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视频转换用cuda加速

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文

CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA 和 cuDNN 的版本与 BMF 的要求不一致。解决方法:通过更新 GPU 驱动、安装适配版本的 CUDA 和 cuDNN,我成功将系统环境调整到与 BMF 兼容的状态。这一步骤对于保证 GPU 加速的正常运行非常关键。## 强大 GPU 加速的体验BMF 提供了与 NVIDIA GPU 高度优化的 GPU 管道,用于视频转码和 A...

【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文

方便用户快速打造高效的全 GPU 视频处理流水线,有效解决开发效率低,链路缺乏整体优化的问题,使得 GPU 能够充分发挥其强大的并行计算能力,应用于各类视频 AI 场景。目前BMF主要应用于视频转码视频抽帧、视频增强... GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就...

高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文

# 高效视频处理框架BMF实践日常工作主要开发环境是MAC,在MAC下涉及音视频处理用到的主要工具:1. 音视频播放:VLC、FFPLAY2. 音视频采集:OBS3. 音视频编解码处理:FFMPEG、OpenCV4. 音频处理:Audition5. OCR:Mac自带其他AI相关的音视频处理,比如图像识别,语音转文本,文本转语音,基于商业API。最近接触到字节开源的高效音视频处理框架bmf,在FFMPEG等流行开源库基础上封装了其他更强大的能力。bmf框架是三层设计,底层提供...

nvidia-cuda镜像

## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a...

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视频转换用cuda加速-优选内容

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【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
方便用户快速打造高效的全 GPU 视频处理流水线,有效解决开发效率低,链路缺乏整体优化的问题,使得 GPU 能够充分发挥其强大的并行计算能力,应用于各类视频 AI 场景。目前BMF主要应用于视频转码视频抽帧、视频增强... GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就...
VirtualBox制作ubuntu14镜像
它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情况下,依然... 配置端口转发规则 此处的子系统IP需要在虚拟机使用ifconfig,查看NAT转换ip地址 随后就可以利用Putty或者SeucreCRT远程登录虚拟机 步骤四:安装cloud-init并配置使用以下命令安装cloud-init bash sudo apt install...
高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
# 高效视频处理框架BMF实践日常工作主要开发环境是MAC,在MAC下涉及音视频处理用到的主要工具:1. 音视频播放:VLC、FFPLAY2. 音视频采集:OBS3. 音视频编解码处理:FFMPEG、OpenCV4. 音频处理:Audition5. OCR:Mac自带其他AI相关的音视频处理,比如图像识别,语音转文本,文本转语音,基于商业API。最近接触到字节开源的高效音视频处理框架bmf,在FFMPEG等流行开源库基础上封装了其他更强大的能力。bmf框架是三层设计,底层提供...

视频转换用cuda加速-相关内容

GPU实例部署PyTorch

本文将介绍GPU实例部署PyTorch,从GPU驱动开始彻底解决版本不匹配问题。 实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问...

强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文

## BMF 概述BMF 是一款强大的跨平台、多语言、可定制的视频处理框架,用起来特别便利和强大,并且支持 GPU 加速。我粗略的体验了一番,BMF会成为日后工具箱中的重要一员,有了它需要转码时再也不用辛辛苦苦的到处寻找... Step2:AI 视频处理是十分消耗性能的,需要庞大的算力,建议开启 GPU。```torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input...

客户端 SDK

触发云手机模拟产生传感器重力加速数据。 iOS新增 sendShakeEventToRemote 透传客户端“摇一摇”指令,触发云手机模拟产生传感器重力加速数据。 2024 年 2 月云手机客户端 SDK V1.37.0 的发布说明如下: AndroidAndr... 支持动态账号切换。 在进程相关接口相关功能,优化多用户加入房间控制策略。详细信息,请参考 进程相关接口。 Web/H5Web/H5 端 SDK 包含以下新增功能和变更: 切换视频清晰度,switchVideoStreamProfile 变更为 setV...

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功能发布历史

使用相关 客户端相关 域名配置 新增:使用远程鉴权实现将用户请求转发至您指定的鉴权服务器,由鉴权服务器对用户请求进行校验。 2023-12-07 远程鉴权 最佳实践 新增:使用移动端 SDK 实现图片渐进式加载最佳实践文档 使用移动端 SDK 实现图片渐进式加载 2023 年 11 月变更 说明 发布时间 相关文档 数据迁移 迁移任务页面优化 2023-11-30 数据迁移 图片处理模板 新增: 原截帧配置拆分为动图截帧和视频截帧两个配置。 对于动图截帧,...

新功能发布记录

性能加速、工作负载编排调度能力。 华北 2 (北京) 2024-04-16 云原生 AI 套件 华南 1 (广州) 2024-04-08 华东 2 (上海) 2024-04-15 云原生批量计算套件开放公测 云原生批量计算套件为用户提供异构资源混合调度能力... 【邀测·申请试用】在控制台创建 GPU 节点池时,支持从多个 GPU 版本之间选择。帮助用户通过 VKE 更加灵活地使用 GPU 计算资源。通过选择特定的 GPU 驱动版本,对业务侧使用的 CUDA 等软件不同版本进行适配。 华北 2...

集简云8月更新合集:新增34款集成应用,更新18款应用,新增近300个可用动作

获得场景视频◉ 新增应用:CoDesign◉ 新增应用:OneDrive◉ 新增应用:百度地图◉ 新增应用:e签宝 天印平台◉ 新增应用:腾讯企点(自建应用)◉ 新增应... 数组处理是集简云的一款内置应用,用于将文本变量内容生成一组数组或者将一组数组转换成文本内容,以便用于后续的流程步骤中。 **可用执行动作*** 将数组转换为文本* 将文本转换为数组 ...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

自动化运维等能力能极大简化云用户、云运维、云运营各角色的工作复杂度,提升管理效率和资源交付效率,最终帮助企业降低云上成本,提升人员效率,加速企业的数字化转型。## 二 高可用架构云的时代需要新的技术架构,来帮助企业应用能够更好地利用云计算优势,充分释放云计算的技术红利,让业务更敏捷、成本更低的同时又可伸缩性更灵活,而这些正好就是云原生架构专注解决的技术点。SmartOps随着平台支撑客户的增长,在安全、性能、稳...

GPU-部署Baichuan大语言模型

NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。... cd Baichuan-13B 工作目录切换到示例代码的路径pip install -r requirements.txt 安装baichuan依赖 执行以下命令,启动示例代码中的“web_demo.py”。streamlit run web_demo.py回显如下,表示启动成功。 浏...

AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China

依赖摩尔定律的通用算力没法满足需求增长,而为了破局,专项专用计算架构成为为数不多的可选的道路。 **什么是 AI 专用加速芯片** ... 编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方...

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