硬解与CUDA有关吗
社区干货
使用PotPlayer播放器查看软解和硬解4K高清视频时的CPU及GPU占用情况 | 主赛道
最近我们的软件在硬解播放4K分辨率高清视频时遇到了效率不够的问题,为了搞清楚原因,我们需要使用其他音视频软件做个比对测试,测试一下当前PC的CPU和GPU能力。我们选择了视频播放器软件PotPlayer,看看该播放器分别软解和硬解4K高清视频时的资源占用情况,下面就概说一下测试过程,以供参考。 从上图中可以确认CUDA的版本为 11.02. 从英伟达官方网站下载相对应的 CUDA 版本的...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = evaluate(model, test_loader, criterion) print(f'Epoch {epoch + 1}: Training loss = {train_loss:.4f}, Test loss = {test_loss:.4f}, Test accuracy = {test_acc:.4f}')```我们使用 PyTorch 和 H...
“零耗时”首帧视频体验的优化实践
所以对于节点优选和网络超时优化,我们也会基于客户端层面,以单个 VV 实例以及用户相关的上下文去做不同的优化尝试。再者就是比较常规的预加载、 DNS 缓存优化等优化措施。- **解码耗时**:解码耗时一方面与播放源格式强相关。例如对于 MP4 格式,如果想减少解码耗时,就要保证 MP4 的 moov box 在前面,避免播放器在下载了部分数据后又要到文件尾部再解析 moov 文件,增加了数据请求耗时。另一方面与设备的软解/硬解方案相关,硬解...
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硬解与CUDA有关吗-优选内容
硬解与CUDA有关吗-相关内容
“零耗时”首帧视频体验的优化实践
所以对于节点优选和网络超时优化,我们也会基于客户端层面,以单个 VV 实例以及用户相关的上下文去做不同的优化尝试。再者就是比较常规的预加载、 DNS 缓存优化等优化措施。- **解码耗时**:解码耗时一方面与播放源格式强相关。例如对于 MP4 格式,如果想减少解码耗时,就要保证 MP4 的 moov box 在前面,避免播放器在下载了部分数据后又要到文件尾部再解析 moov 文件,增加了数据请求耗时。另一方面与设备的软解/硬解方案相关,硬解...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_tensors) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.decode([pred]) ...
“零耗时”首帧视频体验的优化实践
所以对于节点优选和网络超时优化,我们也会基于客户端层面,以单个 VV 实例以及用户相关的上下文去做不同的优化尝试。再者就是比较常规的预加载、DNS 缓存优化等优化措施。- **解码耗时**:解码耗时一方面与播放源格式强相关。例如对于 MP4 格式,如果想减少解码耗时,就要保证 MP4 的 moov box 在前面,避免播放器在下载了部分数据后又要到文件尾部再解析 moov 文件,增加了数据请求耗时。另一方面与设备的软解/硬解方案相关,硬解在...
极致播放体验:零首帧方案
这里我主要介绍两个优化: 解码器异步初始化和复用。如果 app server 提前把视频的解码信息传递给播放器,那么播放器就可以在建连的同时去异步初始化解码器,这样就可以减小硬解创建耗时的影响。而解码器复用则可以完全消除这个耗时,顺着这个思路,我们可以做播放器线程的复用甚至整个播放器的复用,这些方法都可以大幅优化首帧耗时。**起播水位**理论上,要做到极致首帧,可以当视频首帧解码完成就直接播放。但是实践发现,这样...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
用于调节在模型推理中的速度和质量。目前,Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在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,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pyto...
“零耗时”首帧视频体验的优化实践
所以对于节点优选和网络超时优化,我们也会基于客户端层面,以单个 VV 实例以及用户相关的上下文去做不同的优化尝试。再者就是比较常规的预加载、DNS 缓存优化等优化措施。* **解码耗时**:解码耗时一方面与播放源格式强相关。例如对于 MP4 格式,如果想减少解码耗时,就要保证 MP4 的 moov box 在前面,避免播放器在下载了部分数据后又要到文件尾部再解析 moov 文件,增加了数据请求耗时。另一方面与设备的软解/硬解方案相关,硬解在下...
接入 H.265
本文为您介绍 H.265 接入的使用说明。 SDK 依赖建议使用高级版 SDK,包含了基于大数据沉淀的 H.265 硬解机型黑名单,仅需集成少量代码即可对接大数据机型画像,同时包含基于机型画像的档位灵活切换软硬解策略,有效避免播放失败、花屏、黑屏等问题。 pod 'TTSDK', 'x.x.x.x', :subspecs => [ 'Player', 点播 // 使用稳定版高级版本 SDK(x.x.x.x-premium)]更多版本详见历史版本。 设置播放 H.265说明 详细说明可参考设置播放数据...
接入 H.265
本文为您介绍 H.265 接入的使用说明。 SDK 依赖建议您使用高级版 SDK,包含了基于大数据沉淀的 H.265 硬解机型黑名单,仅需集成少量代码即可对接大数据机型画像,同时包含基于机型画像的档位灵活切换软硬解策略,有效避免播放失败、花屏、黑屏等问题。 groovy dependencies { //... your own dependencies... def ttsdk_version = "x.x.x.x" // 推荐使用最新稳定版,具体版本号请见发布历史 implementation "com.bytedanceap...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
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 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 的方案** 