關(guān)公戰(zhàn)秦瓊！4套CPU/GPU決戰(zhàn)視頻轉(zhuǎn)碼

● 三款視頻轉(zhuǎn)碼軟件的速度差異分析

    據(jù)了解，目前的CUDA Encoder主要模塊實(shí)際上是由NVIDIA自己編寫的，然后透過(guò)CUDA API的方式把這些模塊提供給諸如Cyberlink、Nero、BIT等公司完成軟件整合。因此在輸出碼率相近、設(shè)置相同的情況下，幾款CUDA轉(zhuǎn)碼軟件輸出視頻的畫質(zhì)不會(huì)有太大區(qū)別，而且“編碼”效率也應(yīng)該是差不多的。

    因此，我們完全不用擔(dān)心視頻輸出畫質(zhì)的問(wèn)題，只關(guān)心速度就夠了。由于編碼器相同，那么轉(zhuǎn)碼軟件的速度差異就主要體現(xiàn)在視頻“解碼”這一環(huán)節(jié)了。

MediaCoder的視頻編碼和分辨率縮放由GPU完成，視頻解碼依然靠CPU

    Badaboom使用CUDA進(jìn)行解碼，因此對(duì)CPU的要求很低，如果使用高端顯卡則速度會(huì)有很大的提升；MediaCoder和MediaShow使用CPU進(jìn)行軟解碼，對(duì)于CPU的依賴性非常大，由于MediaCoder還使用GPU進(jìn)行分辨率縮放處理，因此對(duì)于GPU的利用率比MediaShow更高，進(jìn)一步減輕了CPU的負(fù)擔(dān)消除瓶頸，速度自然更快。

Badaboom視頻解碼和編碼都由GPU完成

    也許有人會(huì)問(wèn)，視頻解碼很消耗資源嗎？現(xiàn)在隨便一顆主流雙核都可以軟解高清視頻，解碼也會(huì)成為速度瓶頸？話是沒(méi)錯(cuò)，但要知道我們平?？雌怯?4fps 1X普通倍速解碼視頻，此時(shí)的CPU占用率不會(huì)很高，但在視頻轉(zhuǎn)換過(guò)程中，解碼速度動(dòng)輒上百幀，此時(shí)CPU資源消耗就不容小視了。轉(zhuǎn)碼速度越快、解碼所消耗的CPU資源就越高，因此解碼器效率的高低會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)碼速度造成很大幅度的影響。

● 視頻轉(zhuǎn)碼的瓶頸在哪？CUDA加速的奧秘解析：

    通過(guò)任務(wù)管理器監(jiān)控MediaCoder的幾大模塊，我們就可以進(jìn)一步了解CUDA是如何加速視頻轉(zhuǎn)換的。下圖就是MediaCoder在視頻轉(zhuǎn)換過(guò)程中的四大進(jìn)程：

純CPU轉(zhuǎn)碼時(shí)各進(jìn)程所占CPU百分比

    可以看到，CPU占用率最高的就是X264編碼器，達(dá)80-90%，解碼器次之10%左右，而主程序和音頻編碼器在前兩者面前幾乎就是微不足道的。

開啟CUDA轉(zhuǎn)碼時(shí)各進(jìn)程所占CPU百分比

    顯而易見(jiàn)，編碼器是視頻轉(zhuǎn)換過(guò)程最大的瓶頸，將X264編碼器換為CUDA Encoder之后，編碼器本身的CPU占用率下降不少，而解碼器的CPU占用率上升不少，也就是說(shuō)編碼器節(jié)省出來(lái)不少CPU資源給解碼器用，此消彼長(zhǎng)之后達(dá)到了一個(gè)更為合理的平衡狀態(tài)。由于GPU參與運(yùn)算，消除了解碼器等待編碼器這一嚴(yán)重的瓶頸，從而使得轉(zhuǎn)碼效率大大提高。