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GPU解码是否等同于硬件解码?如果不同,它们的区别是什么?

GPU解码是一种硬件解码的实现方式,利用GPU中的计算单元来完成视频解码任务。与传统的CPU解码相比,GPU解码具有更高的效率和更低的能耗。但GPU解码仍然需要硬件支持,即需要GPU芯片中集成的视频加速模块(如Nvidia的NVDEC、AMD的UVD等)来完成硬件加速的任务。因此,在使用GPU解码时,需要确认GPU硬件支持的解码格式并开启硬件加速。此外,GPU解码还会受到其余硬件设备的影响,如GPU和CPU的通信带宽、内存带宽等,所以在使用GPU解码时需要进行综合考虑。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文

于GPU资源只能设置`limit`,这意味着`requests`不可以单独使用,要么只设置`limit`、要么同时设置二者,但二者值必须相等,不可以只设置`request`而不设置`limit`。- pod及容器之间,不可以共享GPU,GPU也不可以过量分配(所以我们线上的程序采用`daemonSet`方式运行)。- 不允许以小数请求GPU资源分配。## Kubernetes如何管理GPU资源### 扩展资源(Extended Resources)和CPU资源不同的是,硬件加速设备类型有多种,比...

【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文

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助力极致体验,火山引擎边缘计算最佳实践

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每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署

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GPU实例硬件相关FAQ发布
GPU实例相比普通云服务器实例,增加了较多的外设,包括GPU、RDMA网络直通网卡、本地盘等。因此,除普通云服务器可能发生的常见问题外,还有如GPU、直通网卡及PCIe链路上发生的亚健康或故障,围绕GPU实例的常见故障,梳理处理建议和FAQ,提升用户体验。 具体内容请参考GPU实例硬件相关FAQ。
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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Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础功能,我们已经看到BMF在视频管道工程中的广阔地平线。> 深入原理学习如何创建自己的...

GPU 实例硬件相关问题

本文主描述 GPU 实例硬件相关问题及其解决方法。 如何判断和处理硬件相关故障?GPU实例相比普通云服务器实例,增加了较多的外设,包括GPU、RDMA网络直通网卡、本地盘等。因此,除普通云服务器可能发生的常见问题外,还有... 根据GPU显卡判断架构类型,具体如下表所示。 架构类型 GPU卡 实例规格 Ampere 架构 A100 不同规格挂载的GPU不同,具体请参见实例规格清单。 A800 A30 A10 Volt 架构 V100 Turing 架构 T4 如何查看Remapped Rows...

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业务进阶,用架构思维看云原生 | 社区征文

其本质是利用一种逻辑将另一种逻辑进行抽象出来。** 也就是用某种技术,将硬件的算力逻辑化,再具象成能多个独立且相互隔离的逻辑主机。怎么理解虚拟化呢?比方说最早的时候,大家把业务跑在服务器上面。但物理机就那么几个规格,有些业务可能只用到一半的资源,那能不能把空载的另一半也利用起来呢?虚拟化就让我们可以在一台物理机上跑很多虚机,虚机有不同的操作系统,它们之间互相隔离且彼此独立。使用上和物理机没有区别,称之为...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

我们主要在两方面做了投入:一是高性能计算和存储的规模化调度;二是模型分布式训练的加速。### 高性能计算和存储的规模化调度——挑战#### 计算侧在高性能计算方面,调度的挑战是非常大的。前面已经说过,我们的需求多种多样,这就导致在计算侧,首先会有各种新硬件。比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如...

QCon高分演讲:火山引擎容器技术在边缘计算场景下的应用实践与探索

一般会去管理一个机房或者是管理多个Region,这样是比较常见的。但是边缘机房,第一个我们叫资源分散。因为边缘的IDC机房分布太多了,有几百个,甚至上千个IDC机房。而且不同的IDC机房物理环境、硬件环境,甚至服务器数... 希望按照不同时间片动态调度出来算力资源,这样可以大大减少成本,或者某些场景需要跨节点容灾调度,我们后续也会重点建设弹性调度的产品技术能力。此外像AI、推理,这些场景,需要对应的GPU容器实例,这个时候我们也会...

基于边缘计算 Client-Edge-Server 业务模型实践

高清视频编解码等,通过这种方式实现“瘦终端”的概念,帮助业务摆脱终端硬件的异构问题。- 最后,从**边缘计算**角度来说,边缘和中心最大的区别是边缘计算节点可以覆盖除北上广深外,全国各省市、运营商的边缘节点... 高清音视频编解码服务放到边缘运行。通过边缘资源的标准服务器 CPU 和 GPU 去执行计算任务,从而优化终端的硬件形态以及业务的普适性。这个模型比较适用于云游戏、云桌面、云机顶盒,以及直播场景里面的一些高性能特...

mGPU 技术揭秘 :新一代 Kubernetes GPU 共享调度方案

当下的云原生基础设施已不再局限于传统的硬件,也包含了 GPU、RDMA 等各种新兴的异构设备,以及精细化的设备管理方式。如[第一篇文章](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDMzNjkxNw==&mid=2247485050&idx=1... 为其分配一个最优的 GPU 组合。本质上是一个 **最优化问题**。### **(一)目标函数**Kubernetes 调度器的调度单元是 Pod,一个 Pod 只能调度到一个节点,而一个 Pod 中不同的 Container 可以调度到多张 GP...

GPU推理服务性能优化之路

包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同... TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界...

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