存读取数据，需要把数据先复制到显存里才能计算...现实情况下，循环体里不可能只有一行代码，假设循环体里有10个语句，那么CPU的执行时间就会翻10倍，而GPU的执行时间也会翻10倍，但是由于主要耗时操作是数据的复制，所以实际增长不会特别明显。...} watch1.Stop(); Console.WriteLine("CPU耗时:" + watch1.Elapsed.TotalMilliseconds); 这次改用100万量级的数据现在GPU

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tensorflow GPU版本配置加速环境

import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 背景环境：Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了...Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\...Download and install CUDA 8.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 5.模型gpu加速训练：...# 测试tensorflow\_gpu版本加速效果代码 from datetime import datetime import math import time import tensorflow...给你带来训练时的高速了，个人觉得还是得有一块好的显卡，这样加速效果会更好，速度更快。。。。

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用GPU进行TensorFlow计算加速

为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。...而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。...CPU上（比如a_gpu和a_gpu/read），而可以被GPU执行的命令（比如a_gpu/initial_value）依旧由GPU执行。...''' 虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...# 只使用第二块GPU（GPU编号从0开始）。在demo_code.py中，机器上的第二块GPU的 # 名称变成/gpu:0，不过在运行时所有/gpu:0的运算将被放在第二块GPU上。

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pytorch基础知识-GPU加速

本节比较简单，介绍一个显卡加速功能。一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时，默认使用cpu计算，但cpu运算速度十分有限，一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。...GPU加速功能可以将运算切入到显卡中进行，从而提高运算速度。该方法在pytorch 0.3版本以前较麻烦，当时是在代码后面加入.cpu()进行。...首先定义device（设备），再调用.to函数在使用该项功能前首先确认自己电脑有GPU英伟达显卡，且支持CUDA模块，随后确认自己电脑里安装了CUDA，可以使用该代码来查看当前环境是否支持CUDA...= optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU...上去同样的，数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device) 这里要注意同一个数据在CPU和在GPU上建立后是完全不一样的

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VPF：适用于 Python 的开源视频处理框架，加速视频任务、提高 GPU 利用率

该框架的主要功能是简化从 Python 开发 GPU 加速视频编码/解码的过程，可为视频处理任务（例如解码，编码，代码转换以及 GPU 加速的色彩空间和像素格式转换）提供完整的硬件加速。 ?...这使得 VPF 在利用基于 GPU 的高性能视频加速的同时，也获得了易于阅读/编写的代码。 ?...上面显示的代码转换示例足以使 RTX 5000 GPU 上的 Nvenc 单元饱和，如下所示： ?...PyNvDecoder 和 PyNvEncoder 类支持 NV12 像素格式，所有转换均通过 GPU 加速，并在 VRAM 内存中完成，以提高性能。...PySurfaceConverter 类用于 GPU 加速的色彩空间和像素格式转换。

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【玩转 GPU】GPU加速AI开发：硬件技术与实践探索

GPU作为一种强大的硬件加速器，由于其对计算密集型任务的高效加速和优质图形处理能力的突出表现，正成为越来越多的AI应用领域的首选设备。...该技术使用基于GPU的Tensor Cores进行了深度学习网络训练、推理加速，使图像生成速度更快、画面更加精细。...1.2 AI语音合成图片AI语音合成是指将文本转换成语音的技术。这种基于语音处理技术的AI技术也可以使用GPU进行加速。...2.4 功耗管理GPU在计算、渲染和视频处理中的高负载会导致能量利用效率降低。...图片结语GPU加速的AI开发和实践探索，不断创新的GPU硬件技术，以及对这些技术进行量身定制以满足特定市场需求的技术创新都表明，GPU将会成为未来人工智能领域最重要的设备之一。

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