NVIDIA CUDA - Ultra Hızlı Teknoloji
Hala uzun süredir videoları dönüştürmekle uğraşıyorsanız, önce CUDA'yı öğrenelim. Dönüştürme hızını ve çıktı video kalitesini büyük ölçüde hızlandırmak için bu teknolojiden tam olarak yararlanın. DVD'leri ve videoları her zamankinden daha hızlı dönüştürerek daha fazla zaman ve emekten tasarruf edin. Ayrıca, oyun yükleme süresini de azaltır. Daha fazla fayda sağlamak için CUDA hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu makaleyi okuyun.
Kılavuz Listesi
Bilmeniz Gereken CUDA'nın İşlevi CUDA ile Video Nasıl Dönüştürülür Hangi GPU CUDA'yı Destekliyor? CUDA Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin CUDA hakkında SSSBilmeniz Gereken CUDA'nın İşlevi
NVIDIA CUDA, 3D grafiklerin hızlandırılmış işlenmesi, video dosyası formatlarının hızlandırılmış karşılıklı dönüştürülmesi, hızlandırılmış şifreleme, şifre çözme ve sıkıştırma, tıbbi analiz ve simülasyon gibi çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Büyük DVD dosyalarını dönüştürmek için evrensel bir dönüştürücü kullanıyorsanız, bu işlem yaklaşık bir saat sürebilir, ancak dönüştürme hızını 6 kat artırmak için CUDA'nız varsa, dönüştürme birkaç dakika içinde tamamlanabilir. Bazı uygulamalarda CUDA, diğer mikroişlemcilerden 30-100 kat daha hızlıdır.
Üstelik ekrandaki her bir pikselin renginin hesaplanması gibi birçok paralel hesaplamaya da olanak sağlıyor. Ayrıca bellekteki herhangi bir adresten dağınık okuma kodunu da okuyabilir. En önemlisi, CUDA indirme ve okuma performansını iyileştirir.
CUDA ile Video Nasıl Dönüştürülür
Nvidia tarafından yapılan paralel bilgi işlem platformu CUDA, video dosyası formatlarının karşılıklı dönüşümünü hızlandırmak için GPU donanımını kullanabilir ve böylece CPU'nuzu serbest bırakır. CUDA'yı kullandığınızda AnyRec Video İyileştirici, dönüşümü hızlandırma konusunda iyi bir deneyim yaşayacaksınız. kullandığınızda bilgisayar cihazınızın GPU'su CUDA'yı desteklediği sürece AnyRec Video İyileştirici videoyu düzenlemek veya 2D'yi 3D'ye dönüştürmek için video dışa aktarılırken otomatik olarak tanınacak ve seçilecektir.
Aşama 1.Aşağıdaki listeden veya resmi web sitesinden GPU'nuzun CUDA'yı destekleyip desteklemediğini kontrol edin.
Adım 2."AnyRec Video Enhancer"ı indirin ve başlatın. Videolarınızı kırparak, kırparak, filigran ekleyerek vb. düzenleyebilirsiniz.
Aşama 3."Çıktı" düğmesine tıkladığınızda GPU'yu görebilirsiniz. Ardından video çıkışını 6 kat hızla hızlandırmak için "NVIDIA GPU Hızlandırmayı Etkinleştir" düğmesine tıklayın.
AnyRec Video Enhancer'ın temel Özellikleri:
1. Düşük çözünürlüklü videoyu yüksek çözünürlüğe yükseltin.
2. Parlaklığı ve kontrastı ayarlayarak karanlık videoyu geliştirin.
3. Video titremesini ve hareket bulanıklığını azaltın.
4. Gürültü azaltma araçlarıyla donatıldığından araba, ıslık, insan sesi vb. gürültüleri ayırt edip ortadan kaldırabilir ve ses detaylarından ödün vermeden temiz ve net video klipler oluşturabilir.
Hangi GPU CUDA'yı Destekliyor?
Ekran çekirdeği, görsel işlemci ve ekran yongası olarak da bilinen grafik işlem birimi (GPU), kişisel bilgisayarlar, iş istasyonları, oyun konsolları ve tabletler gibi bazı mobil aygıtlarda görüntü ve grafikle ilgili işlemlerde uzmanlaşmış bir mikroişlemcidir. , akıllı telefonlar vb. GPU, grafik kartının CPU'ya bağımlılığını azaltır ve özellikle 3D grafik işlemede orijinal CPU işlerinin bir kısmını gerçekleştirir. Aşağıdaki tabloda, CUDA tarafından desteklenen GPU türleri gösterilmektedir:
Desteklenen GUP | |
Kategori | GPU |
CUDA Özellikli Veri Merkezi Ürünleri | 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 K20, Tesla K40, vb. |
CUDA Etkinleştirilmiş NVIDIA Quadro ve 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 vb. |
CUDA Özellikli NVS Ürünleri | NVIDIA NVS 810, NVIDIA NVS 510, NVIDIA NVS 315, NVIDIA NVS 310, NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 4200M |
CUDA Özellikli GeForce ve TITAN Ürünleri | 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, vb. |
CUDA Özellikli Jetson Ürünleri | Jetson AGX Xavier, Jetson Nano, Jetson TX2, Jetson TX1, Tegra X1 |
GPU ile ilgili daha ayrıntılı formlar, NVIDIA'nın resmi web sitesinde bulunabilir.
CUDA Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
CUDA, NVIDIA tarafından tanıtılan ve GPU'nun karmaşık bilgi işlem sorunlarını çözmesini sağlayan genel bir paralel bilgi işlem mimarisidir. CUDA talimat seti mimarisi (ISA) ve GPU içinde bir paralel bilgi işlem motoru içerir. Geliştiriciler bu mimariye yönelik programlar yazmak için C dilini kullanabilir ve programlar işlemciler üzerinde ultra yüksek performansla çalışabilir. Bu teknoloji ile GPU, yalnızca grafikler için değil, genel işlemler için de kullanılabilir. Bu yönteme GPGPU denir. Ayrıca, CUDA kullanmak, hızlandırıcı, daha hızlı sıkıştırma, hızlandırılmış video dönüştürme vb. kullanmaya eşdeğerdir.
CUDA hakkında SSS
-
CUDA sadece NVIDIA için mi?
Evet. CUDA, NVIDIA'ya özel bir teknolojidir ve Intel veya AMD tarafından üretilen GPU'da çalışmaz. GPU desteği CUDA'nız varsa, VOB'u IOS'tan birkaç dakika içinde çıkarabilirsiniz.
-
NVIDIA CUDA araç seti ile CUDA arasındaki fark nedir?
CUDA, diğer birçok program tarafından kullanılan bir kütüphane gibidir. CUDA araç seti, C Uzantıları, FFT, Entegre TCC Modu vb. dahil olmak üzere CUDA ile GPU programlamayı kolaylaştıran ek bir yazılım setidir.
-
Bilgisayarımda hangi GPU'nun olduğunu nasıl öğrenebilirim?
Windows'ta masaüstüne sağ tıklayın ve açılır pencerede NVIDIA Denetim Masası veya NVIDIA Ekranı'nı görün, ardından NVIDIA GPU'nuzun adını bulmak için "Grafik Kartı Bilgileri" düğmesine tıklayın. Mac için, "Apple Menüsü" düğmesini tıklayın ve görüntülemek için "Bu Mac Hakkında" düğmesini tıklayın. Daha sonra GPU hızlandırma ile RAR'ı MP4'e dönüştürebilirsiniz.
Çözüm
Bu makaledeki CUDA'nın ayrıntılı içeriği budur, Bilgisayarınızın GPU'su CUDA'yı destekliyorsa, hızlı bir dönüştürme veya 3B oluşturma deneyimi için video dönüştürücü yazılımı kullanmayı deneyebilirsiniz. Bu makalenin NVIDIA CUDA hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olacağını umuyoruz.