NVIDIA CUDA - הטכנולוגיה עם מהירות אולטרה

נולה ג'ונס
ספט 29, 2022 / עודכן על ידי נולה ג'ונס ל יֶדַע

אם אתה עדיין נאבק עם המרת סרטונים במשך זמן רב, בואו ללמוד קודם על CUDA. נצל את מלוא היתרונות של טכנולוגיה זו כדי להאיץ מאוד את מהירות ההמרה ואיכות הווידאו הפלט. המר תקליטורי DVD וסרטוני וידאו מהר יותר מאי פעם, חוסך יותר זמן ומאמץ. יתר על כן, זה גם מקטין את זמן טעינת המשחק. קרא מאמר זה כדי ללמוד עוד על CUDA כדי לקבל ממנו יותר יתרונות.

הפונקציה של CUDA שכדאי לדעת

ל-NVIDIA CUDA מגוון רחב של יישומים, כגון עיבוד מואץ של גרפיקה תלת מימדית, המרה הדדית מואצת של פורמטים של קבצי וידאו, הצפנה מואצת, פענוח ודחיסה, ניתוח רפואי וסימולציה. אם אתה משתמש בממיר אוניברסלי כדי להמיר קבצי DVD גדולים, זה עשוי לקחת כשעה, אבל אם יש לך CUDA כדי לשפר את מהירות ההמרה פי 6, ניתן להשלים את ההמרה תוך מספר דקות. ביישומים מסוימים, CUDA מהיר פי 30-100 ממעבדים אחרים.

יתרה מכך, הוא מאפשר חישובים מקבילים רבים, כמו חישוב הצבע של כל פיקסל על המסך. זה יכול גם לקרוא קוד קריאה מפוזר מכל כתובת בזיכרון. והכי חשוב, CUDA משפר את ביצועי ההורדות והקריאה.

המר וידאו עם Cuda

כיצד להמיר וידאו עם CUDA

פלטפורמת המחשוב המקבילה CUDA מתוצרת Nvidia יכולה להשתמש בחומרת GPU כדי להאיץ את ההמרה ההדדית של פורמטים של קבצי וידאו, ובכך לשחרר את המעבד שלך. כאשר אתה משתמש ב-CUDA ב AnyRec Video Enhancer, תקבל חוויה טובה של האצת המרה. כל עוד ה-GPU של מכשיר המחשב שלך תומך ב-CUDA כשאתה משתמש AnyRec Video Enhancer כדי לערוך וידאו או להמיר דו-ממד לתלת-ממד, הוא יזוהה ויבחר אוטומטית בעת ייצוא וידאו.

שלב 1.בדוק אם ה-GPU שלך תומך ב-CUDA ברשימה הבאה או באתר הרשמי.

שלב 2.הורד את "AnyRec Video Enhancer" והפעל אותו. אתה יכול לערוך את הסרטונים שלך על ידי חיתוך, חיתוך, סימון מים וכו'.

שלב 3.לחץ על כפתור "פלט" ותוכל לראות את ה-GPU. לאחר מכן לחץ על הלחצן "הפעל האצת NVIDIA GPU" כדי להאיץ את פלט הווידאו במהירות פי 6.

התכונות העיקריות של AnyRec Video Enhancer:

1. שדרג וידאו ברזולוציה נמוכה לרזולוציה גבוהה.

2. שפר וידאו כהה על ידי התאמת בהירות וניגודיות.

3. הפחת ריצוד וידאו וטשטוש תנועה.

4. מצויד בכלים להפחתת רעש, הוא יכול להבחין ולהסיר רעשי מכוניות, שריקות, קולות וכו', ולבצע קטעי וידאו נקיים וברורים מבלי לוותר על פרטי סאונד.

איזה GPU תומך ב-CUDA

יחידת העיבוד הגרפי (GPU), הידועה גם בשם ליבת תצוגה, מעבד חזותי ושבב תצוגה, היא מיקרו-מעבד המתמחה בפעולות הקשורות לתמונה ולגרפיקה במחשבים אישיים, תחנות עבודה, קונסולות משחקים וחלק מהמכשירים הניידים, כגון טאבלטים. , סמארטפונים וכו'. ה-GPU מפחית את התלות של הכרטיס הגרפי במעבד ומבצע חלק מעבודת המעבד המקורית, במיוחד בעיבוד גרפי תלת מימד. הטבלה הבאה מציגה את סוגי ה-GPUs הנתמכים על ידי CUDA:

מה זה GPU
נתמך ב-GUP
קטגוריה GPU
מוצרי מרכז נתונים התומכים ב-CUDA Tesla K80, Tesla K40, Tesla K20, Tesla C2075, Tesla C2050/C2070, NVIDIA A100, NVIDIA A40, NVIDIA A30, NVIDIA A10, NVIDIA A16, NVIDIA T4, Tesla K10, Tesla K400 וכו'.
NVIDIA Quadro ו-NVIDIA RTX התומכים ב-CUDA RTX A6000, RTX A5000, RTX A4000, T1000, T600, T400, Quadro RTX 8000, Quadro GV100, Quadro GP100, Quadro P6000, Quadro P5000, Quadro M1200, Quadro K560, וכו'.
מוצרי NVS התומכים ב-CUDA NVIDIA NVS 810, NVIDIA NVS 510, NVIDIA NVS 315, NVIDIA NVS 310, NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 4200M
מוצרי GeForce ו-TITAN התומכים ב-CUDA GeForce RTX 3090 Ti, GeForce RTX 3090, GeForce RTX 3080 Ti, GeForce RTX 3080, GeForce GTX 1080, GeForce GTX 1070, GeForce GTX 1060, GeForce GTX 980, GeForce 705M וכו'.
מוצרי Jetson התומכים ב-CUDA Jetson AGX Xavier, Jetson Nano, Jetson TX2, Jetson TX1, Tegra X1
הערה

טפסים מפורטים יותר על GPU ניתן להשיג באתר הרשמי של NVIDIA

למידע נוסף על CUDA

CUDA היא ארכיטקטורת מחשוב מקבילה כללית שהוצגה על ידי NVIDIA, המאפשרת ל-GPU לפתור בעיות מחשוב מורכבות. הוא כולל ארכיטקטורת ערכת הוראות CUDA (ISA) ומנוע מחשוב מקביל בתוך GPU. מפתחים יכולים להשתמש בשפת C כדי לכתוב תוכניות עבור ארכיטקטורה זו, והתוכניות יכולות לרוץ עם ביצועים גבוהים במיוחד על מעבדים. עם טכנולוגיה זו, ניתן להשתמש ב-GPU לעיבוד כללי, לא רק לגרפיקה. שיטה זו נקראת GPGPU. יתרה מכך, שימוש ב-CUDA שווה ערך לשימוש במאיץ, דחיסה מהירה יותר, המרת וידאו מואצת וכו'.

מה זה CUDA

שאלות נפוצות על CUDA

סיכום

זהו התוכן המפורט של CUDA במאמר זה, אם ה-GPU של המחשב שלך תומך ב-CUDA, אתה יכול לנסות להשתמש בתוכנת ממיר וידאו כדי לחוות המרה מהירה או עיבוד תלת מימד. מקווה שמאמר זה יעזור לך ללמוד עוד על NVIDIA CUDA.

מאמר קשור