为何用cuda看不到视频
社区干货
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
即什么是 AI 专用芯片,以及为什么 AI 专用芯片现在越来越受关注;2. 第二部分会介绍我们做 ByteMlPerf 的动机,毕竟业界现在 MlPerf 名声很大,为什么还要另起炉灶,做一套 ByteMlPerf?3. 第三部分会在第二部分的基础... 无法获得。而在软件上,刚刚也提到,ASIC 公司一般都会给自家产品配到一套的完整的软件栈,其中就包括其编译器,和设计细节一样,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 ...
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:Ma... 日常工作使用的是Inter芯片的Mac本,基于docker环境搭建了bmf环境。bmf提供的docker镜像基于ubuntu 20.04,它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2.0, TensorRT 8.6.1, CV-CUDA 0.3。安装完d...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
它是一个通用的多媒体处理框架,通过提供简洁易用的跨语言接口、灵活的调度和扩展性,以模块化的方式动态扩展、管理和复用视频处理的原子能力。不仅如此,BMF还可以直接调用单个处理模块,方便集成到各种工程中使用,其... 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, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
那为什么要使用云原生?为什么要使用 Kubernetes 作为统一的资源管理底座呢?主要有三个优势,第一个是 **高效运维** ,Kubernetes 提供敏捷的负载创建和管理,无论是在线负载还是大数据负载,都能够便捷实现持续开发、... 部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化资源、调度、管理上的收益。...
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为何用cuda看不到视频-优选内容
为何用cuda看不到视频-相关内容
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
无法实现准确且干净的映射**。逆向映射并不利于可学习结构的收敛,使得目前的方法在D-NeRF数据集上只能取得30+级别的PSNR渲染指标。为了解决这一问题,我们提出了一种基于光栅化(rasterization)的单目动态场景建模... 无法真正实现高质量的规范空间和变形场的解耦。3D高斯泼溅是一种基于光栅化的点云渲染管线。其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新的致密化使得3D高斯不仅实现了SOTA的渲染质量,还实现了实时渲染。Dynamic 3D高斯...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
环境要求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... 本文选择使用CUDA做加速。 make LLAMA_CUBLAS=1 PATH="/usr/local/cuda/bin/:$PATH"说明 指令参数解释: LLAMA_CUBLAS=1:表示将使用CUDA核心提供BLAS加速能力。 PATH:编译时可能会有nvcc找不到的报错,需要指定安装的...
【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...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
那为什么要使用云原生?为什么要使用 Kubernetes 作为统一的资源管理底座呢?主要有三个优势,第一个是 **高效运维** ,Kubernetes 提供敏捷的负载创建和管理,无论是在线负载还是大数据负载,都能够便捷实现持续开发、... 部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化资源、调度、管理上的收益。...
功能接入
请参考常见问题- Web 端播放 RTM 流时为何卡顿和无声添加转码配置,使用 RTM 转码流的拉流地址进行拉流播放。 使用视频直播控制台的地址生成器,生成 RTM 拉流地址。 创建 VePlayer 对象实例,设置拉流地址为 RTM 地... 视频过期处理如果您的拉流域名开启了 URL 鉴权,则生成的拉流地址超过过期时间就会失效,可能导致观众看不到直播内容。为了保持不间断拉流,请获取新的拉流地址,并调用播放器的 switch 方法更新拉流地址,代码示例如下...
GPU服务器使用
本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。 前言GPU云服务器(GPU Compute service)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,拥有超强的计算能力,能高效服务于机器学习、科学计算、图形处理、视频编解码等多种场景,本文将介绍如... 步骤2:安装CUDA Toolkit具体安装步骤请参英伟达CUDA安装说明 步骤3:安装GPU_BURNGPU_BURN下载以及使用方法参考文档GPU_BURN下载以及使用方法 安装GPU_BURN,使用如下命令。 bash tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 编辑...
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...
类型详情
无法收听到声音。当收听者和声源距离处于 [min, max) 之间时,收听到的音量根据距离有衰减。 RangeAudioInfo csharp public struct bytertc.RangeAudioInfo范围语音信息 Defined in : IRangeAudio.cs 成员变量类型 ... CapturePreference csharp public enum bytertc.CapturePreference视频采集模式 Defined in : IRTCVideo.cs 枚举值类型 值 说明 KAuto 0 (默认)自动设置采集参数。SDK在开启采集时根据服务端下发的采集配置结合编...
【高效视频处理】BMF 项目安装与老视频修复体验全流程及总结 | 社区征文
目前广泛应用于字节跳动的视频串流、直播转码、云剪辑和移动前/后处理场景。该框架每天处理超过 20 亿个视频。: print('warning: GPU is not available, the computation is going to be very slow...') weight_path=Path('/content/DeOldify') if op...
