这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Nvidia官方视频编解码性能。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
NVIDIA VIDEO CODEC SDK | NVIDIA Developer
1080P解码性能：
720P解码性能：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-506070.html
详细的参见官方的链接地址，对于GPU的解码fps能力，可以作为评估参照！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-506070.html
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在Ubuntu14.04版本上编译安装ffmpeg3.4.8，开启NVIDIA硬件加速功能。 直接使用apt安装方便，在官方网站下载驱动未安装成功 1.卸载系统里的Nvidia低版本显卡驱动 2.把显卡驱动加入PPA 3.查找显卡驱动最新的版本号 查找并安装最新驱动 CUDA是Nvidia出的一个GPU计算库，让程序员可以驱动
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 因为工作内容的需要，之前写过一篇文章关于ffmpeg支持英伟达的硬编解码，那个方法比较适合定制化的ffmpeg编译，如果你仅仅使用ffmpeg进行硬件编解码的话，其实不需要这么麻烦。 ffmpeg定制化编译支持
首先目前ffmpeg不支持在nvidia jetson 平台上进行使用硬件编解码加速，但是由于nvidia 提供了相对的硬件编解码加速的api，故可以将api集成到ffmpeg实现。 好在国外大神多，在github上已经有人实现了。 GitHub - jocover/jetson-ffmpeg: ffmpeg support on jetson nano 这个是实现的jetson api 的c++ 工程，
本篇博客重点只说Video Effect的部分，此外还有Audio Effect的部分、还有AR部分，不在本篇范围内。本文由重庆Debug原创 NVIDIA Maxine Video Effects支持基于 AI 的视觉效果，这些效果可以输入标准网络摄像头画面数据，同时也可以传入一张图或者来自ffmpeg解码器的帧数据，让使用者可以
有两种方法，一种是用Nvidia官方的驱动，手动安装。另一种是使用系统自带的\\\"软件和更新\\\"附加驱动更新，直接选择应用更新，就可以自动安装了，但是不稳定，要一个个试是否可以使用。 下面是使用官方驱动安装 1、准备工作 更新软件列表等 查看gpu型号 下载驱
新一代编程语言模型Code Llama面世：重新定义编程的未来 随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，我们现在迎来了一款革命性的大型编程语言模型——Code Llama。该模型是基于Llama 2研发的，为开放模型中的佼佼者，其性能达到了行业领先水平。 模型特点与亮点 Code Llama系列提
基本思想：简单使用nvidia的硬件解码进行oak相机的编码和解码学习 一、在本机rtx3060配置好显卡驱动和cuda之后进行下面操作50、ubuntu18.0420.04+CUDA11.1+cudnn11.3+TensorRT7.2/8.6+Deepsteam5.1+vulkan环境搭建和YOLO5部署_ubuntu18.04安装vulkan_sxj731533730的博客-CSDN博客 二、配置环境和编译库
该库包含了一系列的用于处理稀疏矩阵的线性代数的子例程，适用于0元素占比高达95%的矩阵求解，适用于C与C++调用 库的方案可以被分为4类：（类别1234） 稀疏的向量与密集向量转化的方法（1） 稀疏的矩阵与密集矩阵转化的方法（2） 稀疏的矩阵与密集的向量之间的转化（
目录 前言 一. Intel 编解码硬件支持列表 1. Encode 编码硬件支持列表 （1）Intel 独显编码硬件支持列表 （2）第 11，12，13 代 Intel 处理器编码硬件支持列表 （3）第 10 代 Intel 处理器编码硬件支持列表 （4）第 9 代 Intel 处理器编码硬件支持列表 （5）第 5，6，7，8 代 Intel 处理器
文章目录 前言 一、前期准备 二、具体步骤 1.启动容器 2.使用容器 补充 相信大家在学习新的知识前都遇到过开发环境安装不上，或者环境冲突和版本不匹配的情况，另外当我们想要安装多个版本的支持库时，在本地环境上直接安装往往会导致版本冲突的情况，如果我们使用
