BRTAndrey
Full Member | Редактировать | Профиль | Сообщение | Цитировать | Сообщить модератору TimUr_Belok, спасибо большое , значит пара брать 4 ядра ! Вот нашёл, интересную интересная статья -Использование GPU при кодировании в TMPGEnc 4.0 XPress 4.6- "Так, первая серьезная заявка на участие GPU в этом процессе сделана в новой версии продукта Pegasys – TMPGEnc XPress 4.6. Этот программный пакет позволяет перекодировать исходный видеофайл как в подготовленный к записи образ диска VCD, DVD или Blu-ray, так и в отдельный файл с использованием большого числа кодеков и форматов. Новая версия отличается тем, что в ней реализована возможность исполнения некоторых ресурсоемких фильтров посредством CUDA (сама компрессия все же исполняется на CPU). Кроме того, декодирование файлов HD также можно перенести на графический процессор, что уменьшает суммарное время обработки при слабом CPU. Поддерживаются все видеокарты NVIDIA, начиная с GeForce 8800, необходимо лишь установить свежую версию драйверов и в настройках программы активировать CUDA. Мы решили проверить, насколько эффективна подобная реализация, благо лицензионная версия утилиты входит в комплект поставки тестируемых видеокарт GeForce GTX 260 и GTX 280 производства MSI. Сразу отметим, что для чистоты эксперимента имитировалась довольно тяжелая нагрузка – кодирование 5-минутного отрезка HD-видео формата 1920×1080i, 29,97 fps (битрейт 16 Мб/с). Ролик преобразовывался в формат 1280×720p MPEG-4/ AVC с помощью H.264-кодека Mainconcept с профилем High, алгоритмом энтропийного кодирования CABAC посредством двухпроходной компрессии со средним битрейтом 6 Мб/с. Для оценки эффективности CUDA были активированы три фильтра: преобразование развертки в прогрессивную, устранение шумов на видео с максимальным диапазоном и адаптивная подстройка резкости. Мы намеренно использовали HD-контент, так как при преобразовании в форматы для портативных устройств с сильным снижением разрешения фильтры в принципе не нужны – на маленьком экране огрехи не заметны, а на большом при сжатии в низкое разрешение они не спасут. Для сравнения с традиционной системой, использующей для вычислений центральный процессор, мы собрали тестовый стенд на базе разогнанного до 3,8 ГГц Intel Core i7. Обработка каждого кадра перед его сжатием занимает много процессорного времени, в итоге при выполнении всей задачи силами CPU одно ядро оказывается загруженным на 100%, а три других (или семь виртуальных, в случае Core i7 с активным Hyper-Threading) работают над непосредственным сжатием потока примерно с 30%-ной загрузкой. Разумеется, назвать это эффективным никак нельзя – скорость не поднимается выше 3–4 кадров в секунду, а весь процесс занимает почти два часа. Учитывая, что некоторые фильтры попросту не поддаются параллелизации, зачастую четырехъядерный CPU оказывается бесполезным, и можно обойтись двухъядерным: пока одно ядро обрабатывает кадр фильтром, второе успеет сжать предыдущую порцию. Выводы Результаты тестирования показывают, что разработчики ПО не зря обратили взоры на GP-GPU. Значительного ускорения процесса обработки и кодирования потока по сравнению с Intel Core i7 с частотой 3,8 ГГц мы не наблюдаем только с одним графическим процессором – это сверхбюджетная модель GeForce 9400 GT, стоимость которой составляет всего $70. Правда, как мы уже упоминали, прямого сравнения в данном случае нет, т.к. видеокарта просто забирает часть нагрузки у CPU, предоставляя тому возможность сжимать поток, как только появляются доступные обработанные данные. Таким образом, можно сказать, что ядро NVIDIA G96, оборудованное 16 потоковыми процессорами (всего одним кластером из двух мультипроцессоров), в рассмотренных задачах может сравниться с одним ядром Nehalem. Естественно, этого все равно мало: при сжатии видео CPU задействуется всего на 35%. Максимальная загрузка наблюдается при использовании GeForce GTX 280 и достигает 80% – следовательно, в случае топовых видеокарт хватило бы даже неразогнанного процессора. SLI из двух видеокарт не приносит дивидендов – TMPGEnc использует только одну. Также из графика видно, что для эффективной работы этого ПО достаточно GPU с 64 процессорами (SP) и 256-битовой шиной памяти: разница между GeForce 9600 GT с 64 SP и GeForce 9800 GT со 112 SP практически не заметна. Отрыв GPU NVIDIA GT200 от предыдущих поколений связан с архитектурными улучшениями: наличием кэша, увеличенным файлом регистра и поддержкой dual-issue. Разница между GeForce GTX 280 и GTX 260 коррелирует с различиями в тактовых частотах, а не с количеством процессоров в GPU. Общее впечатление от TMPGEnc XPress 4.6, первой серьезной утилиты для обработки видео, использующей NVIDIA CUDA, весьма положительное. Почти трехкратная разница в быстродействии между системой с CUDA и вариантом без нее – впечатляющее зрелище. Это свидетельствует о том, что не за горами время, когда любая видеокарта среднего класса сможет обеспечить достаточное ускорение для обработки и рендеринга видео в домашних условиях. Остается надеяться на то, что разработчики кодеков все же преодолеют трудности и реализуют качественные режимы сжатия посредством GPU, и мы получим возможность справляться за час с задачами, на которые ранее требовалось несколько часов." ----------------------------------------------------- полную версию статьи можно прочитать здесь: http://itc.ua/node/35027 |