新媒体管家 再过一个月——10月20-21日,LiveVideoStackCon 2017就要在北京举行了,与其说这是一场音视频领域的技术大会,我更愿意称之为一场“聚会”。既然是聚会,就少不了各路角色,包括讲师、出品人、组委会工作人员、志愿者、合作伙伴以及众多的参会者......将大家组织在一起,并不是一件轻松的事。好在,大部分讲师、出品人、讲师都尽职尽责;参会者偶尔还能让我感动一下,比如有位来自成都的参会者,门票还没买就自费把来京的机票买了,十分欣慰。 上周末,我们组织LiveVideoStackCo
大家好,我是来自英特尔开源技术中心的李忠,致力于对FFmpeg硬件加速的研究开发。今天我将与来自英特尔Data Center Group的张华老师一起,与大家分享我们对基于FFmpeg的运动视频分析解决方案的技术实践与探索。
1、应用: <application android:hardwareAccelerated="true">
硬件加速这个词每当被提及,很多人都会感兴趣。这个词给大部分人的概念大致有两个:快速、不稳定。对很多人来说,硬件加速似乎是一个只可远观而不可亵玩的高端科技:是,我听说它很牛逼,但我不敢「乱」用,因为我怕 hold 不住。
如今,各大浏览器都开始使用硬件来加速图形性能,IE9 Beta也即将发布,微软在此时对比了完全硬件加速和部分硬件加速之间的区别,向众人揭示了IE9的优越性。
硬件加速是windwos一个图像显示优化功能。它会使计算机图像显示更快速,但在某些游戏、软件里面如果开启硬件加速,会导致黑屏或影像无法正常显示问题,这个时候就应该关闭这个功能了。
硬件加速,直观上说就是依赖GPU实现图形绘制加速,软硬件加速的区别主要是图形的绘制究竟是GPU来处理还是CPU,如果是GPU,就认为是硬件加速绘制,反之,软件绘制。在Android中也是如此,不过相对于普通的软件绘制,硬件加速还做了其他方面优化,不仅仅限定在绘制方面,绘制之前,在如何构建绘制区域上,硬件加速也做出了很大优化,因此硬件加速特性可以从下面两部分来分析:
近些年,我们总是听到硬件加速,以及它如何帮助我们提升网页的动画性能,让网页动画变得更好,在移动端更流畅。那么什么是硬件加速?如何触发硬件加速呢?
上一篇文章学习了重绘和回流对页面性能的影响,是从比较宏观的角度去优化 Web 性能,本篇文章从每一帧的微观角度进行分析,来学习 CSS3 硬件加速的知识。
从Android 3.0开始就支持硬件加速,充分利用GPU的特性,使得绘制View的时候更加平滑。例如在ListView(GridView)或者WebView中使用硬件加速就会使得页面更加流畅。
Ami Fischman <fischman@chromium.org>; Status as of 2014/06/06: Up-to-date (可以得到更多的细节) 介绍 视频解码(e.g.
硬件加速,直观上说就是依赖 GPU 实现图形绘制加速,同软硬件加速的区别主要是图形的绘制究竟是 GPU 来处理还是 CPU,如果是GPU,就认为是硬件加速绘制,反之,软件绘制。在 Android 中也是如此,不过相对于普通的软件绘制,硬件加速还做了其他方面优化,不仅仅限定在绘制方面,绘制之前,在如何构建绘制区域上,硬件加速也做出了很大优化,因此硬件加速特性可以从下面两部分来分析:
概述 在手机客户端尤其是Android应用的开发过程中,我们经常会接触到“硬件加速”这个词。由于操作系统对底层软硬件封装非常完善,上层软件开发者往往对硬件加速的底层原理了解很少,也不清楚了解底层原理的意义,因此常会有一些误解,如硬件加速是不是通过特殊算法实现页面渲染加速,或是通过硬件提高CPU/GPU运算速率实现渲染加速。 本文尝试从底层硬件原理,一直到上层代码实现,对硬件加速技术进行简单介绍,其中上层实现基于Android 6.0。 硬件加速对App开发的意义 对于App开发者,简单了解硬件加速原理及上层
在手机客户端尤其是Android应用的开发过程中,我们经常会接触到“硬件加速”这个词。由于操作系统对底层软硬件封装非常完善,上层软件开发者往往对硬件加速的底层原理了解很少,也不清楚了解底层原理的意义,因此常会有一些误解,如硬件加速是不是通过特殊算法实现页面渲染加速,或是通过硬件提高CPU/GPU运算速率实现渲染加速。 本文尝试从底层硬件原理,一直到上层代码实现,对硬件加速技术进行简单介绍,其中上层实现基于Android 6.0。 了解硬件加速对App开发的意义 对于App开发者,简单了解硬件加速原理及上层A
今天自定义控件使用Canvas绘图的时候遇到的这个错误,看错误的描述,是不支持这个clipPath方法的。而且在2.3的机器上没有问题,是一部4.0的机器报了这个问题。查看这个Canvas的子类实现GLES20Canvas,发现这是在开启硬件加速时使用的。看来还是和硬件加速有关。打开手机的开发者选项,发现硬件加速没有被开启,应用里也没有开启,有点奇怪了,可能是手机优化自动开启了硬件加速。
多媒体应用程序是典型的资源密集型应用,因此优化多媒体应用程序至关重要,这也是使用视频处理专用硬件加速的初衷。作为回报,这允许整个系统更加有效地运行(以达到最佳性能)。 但是为了支持硬件加速,软件开发厂商面临着各种挑战:一个是存在潜在的系统性能风险问题;此外,软件开发商一直也因为要面对各种硬件架构的复杂性而苦苦挣扎,并需要维护不同的代码路径来支持不同的架构和不同的方案。优化这类代码,耗时费力。想想你可能需要面对不同的操作系统,诸如Linux,Windows,macOS,Android,iOS,ChromeOS;需要面对不同的硬件厂商,诸如Intel,NVIDIA,AMD,ARM,TI, Broadcom……,因此,提供一个通用且完整的跨平台,跨硬件厂商的多媒体硬件加速方案显得价值非凡。
概述 在手机客户端尤其是Android应用的开发过程中,我们经常会接触到“硬件加速”这个词。由于操作系统对底层软硬件封装非常完善,上层软件开发者往往对硬件加速的底层原理了解很少,也不清楚了解底层原理的意义,因此常会有一些误解,如硬件加速是不是通过特殊算法实现页面渲染加速,或是通过硬件提高CPU/GPU运算速率实现渲染加速。 本文尝试从底层硬件原理,一直到上层代码实现,对硬件加速技术进行简单介绍,其中上层实现基于Android 6.0。 硬件加速对App开发的意义 对于App开发者,简单了解硬件加速原理及
Asyn job是openssl把cpu等aio操作和硬件加速卡不占用cpu的操作剥离出来,这部分的操作单独交给一个叫asyn job(也可以认为是协程)去做。在asyn job执行的过程中,cpu可以把当前任务暂停,切换上下文(栈,寄存器等,用__setjump, longjump实现)返回给用户层。用户层需要主动去poll这个async job的状态,是否是ASYNC_FINISHED状态。如果是finish状态,则继续后面的操作。
大家好!我是赵军,现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作,两年多前加入FFmpeg社区,2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer,主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合,并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能(AI),而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置,例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜,对硬件施加了不同的限制。
2022 年,全球 5G 连接数突破 10 亿大关,每个 5G 用户消耗的数据量是非 5G 用户的两倍,移动网络流量正在快速增长。分析机构Omdia 预测:到 2023 年,5G用户平均每月将消耗14GB,到2027年将翻一番,达到28GB。
大家好,今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
两者都是从SF获取一块内存,绘制都是在APP端,绘制好后都是通知SF去进行合成图层
HTTP 访问,用户只需要完成 TCP 三次握手,建立 TCP 连接就能够直接发送 HTTP 请求,获取应用层数据。而 HTTPS=HTTP+SSL,也就是说 HTTPS 比 HTTP 多消耗的服务器资源主要就是看 SSL/TLS 消耗了多少服务器资源。
作为一个非典型的影视爱好者,reizhi 平时看视频这件事多数时候还是通过 PC 来完成的。当然 Netflix 也有它自己比较特别的地方,今天就拿出来和大家聊一聊在 PC 上看 Netflix 的正确姿势,以及一些可以折腾的点。
原理:使用PNG图片(BitmaoDrable)解码PNG图片生成Bitmap,传到底层,有GPU渲染图片解码,消耗CPU运算资源,Bitmap占内存大,绘制慢。
news.accelerationrobotics.com/hardware-accelerating-ros-2-nodes
而【WebKit 技术内幕】是基于 WebKit 的 Chromium 项目的讲解。
本文介绍了如何开启 Chrome 浏览器的 GPU 硬件加速功能,以提高浏览器的渲染性能和渲染效率。文章首先介绍了硬件加速的基本概念,然后详细说明了如何启用和开启硬件加速。此外,文章还分享了一些常见的问题和解决方法。
Android 系统每隔 16ms 会发出 VSYNC 信号重绘界面(Activity)。之所以是 16ms,是因为 Android 设定的刷新率是 60FPS(Frame Per Second),也就是每秒 60 帧的刷新率,约合 16ms 刷新一次。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的快速发展和广泛应用,对计算机硬件提出了更高的要求。在AI应用中,AI芯片扮演着关键角色,它们能够提供强大的计算能力、节能的性能和高效的运行速度。本文将详细介绍AI芯片设计与优化中的算力提升、能耗降低以及硬件加速器的发展趋势,并分析其对AI技术发展的影响。
NVIDIA Video Codec SDK包括一套完整的api、示例和文档,用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。
ROS1从kinetic之后,生态非常成熟,但是由于ROS1内核设计比较早,不能高效稳定地适应分布并行和实时等应用,存在缺陷,从melodic和noetic之后,一直是ROS1和ROS2并存地状态。
之前介绍到了RenderLayer渲染层的概念,在涉及到硬件加速的话题时,出现了很多新的概念,参考《Webkit技术内幕》一书的介绍总结如下:
近年来,机器学习(Machine Learning)领域的研究和发展可谓是与日俱新,各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷(如图像识别,自动驾驶,语音识别等),机器学习能够处理的任务也愈发的复杂。但与此同时,新的问题也随之而来,机器学习模型变得更加庞大复杂,因实时性而对算力所产生的需求也远远超乎了我们的想象。这一问题严重阻碍了人工智能(AI)产品及应用融入到人们的日常生活中,因此亟待解决。
那么问题是:已经小心遵守这些规则了,为什么动画还会卡顿、跳帧?还能优化吗?要从哪里入手?
接收SF上抛的Vsync信号,通过监听DisplayEventReceiver的BitTube来回调编舞者的doFrame方法
本文主要介绍了腾讯视频业务在 2018 年至 2019 年间,从 HTTP 到 HTTPS 的过渡和优化实践。通过优化 CDN、负载均衡、Web 服务器、缓存、内容分发网络等方面的技术,提高了腾讯视频业务的性能、安全性和稳定性。同时,文章还介绍了一些关键优化措施,包括 SSL 证书的选择、部署和优化、HTTP/2 的支持和优化、请求合并和模块化接入等。通过这些优化措施,腾讯视频业务在保持服务稳定、提升用户体验的同时,也实现了成本控制和提高效率。
在上期《软硬件融合技术内幕 进阶篇 (7) —— 恶魔导演的战争》中,我们认识到了,正如第二代高空高速战斗机难以胜任现代信息化战争那样,如果智能网卡的核心芯片只具备较高的数据包收发能力,而在可编程方面有所不足,是难以满足智能网卡“智能”的需求的。
基本大家已经了解优化动画性能的套路了: 开启硬件加速的同时,又要小心硬件加速后页面层级的坑,导致 CPU 和内存大量消耗,硬件加速没有起到正向的作用,反而对页面造成负担。还要熟练使用 Chrome Dev Tools 检测性能,把帧率提高。
节点的一些样式(背景色,边框颜色,文字颜色等)发生改变,只需要应用新样式绘制这个元素就可以了; 发生机制: 颜色 visibility: hidden,元素还是占了位置的
direct2d windows direct3d的一个分支,效率比gdi款很多,而且支持硬件加速 参考:https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/win32
不同于传统的 PC Web 或者是移动 WEB,在腾讯视频客厅盒子端,接大屏显示器(电视)下,许多能流畅运行于 PC 端、移动端的 Web 动画,受限于硬件水平,在盒子端的表现的往往不尽如人意。 基于此,对于 Web 动画的性能问题,仅仅停留在感觉已经优化的OK之上,是不够的,想要在盒子端跑出高性能接近 60 FPS 的流畅动画,就必须要刨根问底,深挖每一处可以提升的方法。 流畅动画的标准 理论上说,FPS 越高,动画会越流畅,目前大多数设备的屏幕刷新率为 60 次/秒,所以通常来讲 FPS 为 60fra
本文将从下述三方面谈及自动驾驶汽车研发人员从ADAS研发进程所汲取的心得体会,详见正文。 目前,自动驾驶汽车颇具挑战性,在过去数年时间内,设计中获汽车研发人员从ADAS益匪浅,可以归类为以下三大方面:
对于 Web 动画的性能问题,仅仅停留在感觉已经优化的OK之上,是不够的,想要在盒子端跑出高性能接近 60 FPS 的流畅动画,就必须要刨根问底,深挖每一处可以提升的方法。
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