Conversión de alta velocidad usando las GPU CUDA y GeForce de NVIDIA

La altísima velocidad de conversión de algunos convertidores de vídeo se debe al soporte de NVIDIA GeForce con CUDA . La velocidad de conversión es ahora seis veces superior a la normal, y no hay que preocuparse por la pérdida de calidad durante la recompresión. En este artículo, hablaremos sobre qué son NVIDIA CUDA y NVENC, así como sus aplicaciones.

Como beneficio adicional, le brindamos una guía paso a paso sobre cómo usar DumpMedia Software de conversión para convertir cualquier archivo de audio o video al formato deseado para cualquier propósito. Entonces, sin más demora, comencemos con nuestra discusión.

Índice Parte 1. Información detallada sobre NVIDIA CUDA Parte 2. ¿Qué es NVIDIA NVENC y cómo funciona? Parte 3. El mejor convertidor de vídeo de alta velocidad para tus archivos multimedia Parte 4. Conclusiones

Parte 1. Información detallada sobre NVIDIA CUDA

La arquitectura de computación unificada para dispositivos (CUDA, por sus siglas en inglés) es una plataforma para computación paralela y un modelo de interfaz para la programación de aplicaciones, desarrollada por NVIDIA . NVIDIA utiliza esta plataforma para optimizar el rendimiento de sus unidades de procesamiento gráfico (GPU) y acelerar sus procesos de computación.

CUDA permite a los desarrolladores aumentar la velocidad de las aplicaciones que requieren mucha capacidad de cálculo, aprovechando la potencia de la GPU para las partes del cálculo que se pueden paralelizar. Con CUDA, los desarrolladores e investigadores de software pueden enviar código Fortran, C y C++ directamente a las GPU sin necesidad de utilizar código ensamblador. Este proceso de optimización aprovecha las ventajas de la computación paralela, donde miles de hilos o tareas se ejecutan simultáneamente.

Si bien hay otras API de GPU que se han propuesto como OpenCL y existen otros competidores de fabricantes de GPU, como AMD, la combinación de GPU NVIDIA CUDA-NVIDIA todavía domina la mayoría de las áreas de aplicación. Esto incluye el aprendizaje profundo. Además, esta combinación es la base de varias de las computadoras más rápidas del mundo.

GPU de NVIDIA (GeForce)

GeForce es la marca de NVIDIA para sus GPU que denota sus ramas de productos a nivel de consumidor. El último diseño que fue GeForce 20 Superseries es la 17a generación de diseños GeForce de NVIDIA. Las primeras generaciones de productos fueron diseños discretos de GPU destinados a placas adicionales. Están destinados principalmente al mercado de juegos de PC de alto margen.

El producto luego se diversificó para cubrir todos los campos del mercado de gráficos para PC que van desde GPU asequibles preinstaladas en placas base hasta las populares placas complementarias. Recientemente, la tecnología GeForce se introdujo en la amplia gama de procesadores integrados de NVIDIA para aplicaciones diseñadas para dispositivos móviles y dispositivos electrónicos.

Selección de una tarjeta de video para CUDA

Un número central más alto de CUDA generalmente significa que su tarjeta de video puede proporcionar un rendimiento general más rápido. Sin embargo, este número es solo una de las muchas cosas que debe tener en cuenta si elige una tarjeta de video.

NVIDIA cuenta con una variedad de tarjetas de video con un número de núcleos CUDA que comienza en 8 (GeForce G100) y puede llegar a 5,760 núcleos CUDA, como la GeForce GTX TITAN Z. Las tarjetas gráficas con arquitecturas Pascal, Maxwell, Kepler, Fermi o Tesca pueden ser compatibles con CUDA.

¿Cuáles son las aplicaciones de NVIDIA CUDA y sus GPU GeForce?

Las tecnologías CUDA y las GPU de NVIDIA se han adoptado en diversas áreas que requieren un alto rendimiento computacional . A continuación, se presenta una lista completa de sus aplicaciones.

• Finanzas computacionales
• Modelado de clima, océano y clima
• Analítica y ciencia de datos
• Aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Industrias de petróleo y gas
• Defensa e inteligencia
• Seguridad y protección
• Imagenes medicas
• Gestión y herramientas.
• Arquitectura, ingeniería y construcción (AEC) / Fabricación: CAE y CAD, incluida la automatización del diseño electrónico, visualización, dinámica de fluidos computacional y mecánica estructural.
• Investigación: Supercomputación y educación superior, incluida la biología y química de la computación, visualización científica, física y análisis numérico.
• Entretenimiento y medios que incluyen lo siguiente:
  • Renderizado, modelado y animación.
  • Manejo de granos y corrección de color.
  • composición
  • Efectos y acabados
  • Edición
  • Distribución digital y codificación
  • Gráficos en el aire
  • Gráficos del clima
  • Estéreo, en el set y herramientas de revisión

Parte 2. ¿Qué es NVIDIA NVENC y cómo funciona?

NVIDIA NVENC, como ya sabrá, es un producto desarrollado por NVIDIA desde CUDA. Es una tecnología muy poderosa para la codificación de video que se introdujo junto con la GPU GeForce 600 de NVIDIA en 2012. En comparación con los codificadores de video basados ​​en CPU o basados ​​en CUDA, NVENC está basado en CUP y puede proporcionar una calidad de codificación de video mucho más alta.

¿Cuáles son las aplicaciones de NVIDIA NVENC?

# 1 Aceleración de NVIDIA NVENC para codificación H.264 / AVC

La mayoría de las personas no están familiarizadas con NVIDIA NVENC y no son conscientes de que es una tecnología esencial para las personas modernas. La mayoría de los programas y series de TV que puede descargar, incluidos los sitios de transmisión en línea (por ejemplo, YouTube) y las películas Blu-ray, utilizan la tecnología de codificación de video H.264 / AVC que realiza NVIDIA NVENC.

Durante muchos años, H.264 ha sido el método de compresión más eficaz . Gracias a sus bajos requisitos de tasa de bits y su amplia disponibilidad, esta tecnología se ha consolidado en todos los dispositivos de reproducción de vídeo. El método de codificación de vídeo H.264 fue insuperable durante mucho tiempo.

H.264 procesa el marco utilizando lo que se denomina macrobloques. Estos son píxeles de 16x16 que permiten una mayor segmentación. En pocas palabras, permite que las tasas de bits se reduzcan de manera más eficiente en comparación con los estándares más antiguos y aún conservando la misma calidad de video.

# 2 Aceleración de NVIDIA NVENC para H.265 / HEVC

Si bien H.264 sigue siendo extremadamente popular entre los usuarios y se usa ampliamente, sin embargo, no es el método de codificación más recomendado que se usa actualmente. H.265, también conocido como HEVC o codificación de video de alta eficiencia, produce un estándar mucho más alto en comparación con su predecesor en configuraciones similares aplicadas.

Esto significa que si desea obtener la misma calidad de video para mirar en H.264, solo necesitará tener el 50% de las tasas de bits. Digamos que hemos grabado un video usando codificación H.264 que tiene 60 fps, 15,000 bitrates y una calidad muy alta que nos da un tamaño de archivo de 500MB. Si bien nuestro video seguramente se verá increíble, puede usar la codificación H.265 / HEVC para lograr resultados exactamente similares con solo 7,500 bitrate. Otra cosa buena es que el tamaño del video se puede reducir hasta 250 MB.

Consejo: Si quieres saber cómo redimensionar archivos de vídeo para poder utilizarlos en la situación específica a la que te enfrentas, simplemente consulta ese enlace para obtener más detalles.

¿Cómo funciona NVIDIA NVENC?

Tanto H.265 como H.264 utilizan la predicción de compensación de movimiento mediante la búsqueda de áreas no esenciales en uno o más cuadros consecutivos. Cuando se determina / se determina un área o área no esencial, el procedimiento de codificación hace referencia a otra área en estos cuadros. En pocas palabras, cuando dos áreas en un cuadro son iguales (por ejemplo, una pared amarilla en aproximadamente el 75% del cuadro), estas dos áreas similares solo se consideran como una.

Como ya se mencionó, en el caso de H.264, las áreas pueden tener un tamaño máximo de píxel de 16x16. La gran diferencia radica en que HEVC permite identificar áreas con tamaños de píxel de hasta 64x64. HEVC también codifica de forma mucho más eficiente gracias a su segmentación de tamaño de bloque variable mejorada . Esto significa que la forma del área no se limita a bloques cuadrados.

Parte 3. El mejor convertidor de video de alta velocidad para sus archivos multimedia

DumpMedia Video Converter es un convertidor, descargador, editor y reproductor de audio y video todo en uno potente y de alta velocidad. Disfruta de la comodidad de una interfaz amigable equipada con muchas funciones para satisfacer todas tus necesidades de video. El software admite muchos formatos, incluidos MPEG, 3GP, FLV, MKV, AVI, WMV, MOV, MP4 junto con otros formatos de video normales. Para convertir cualquier audio o video a otros formatos que desee, primero descargue el software y siga los pasos a continuación.

Descarga gratuita Descarga gratuita

Paso 1. Lanza el DumpMedia .

Para Winusuarios de dows:

Paso 1a. Vaya al icono de búsqueda (lupa) al lado del WinIcono de Windows en la barra de tareas de su computadora.

Paso 1b Tipo DumpMedia en el campo de texto.

Paso 1c. Haga clic en el DumpMedia aplicación en los resultados de búsqueda.

Para usuarios de macOS :

Paso 1a. Haga clic en el icono de Launchpad en el Dock de su computadora. El icono de Launchpad es un círculo gris con un cohete gris más oscuro en el centro.

Paso 1b Tipo DumpMedia en la barra de búsqueda en la parte superior

Paso 1c. Presione el botón Regresar en su teclado para iniciar la aplicación.

Paso 2. Haga clic en el botón Agregar archivos, ubicado en la sección superior izquierda de la interfaz, para importar sus archivos, o puede arrastrarlos y soltarlos directamente en la interfaz principal.

Paso 3. Busque la opción Convertir todas las tareas a texto en la esquina superior derecha de la interfaz. Seleccione el formato de salida deseado.

Paso 4. En la parte inferior de la interfaz, haga clic en el botón Examinar y navegue por su computadora hasta la carpeta de destino deseada para los archivos convertidos.

Paso 5. Haga clic en el botón Convertir para iniciar la conversión de su archivo de audio.

Paso 6. Espere a que finalice la conversión.

Parte 4. Para terminar

Ahora ha aprendido el propósito de la tecnología de codificación de video CUDA y NVENC de NVIDIA en este artículo. Para resumirlo todo, a continuación se presentan los temas clave que hemos discutido en este artículo.

• Definición de NVIDIA CUDA, GeForce y NVENC;
• Cómo seleccionar una tarjeta de video para CUDA;
• Aplicaciones de NVIDIA CUDA, GeForce y NVENC;
• Cómo funciona NVIDIA NVENC; y
• Cómo convertir sus archivos de audio y video al formato deseado usando DumpMedia Software convertidor.