Національний ТУ «Дніпровська політехніка» — відповідність Часу

Кодер CUDA JPEG тепер забезпечує продуктивність 20 Гігабайт в секунду.

Кодер CUDA JPEG тепер забезпечує продуктивність 20 ГБайт в секунду

У російської компанії Фаствидео стискають зображення швидше, ніж їх можна копіювати через PCI-Express 3.0 x16

Компанія "Фаствидео" випустила нову версію швидкого кодера CUDA JPEG для відеокарт NVIDIA. Продуктивність стиснення на відеокарті GeForce GTX 980 перевищує 20 ГБайт в секунду для зображень, завантажених в пам'ять GPU, що в два рази більше смуги пропускання шини PCIE-3.0 x16. Кодер JPEG від "Фаствидео" і раніше був найшвидшим на ринку, а тепер його продуктивність стала ще в 3 рази вище.

У 2011 році компанією "Фаствидео" був створений перший повністю паралельний кодек JPEG для відеокарт NVIDIA. З тих пір не припинялася робота над вдосконаленням кодека, а NVIDIA випускала все більш потужні відеокарти, що в результаті призвело до величезної продуктивності кодування зображень за алгоритмом JPEG. Тим не менш, швидкість кодування завжди була набагато нижче швидкості копіювання даних з оперативної пам'яті комп'ютера відеокарту. Тепер ситуація кардинально змінилася: остання версія кодера CUDA JPEG від «Фаствидео» може кодувати швидше, т.е. смуга пропускання кодера стала в 2 рази більше, ніж при копіюванні даних через PCI-Express 3.0 x16. Це новий рівень продуктивності обчислень, який досягнуто як завдяки новим відеокартам NVIDIA, так і оптимізованої паралельної реалізації алгоритму стиснення JPEG від "Фаствидео".

Незважаючи на солідний вік і на існуючі альтернативи, алгоритм стиснення JPEG широко використовується в самих різних додатках, у тому числі наукових, промислових, медичних, в вебі і т.д. В даний час часто зустрічаються задачі по тривалій відео зйомці для камер з великим дозволом і дуже високою частотою кадрів, а стиснення JPEG на відеокарті дозволяє робити такі відеозаписи в режимі реального часу. Формат JPEG як і раніше є основним для величезної кількості аматорських фотографій і можливість ресайза мільйона таких зображень за одну годину на одній відеокарті тепер уже не здається чимось незвичайним. Стиснення відео з роздільною здатністю від 4К до 8К в режимі реального часу в MJPEG на відеокарті теж є затребуваним рішенням.

Пересилання одного 24-бітного зображення з роздільною здатністю 4K (3840 x 2160) через шину PCI-E 3.0 x16 займає 2,17 мс. Стиснення цього ж зображення приблизно в 10 разів за алгоритмом JPEG, що відповідає коефіцієнту якості JPEG 90% при проріджуванні 4:2:0, тепер можна зробити за 1,13 мс на відеокарті NVIDIA GeForce GTX 980 (CUDA-6.5, 32-bit). Цей результат отримано завдяки ретельній програмної оптимізації кодека для останнього покоління відеокарт з технологією Maxwell. http://www.fastvideo.ru/news/img/jpeg-pcie3-ru.jpg

Фаствидео

Час стиснення JPEG кодеком від "Фаствидео" порівняно з часом копіювання через PCI-Express 3.0 x16
для 24-бітного зображення з роздільною здатністю 4K (Ultra HD: 3840 x 2160,
якість JPEG 90%, коефіцієнт стиснення ~10:1, проріджування 4:2:0).
Вимірювання часу зроблені за допомогою NVIDIA Visual Profiler

Дуже перспективна ідея виконання всієї схеми обробки зображень на відеокарті. Таким чином можна не тільки уникнути зайвих копіювань між CPU і GPU, але і значно поліпшити продуктивність обробки зображень і зменшити латентність завдяки паралельної реалізації алгоритмів. Ця ідея успішно реалізована в бібліотеці GPU Image Processing SDK від "Фаствидео" для обробки відео і зображень на відеокартах NVIDIA.

Багато відеокамери отримали можливість роботи в режимі реального часу з допомогою цього швидкого і ефективного вирішення.

Кодек CUDA JPEG від "Фаствидео" є складовою частиною бібліотеки обробки зображень GPU Image Processing SDK для Windows-7/8 і Linux (32/64-біт) для відеокарт NVIDIA з архітектурою Fermi, Kepler і Maxwell. Демо версію кодека CUDA JPEG для Windows-7/8 можна отримати за посиланням для завантаження з сайту Фаствидео. Демо версія SDK надається за запитом.

Про компанію
Компанія "Фаствидео" заснована в 2009 році в м. Дубна Московської області. Спеціалізується на розробці швидкісних відеокамер і обробці зображень на відеокартах за технологією CUDA.

Сайт
Сторінка продукту на англійській
Сторінка для завантаження.

Оригінал новини

.

До списку

Сервіси

Розклад

Соціальні мережі

Facebook
YouTube

Інформаційне партнерство

Прес-центр
Закон про вищу освіту
© 2006-2024 Інформація про сайт