Video Codec SDK
NVIDIA GeForce Now is made possible by leveraging NVENC in the datacenter and streaming the result to end clients NVIDIA GPUs contain one or more hardware-based decoder and encoder(s) (separate from the CUDA cores) which provides fully-accelerated hardware-based video decoding and encoding for several popular codecs. With decoding/encoding offloaded, the graphics engine and the CPU are free for ot
CUDA6.0用にCPUとGPUの速度比較コードを修正 - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ
以前の記事でCUDAプログラミングする際に、CPUとGPUを切り替える方法を書いたのですが、 その2日後にCUDA6.0が正式リリースされ、Unified Memoryという 新しいメモリ確保の仕組みが提供されました。 メモリ確保が簡単に CUDA5.5まではCPUとGPUの両方にメモリ領域を確保して、それぞれのメモリからメモリへデータを転送するという作業をユーザーがする必要がありました。 CUDA6.0からはCPUとGPUで使用するメモリを1変数で管理できるようになりました。当然データを転送する関数をユーザーが呼ぶ必要もありません。 やるべきことはGPUで使用する変数を用意してcudaMallocManaged()で領域を確保し、使い終わったらcudaFree()で解放するだけです。 メモリ管理が簡単になったので、今回は下記のようなコンストラクタとデストラクタでメモリの確保と解放を行うC
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cudacodecモジュールを使って動画デコード処理を行う
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