NVIDIA CUDA - अल्ट्रा स्पीड वाली तकनीक
यदि आप अभी भी लंबे समय से वीडियो परिवर्तित करने में संघर्ष कर रहे हैं, तो आइए पहले CUDA के बारे में जानें। रूपांतरण की गति और आउटपुट वीडियो की गुणवत्ता को बहुत तेज करने के लिए इस तकनीक का पूरा लाभ उठाएं। डीवीडी और वीडियो को पहले से कहीं अधिक तेजी से रूपांतरित करें, अधिक समय और प्रयास की बचत करें। इसके अलावा, यह गेम लोड टाइम को भी कम करता है। इससे अधिक लाभ प्राप्त करने के लिए CUDA के बारे में अधिक जानने के लिए इस लेख को पढ़ें।
गाइड सूची
CUDA का कार्य जो आपको जानना चाहिए CUDA के साथ वीडियो कैसे कन्वर्ट करें कौन सा GPU CUDA को सपोर्ट करता है सीयूडीए के बारे में और जानें CUDA के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नCUDA का कार्य जो आपको जानना चाहिए
NVIDIA CUDA में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जैसे कि 3D ग्राफिक्स का त्वरित प्रतिपादन, वीडियो फ़ाइल स्वरूपों का त्वरित पारस्परिक रूपांतरण, त्वरित एन्क्रिप्शन, डिक्रिप्शन और संपीड़न, चिकित्सा विश्लेषण और सिमुलेशन। यदि आप बड़ी डीवीडी फ़ाइलों को परिवर्तित करने के लिए एक सार्वभौमिक कनवर्टर का उपयोग करते हैं, तो इसमें लगभग एक घंटा लग सकता है, लेकिन यदि आपके पास रूपांतरण की गति को 6 गुना बेहतर बनाने के लिए CUDA है, तो रूपांतरण कुछ ही मिनटों में पूरा किया जा सकता है। कुछ अनुप्रयोगों में, CUDA अन्य माइक्रोप्रोसेसरों की तुलना में 30-100 गुना तेज है।
इसके अलावा, यह कई समानांतर गणनाओं की अनुमति देता है, जैसे कि स्क्रीन पर प्रत्येक पिक्सेल के रंग की गणना करना। यह मेमोरी में किसी भी पते से बिखरे हुए रीड कोड को भी पढ़ सकता है। सबसे महत्वपूर्ण बात, CUDA डाउनलोड और पढ़ने के प्रदर्शन में सुधार करता है।
CUDA के साथ वीडियो कैसे कन्वर्ट करें
Nvidia द्वारा बनाया गया समानांतर कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म CUDA वीडियो फ़ाइल स्वरूपों के पारस्परिक रूपांतरण को तेज करने के लिए GPU हार्डवेयर का उपयोग कर सकता है, जिससे आपका CPU मुक्त हो जाता है। जब आप CUDA का उपयोग करते हैं AnyRec वीडियो एन्हांसर, आपको रूपांतरण में तेजी लाने का अच्छा अनुभव मिलेगा। जब तक आप उपयोग करते हैं तो आपके कंप्यूटर डिवाइस का जीपीयू सीयूडीए का समर्थन करता है AnyRec वीडियो एन्हांसर वीडियो संपादित करने या 2D को 3D में बदलने के लिए, वीडियो निर्यात करते समय इसे स्वचालित रूप से पहचाना और चुना जाएगा।
स्टेप 1।जांचें कि आपका जीपीयू निम्न सूची में या आधिकारिक वेबसाइट पर सीयूडीए का समर्थन करता है या नहीं।
चरण दो।"AnyRec वीडियो एन्हांसर" डाउनलोड करें और इसे लॉन्च करें। आप अपने वीडियो को क्रॉप, ट्रिमिंग, वॉटरमार्किंग आदि द्वारा संपादित कर सकते हैं।
चरण 3।"आउटपुट" बटन पर क्लिक करें और आप GPU देख सकते हैं। फिर वीडियो आउटपुट को 6x स्पीड के साथ तेज करने के लिए "एनवीडिया जीपीयू एक्सेलेरेशन सक्षम करें" बटन पर क्लिक करें।
AnyRec वीडियो एन्हांसर की प्रमुख विशेषताएं:
1. निम्न-रिज़ॉल्यूशन वीडियो को उच्च रिज़ॉल्यूशन में अपग्रेड करें।
2. चमक और कंट्रास्ट को समायोजित करके डार्क वीडियो को बेहतर बनाएं।
3. वीडियो जिटर और मोशन ब्लर कम करें।
4. शोर कम करने वाले उपकरणों से लैस, यह कारों, सीटी, आवाज़ों आदि के शोर को अलग कर सकता है और हटा सकता है, और ध्वनि विवरण का त्याग किए बिना स्वच्छ और स्पष्ट वीडियो क्लिप बना सकता है।
कौन सा GPU CUDA को सपोर्ट करता है
ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू), जिसे डिस्प्ले कोर, विज़ुअल प्रोसेसर और डिस्प्ले चिप के रूप में भी जाना जाता है, एक माइक्रोप्रोसेसर है जो व्यक्तिगत कंप्यूटर, वर्कस्टेशन, गेम कंसोल और टैबलेट जैसे कुछ मोबाइल उपकरणों पर छवि और ग्राफिक्स से संबंधित संचालन में माहिर है। , स्मार्टफोन, आदि। GPU, CPU पर ग्राफिक्स कार्ड की निर्भरता को कम करता है और कुछ मूल CPU कार्य करता है, विशेष रूप से 3D ग्राफिक्स प्रोसेसिंग में। निम्न तालिका CUDA द्वारा समर्थित GPU के प्रकारों को दर्शाती है:
| जीयूपी का समर्थन किया | |
| श्रेणी | जीपीयू |
| CUDA-सक्षम डेटासेंटर उत्पाद | टेस्ला K80, टेस्ला K40, टेस्ला K20, टेस्ला C2075, टेस्ला C2050/C2070, NVIDIA A100, NVIDIA A40, NVIDIA A30, NVIDIA A10, NVIDIA A16, NVIDIA T4, टेस्ला K10, टेस्ला K20, टेस्ला K40, आदि। |
| CUDA- सक्षम NVIDIA Quadro और NVIDIA RTX | RTX A6000, RTX A5000, RTX A4000, T1000, T600, T400, Quadro RTX 8000, Quadro GV100, Quadro GP100, Quadro P6000, Quadro P5000, Quadro M1200, Quadro M520, Quadro K6000M, आदि। |
| CUDA-सक्षम NVS उत्पाद | NVIDIA NVS 810, NVIDIA NVS 510, NVIDIA NVS 315, NVIDIA NVS 310, NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 4200M |
| CUDA-सक्षम GeForce और टाइटन उत्पाद | 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, आदि। |
| CUDA-सक्षम जेटसन उत्पाद | जेटसन एजीएक्स जेवियर, जेटसन नैनो, जेटसन TX2, जेटसन TX1, टेग्रा X1 |
GPU के बारे में अधिक विस्तृत प्रपत्र NVIDIA की आधिकारिक वेबसाइट पर प्राप्त किए जा सकते हैं
सीयूडीए के बारे में और जानें
CUDA NVIDIA द्वारा पेश किया गया एक सामान्य समानांतर कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर है, जो GPU को जटिल कंप्यूटिंग समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाता है। इसमें CUDA इंस्ट्रक्शन सेट आर्किटेक्चर (ISA) और GPU के अंदर एक समानांतर कंप्यूटिंग इंजन शामिल है। डेवलपर्स इस आर्किटेक्चर के लिए प्रोग्राम लिखने के लिए सी लैंग्वेज का उपयोग कर सकते हैं, और प्रोग्राम प्रोसेसर पर अल्ट्रा-हाई परफॉर्मेंस के साथ चल सकते हैं। इस तकनीक के साथ, जीपीयू का उपयोग केवल ग्राफिक्स ही नहीं, बल्कि सामान्य प्रसंस्करण के लिए भी किया जा सकता है। इस विधि को GPGPU कहा जाता है। इसके अलावा, CUDA का उपयोग त्वरक, तेज संपीड़न, त्वरित वीडियो रूपांतरण आदि का उपयोग करने के बराबर है।
CUDA के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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क्या CUDA केवल NVIDIA के लिए है?
हां। CUDA एक ऐसी तकनीक है जो NVIDIA के स्वामित्व में है, और Intel या AMD द्वारा निर्मित GPU पर काम नहीं करेगी। यदि आपके पास GPU समर्थन CUDA है, तो आप कुछ ही मिनटों में IOS से VOB निकाल सकते हैं।
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NVIDIA CUDA टूलकिट और CUDA में क्या अंतर है?
CUDA कई अन्य कार्यक्रमों द्वारा उपयोग की जाने वाली लाइब्रेरी की तरह है। CUDA टूलकिट इसके ऊपर सॉफ्टवेयर का एक अतिरिक्त सेट है जो CUDA के साथ GPU प्रोग्रामिंग को आसान बनाता है, जिसमें C एक्सटेंशन, FFT, इंटीग्रेटेड TCC मोड आदि शामिल हैं।
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मैं कैसे पता लगा सकता हूं कि मेरे कंप्यूटर पर कौन सा जीपीयू है?
विंडोज़ पर डेस्कटॉप पर राइट-क्लिक करें, और पॉप-अप विंडो में NVIDIA कंट्रोल पैनल या NVIDIA डिस्प्ले देखें, फिर अपने NVIDIA GPU का नाम खोजने के लिए "ग्राफिक्स कार्ड सूचना" बटन पर क्लिक करें। Mac के लिए, "Apple मेनू" बटन पर क्लिक करें और देखने के लिए "इस Mac के बारे में" बटन पर क्लिक करें। फिर आप GPU त्वरण के साथ RAR को MP4 में परिवर्तित कर सकते हैं।
निष्कर्ष
यह इस लेख में CUDA की विस्तृत सामग्री है, यदि आपका कंप्यूटर GPU CUDA का समर्थन करता है, तो आप तेज़ रूपांतरण या 3D रेंडरिंग का अनुभव करने के लिए वीडियो कन्वर्टर सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने का प्रयास कर सकते हैं। आशा है कि यह लेख आपको NVIDIA CUDA के बारे में अधिक जानने में मदद करेगा।
