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。
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。
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。
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。
从硬件加速ROS 2管道到机器人处理单元(RPU) 9线程，我很高兴地分享我们已经公开发布并开源了ROS 2硬件加速工作组机器人处理单元21子项目的设计文件。
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。
刚刚结束的Build大会上，微软发布了WSL的重大更新：Windows中的Linux子系统（WSL）将支持GPU，还能运行GUI应用，引来了一大批开发者的惊叹。
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。
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。
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？
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。
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
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
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。
而【WebKit 技术内幕】是基于 WebKit 的 Chromium 项目的讲解。
去年的时候，抛砖引玉的写了一篇“硬件定义软件？还是软件定义硬件？”的文章，现在再看，发现很多考虑不全面不深刻的地方。继续抛砖，与大家深入探讨此话题。
📷 本文来自英特尔资深软件工程师张华在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中张华介绍了英特尔GPU硬件架构，并详细解析了英特尔QS
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
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？
相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉，不过，你知道JAX吗？
news.accelerationrobotics.com/hardware-accelerating-ros-2-nodes
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中，一般而言，编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上，需要请求（或接收）一个空输入缓冲区，填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后，你请求（或接收）一个填充的输出缓冲区，消耗其内容并将其释放回编解码器。
视频编解码硬件方案最早是在嵌入式领域中广泛存在，如采用DSP,FPGA，ASIC等，用来弥补嵌入式系统CPU等资源能力不足问题，但随着视频分辨率越来越高（从CIF经历720P，1080P发展到4K，8K），编码算法越来越复杂（从mpeg2经历h264,发展到h265）,PC的软件规模也越来越庞大，视频应用也越来也丰富，单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难，一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。
今年最为火爆的产业无疑就是AIGC，也就是以AI为主导的生成式内容，包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说，只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天，可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上，还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA，而且在多年前就开始布局AI，它就是芯片巨头Intel公司。
在前文《视频编解码硬件方案漫谈》中我们介绍硬件视频编解码的一般方案，本文我们进一步介绍音视频编解码如何在ffmpeg使用显卡硬件进行加速。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
java代码布局、View重用、异步创建View、xml布局优化、异步布局框架Litho、屏幕适配、Flutter、Jetpack Compose
1、应用： <application android:hardwareAccelerated="true">
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
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
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会，原讲座标题：DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
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：
Framebuffer 和 DRM 都是 Linux Kernel 中的显示子系统，它们有不同的作用和定位。
Android P上介绍了那么多有关AI的功能，但是真正看起来，Android上AI还处于初级阶段，Android 8.0之后的源码中有一个新增目录：frameworks/ml，ml是机器学习的缩写，这个目录的级别非常高，等同于frameworks/base
rustls-native-certs可以使rustls在作为TLS客户端运行时使用平台的本机证书存储。
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。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。“煮酒言欢”进入IC技术圈，这里有近50个IC技术公众号。
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。
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 开源与创新 在广阔的多媒体技术生态中，有大量的开源技术工具、框架和库， 比如被广泛使用的FFmpeg, GStreamer， SRS， WebRTC， X
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：
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。
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
在当下移动互联网后半场，手机已经是人手必备的设备。App是离用户最近的应用，界面又是最直观影响用户体验的关键部分，其流畅度直接影响用户对产品的评价和留存。
在Web页面中使用动画效果已经不是什么稀奇的事情了。但凡优秀的UI界面都会有一些点缀用的动画效果。举个例子，Stripe Checkout小组通过UI动画效果来增强支付体验。
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