Hochgeschwindigkeitskonvertierung mit den CUDA- und GeForce-GPUs von NVIDIA

Die extrem hohe Konvertierungsgeschwindigkeit mancher Videokonverter ist der Unterstützung von NVIDIA GeForce mit CUDA zu verdanken . Die Konvertierungsgeschwindigkeit ist nun sechsmal höher als üblich, und Sie müssen sich keine Sorgen um Qualitätsverluste durch erneute Komprimierung machen. In diesem Artikel erklären wir, was NVIDIA CUDA und NVENC sind und welche Anwendungsbereiche sie haben.

Als Bonus geben wir Ihnen eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung DumpMedia Konverter-Software zum Konvertieren von Audio- oder Videodateien in das gewünschte Format für jeden Zweck. Beginnen wir also ohne weitere Verzögerung mit unserer Diskussion.

Inhaltsverzeichnis Teil 1. Detaillierte Informationen zu NVIDIA CUDA Teil 2. Was ist NVIDIA NVENC und wie funktioniert es? Teil 3. Der beste Highspeed-Videokonverter für Ihre Mediendateien Teil 4. Zusammenfassung

Teil 1. Detaillierte Informationen zu NVIDIA CUDA

Die Compute Unified Device Architecture (CUDA) ist eine von NVIDIA entwickelte Plattform für paralleles Rechnen und ein Schnittstellenmodell für die Anwendungsprogrammierung . NVIDIA nutzt diese Plattform für die Rechenprozesse seiner eigenen Grafikprozessoren (GPUs), um diese zu beschleunigen.

CUDA ermöglicht es Entwicklern, die Geschwindigkeit rechenintensiver Anwendungen zu erhöhen, indem sie die GPU-Leistung für parallelisierbare Teile der Berechnung nutzen. Mit CUDA können Softwareentwickler und Forscher Fortran-, C- und C++-Code direkt an GPUs senden, ohne Assembler-Code verwenden zu müssen. Dieser Optimierungsprozess nutzt die Vorteile des Parallelrechnens, bei dem Tausende von Threads (oder Aufgaben) gleichzeitig ausgeführt werden.

Während andere GPU-APIs wie OpenCL und andere Konkurrenten von GPU-Herstellern wie AMD vorgeschlagen wurden, dominiert die NVIDIA CUDA-NVIDIA-GPU-Kombination immer noch die Mehrheit der Anwendungsbereiche. Dies beinhaltet tiefes Lernen. Darüber hinaus ist diese Kombination das Fundament mehrerer der schnellsten Computer der Welt.

NVIDIAs GPUs (GeForce)

GeForce ist die Marke von NVIDIA für seine GPUs, die ihre Produktzweige auf Verbraucherebene kennzeichnet. Das neueste Design, GeForce 20 Superseries, ist die 17. Generation der GeForce-Designs von NVIDIA. Die ersten Produktgenerationen waren diskrete GPU-Designs für Zusatzplatinen. Sie sind hauptsächlich für den margenstarken Markt für PC-Spiele gedacht.

Das Produkt wurde später diversifiziert, um alle Bereiche des Marktes für PC-Grafiken abzudecken, von erschwinglichen GPUs, die in Motherboards vorinstalliert sind, bis zu den beliebten Add-In-Boards. Vor kurzem wurde die GeForce-Technologie in die breite Palette eingebetteter Prozessoren von NVIDIA für Anwendungen eingeführt, die für Mobiltelefone und elektronische Handhelds entwickelt wurden.

Auswählen einer Grafikkarte für CUDA

Eine höhere CUDA-Kernnummer bedeutet normalerweise, dass Ihre Grafikkarte eine schnellere Gesamtleistung bietet. Diese Nummer ist jedoch nur eines der vielen Dinge, die Sie bei der Auswahl einer Grafikkarte berücksichtigen müssen.

NVIDIA bietet eine Vielzahl von Grafikkarten mit CUDA-Kernen an, beginnend bei 8 (GeForce G100) und bis zu 5,760 CUDA-Kernen, wie beispielsweise die GeForce GTX TITAN Z. Grafikkarten mit Pascal-, Maxwell-, Kepler-, Fermi- oder Tesca-Architektur unterstützen CUDA.

Was sind die Anwendungen von NVIDIA CUDA und seinen GeForce-GPUs?

NVIDIAs CUDA und GPUs wurden in verschiedenen Bereichen mit hohem Rechenleistungsbedarf eingesetzt . Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste ihrer Anwendungsgebiete.

• Computerfinanzierung
• Wetter-, Ozean- und Klimamodellierung
• Analytik und Datenwissenschaft
• Maschinelles Lernen und tiefes Lernen
• Öl- und Gasindustrie
• Verteidigung und Geheimdienst
• Schutz und Sicherheit
• Medizinische Bildgebung
• Management und Tools
• Architektur, Ingenieurwesen und Konstruktion (AEC) / Fertigung: CAE und CAD, einschließlich Automatisierung des elektronischen Entwurfs, der Visualisierung, der rechnergestützten Fluiddynamik und der Strukturmechanik.
• Forschung: Supercomputing und Hochschulbildung, einschließlich Computerbiologie und -chemie, wissenschaftliche Visualisierung, Physik und numerische Analytik.
• Unterhaltung und Medien einschließlich der folgenden:
  • Rendern, Modellieren und Animieren
  • Kornmanagement und Farbkorrektur
  • Zusammensetzen
  • Effekte und Finishing
  • Bearbeitung
  • Digitale Verbreitung und Kodierung
  • On-Air-Grafiken
  • Wettergrafiken
  • Stereo-, On-Set- und Review-Tools

Teil 2. Was ist NVIDIA NVENC und wie funktioniert es?

NVIDIA NVENC ist, wie Sie vielleicht wissen, ein Produkt, das von NVIDIA seit CUDA entwickelt wurde. Es handelt sich um eine sehr leistungsstarke Technologie für die Videokodierung, die 600 zusammen mit der GPU der NVIDIA GeForce 2012-Serie eingeführt wurde. Im Vergleich zu Videocodierern mit CPU- oder CUDA-Basis ist NVENC CUP-basiert und bietet eine viel höhere Videokodierungsqualität.

Was sind die Anwendungen von NVIDIA NVENC?

# 1 Beschleunigung von NVIDIA NVENC für H.264 / AVC-Codierung

Die meisten Menschen sind mit NVIDIA NVENC nicht vertraut und wissen nicht, dass es eine wesentliche Technologie für moderne Menschen ist. Die meisten TV-Sendungen und Serien, die Sie herunterladen können, einschließlich Online-Streaming-Sites (z. B. YouTube) und Blu-ray-Filmen, verwenden die von NVIDIA NVENC durchgeführte H.264 / AVC-Videokodierungstechnologie.

H.264 gilt seit vielen Jahren als das effektivste Komprimierungsverfahren . Dank seiner geringen Bitratenanforderungen und weiten Verbreitung hat es sich auf allen Videowiedergabegeräten etabliert. Das H.264-Videocodierungsverfahren war lange Zeit unübertroffen.

H.264 verarbeitet Frames unter Verwendung sogenannter Makroblöcke. Dies sind 16 x 16 Pixel, die eine weitere Segmentierung ermöglichen. Einfach ausgedrückt, können die Bitraten im Vergleich zu älteren Standards effizienter gesenkt werden, wobei die gleiche Videoqualität erhalten bleibt.

# 2 Beschleunigung von NVIDIA NVENC für H.265 / HEVC

Während H.264 bei Benutzern immer noch sehr beliebt und weit verbreitet ist, ist es nicht die am meisten empfohlene Codierungsmethode, die derzeit verwendet wird. H.265, auch als HEVC oder High-Efficiency Video Coding bekannt, liefert unter den ähnlich angewendeten Einstellungen einen weitaus höheren Standard als sein Vorgänger.

Dies bedeutet, dass Sie nur 264% der Bitraten benötigen, wenn Sie dieselbe Videoqualität für das Ansehen in H.50 erhalten möchten. Nehmen wir an, wir haben ein Video mit H.264-Codierung mit 60 fps, 15,000 Bitraten und einer sehr hohen Qualität aufgenommen, wodurch wir eine Dateigröße von 500 MB erhalten. Während unser Video sicherlich fantastisch aussehen wird, können Sie die H.265 / HEVC-Codierung verwenden, um genau ähnliche Ergebnisse bei nur 7,500 Bitrate zu erzielen. Eine weitere gute Sache ist, dass die Größe des Videos auf bis zu 250 MB reduziert werden kann.

Tipp: Wenn Sie wissen möchten, wie Sie Videodateien verkleinern können , um sie in der jeweiligen Situation verwenden zu können, klicken Sie einfach auf diesen Link, um mehr zu erfahren.

Wie funktioniert NVIDIA NVENC?

Sowohl H.265 als auch H.264 verwenden eine Bewegungskompensationsvorhersage durch Suchen nach nicht wesentlichen Bereichen in einem oder mehreren aufeinanderfolgenden Bildern. Wenn ein unwesentlicher Bereich oder Bereich bestimmt wird, verweist die Codierungsprozedur auf einen anderen Bereich in diesen Rahmen. Einfach ausgedrückt, wenn zwei Bereiche auf einem Rahmen gleich sind (z. B. eine gelbe Wand auf etwa 75% des Rahmens), werden diese beiden ähnlichen Bereiche nur als einer betrachtet.

Wie bereits erwähnt, ist die maximale Pixelgröße von Bereichen bei H.264 auf 16x16 Pixel begrenzt. Der entscheidende Unterschied liegt darin, dass HEVC Bereiche mit bis zu 64x64 Pixeln erkennen kann. Dank der verbesserten Segmentierung mit variabler Blockgröße arbeitet HEVC zudem deutlich effizienter . Das bedeutet, dass die Form der Bereiche nicht auf quadratische Blöcke beschränkt ist.

Teil 3. Bester Hochgeschwindigkeits-Videokonverter für Ihre Mediendateien

DumpMedia Video Converter ist ein leistungsstarker und schneller All-in-One-Audio- und Videokonverter, Downloader, Editor und Player. Genießen Sie den Komfort einer benutzerfreundlichen Oberfläche mit vielen Funktionen, um alle Ihre Videoanforderungen zu erfüllen. Die Software unterstützt viele Formate, einschließlich MPEG, 3GP, FLV, MKV, AVI, WMV, MOV, MP4 sowie andere reguläre Videoformate. Laden Sie zuerst die Software herunter und führen Sie die folgenden Schritte aus, um Audio oder Video in andere gewünschte Formate zu konvertieren.

Kostenloser Download Kostenloser Download

Schritt 1:. Starte den DumpMedia Anwendung.

Für WinDows-Benutzer:

Schritt 1a. Gehen Sie zum Suchsymbol (Lupe) neben dem Windows-Symbol in der Taskleiste Ihres Computers.

Schritt 1b. Art DumpMedia auf dem Textfeld.

Schritt 1c. Klick auf das DumpMedia Anwendung auf die Suchergebnisse.

Für MacOS-Benutzer :

Schritt 1a. Klicken Sie auf das Launchpad-Symbol im Dock Ihres Computers. Das Launchpad-Symbol ist ein grauer Kreis mit einer dunkelgrauen Rakete in der Mitte.

Schritt 1b. Art DumpMedia in der Suchleiste ganz oben

Schritt 1c. Drücken Sie die Eingabetaste auf Ihrer Tastatur, um die Anwendung zu starten.

Schritt 2. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Dateien hinzufügen“ oben links in der Benutzeroberfläche, um Ihre Dateien zu importieren, oder ziehen Sie sie per Drag & Drop direkt in die Hauptbenutzeroberfläche.

Schritt 3. Suchen Sie in der oberen rechten Ecke der Benutzeroberfläche nach der Option „ Alle Aufgaben in Text konvertieren“. Wählen Sie das gewünschte Ausgabeformat aus.

Schritt 4. Klicken Sie unten in der Benutzeroberfläche auf die Schaltfläche „Durchsuchen“ und navigieren Sie auf Ihrem Computer zum gewünschten Zielordner für die konvertierten Dateien.

Schritt 5. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Konvertieren“ , um die Konvertierung Ihrer Audiodatei zu starten.

Schritt 6. Warten Sie, bis die Konvertierung abgeschlossen ist.

Teil 4. Zum Einpacken

In diesem Artikel haben Sie den Zweck der CUDA- und NVENC-Videokodierungstechnologie von NVIDIA kennengelernt. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Themen, die wir in diesem Artikel behandelt haben.

• Definition von NVIDIA CUDA, GeForce und NVENC;
• So wählen Sie eine Grafikkarte für CUDA aus;
• Anwendungen von NVIDIA CUDA, GeForce und NVENC;
• Wie NVIDIA NVENC funktioniert; und
• So konvertieren Sie Ihre Audio- und Videodateien in das gewünschte Format mit DumpMedia Konverter-Software.