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五款常用软件助力CUDA普及 前言:几个月前,或许大家都还在为CUDA没有相应的应用软件而苦恼,能够让GPU真正发挥出功效的大部分均是科学计算软件,例如蛋白质折叠等等,而涉及到个人用户的软件则是少之又少。不过随着GeForce GTX 275的发布,一批全新的支持

五款常用软件助力CUDA普及

    前言:几个月前,或许大家都还在为CUDA没有相应的应用软件而苦恼,能够让GPU真正发挥出功效的大部分均是科学计算软件,例如蛋白质折叠等等,而涉及到个人用户的软件则是少之又少。不过随着GeForce GTX 275的发布,一批全新的支持CUDA架构的软件应运而生。今天,我们从这些软件当中挑选出五款常用的视频编辑软件,来为大家介绍一下这些软件的应用于设置。

    实际上,CUDA真正开始NVIDIA大规模推广还是从去年刚刚开始的。作为一项新技术而言,CUDA技术需要走的路还远,不过NVIDIA每次发布新产品,都会将很多CUDA的新技术升级带给消费者者。CUDA技术为消费者带来了更多的实用软件和方案,更好的为用户的各种图形、图像处理带来更佳的享受或更快的速度体验。

◆ 支持语言更多,便于编程者开发

    想要让CUDA能够更好的顺应市场的发展,那么首先就要能够让编程人员更加容易的上手。所以CUDA技术所能支持的编程语言就成为很重要的基础元素。去年由苹果所倡导的OpenCL标准发布后,NVIDIA在第一时间就表示了对其的浓厚兴趣并迅速在CUDA技术中加入了这种标准。 


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    NVIDIA认为CUDA的基本理念因OpenCL的出现得到了增强。两者的根本原理都是一样的,但OpenCL是一种更底层的架构,需要开发人员自行编写内存管理等等功能的代码,而CUDA则可以让那些非专业编程人员如科研工作者更简单的编制GPGPU程序代码。也就是说CUDA C是一种高级语言,那些对硬件了解不多的非专业人士也能轻松上手;而OpenCL则是针对硬件的应用程序开发接口,三地字谜,它能给程序员更多对硬件的控制权,相应的上手及开发会比较难一些。所以两者是互补的关系,在加入了众多的编程方案后,CUDA就可以得到更多不同类型软件开发人员的青睐。

◆ 软件日趋丰富,用户为最终受益者

    实际上,在NVIDIA正式推出CUDA的这一年当中,他们始终都在积极的为编程人员开路,因此,今天我们才能够见到如此之多的应用软件。从NVIDIA的路线图上我们可以看到,在2009年,更多的软件会推向市场,基于CUDA技术的各种软件将更好的利用GPU为用户服务。

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    软件的种类也丰富起来,当然,这些软件都利用到了GPU通用计算的强势,可以为用户带来更好的视觉效果或者更快的使用速度。比如视频编码、解码,图像增强等等。下面我们就为大家介绍几款最新的视频编辑类软件,他们可都是基于CUDA架构开发而来的

CUDA软件之:vReveal

   用手机(或摄像头)拍摄和分享照片、视频已经成为很多普通消费者的乐趣,但是限于手机摄像头的性能限制,以及拍摄环境的复杂,往往拍摄出来的照片或者视频并不能让人满意,进行适当的后处理,让照片和视频更为清晰,可以大大增加分享的乐趣。

今天我们首先为读者介绍的就是一款基于CUDA技术的视频后处理软件“vReveal”,通过特别的算法,它可以让本来模糊、抖动、灰暗的视频画面变的更为清晰和亮丽,而借助CUDA技术,这个转变过程变得更加行云流水和更具效率。


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    vReveal这款软件的界面非常简单,对于大多数初学者用户来说上手自然也就非常方便了。用户只要将需要优化的视频拖拽或者添加(实际上,首次安装完毕vReveal软件后,系统会自动搜索视频文件)到软件当中,就可以轻松对这些视频进行编辑了。

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    这款软件虽然能够支持CUDA架构的GPU计算,不过同样也是一款支持CPU计算的软件,因此我们在使用前一定要确认在软件当中打开了GPU加速的支持。软件安装完毕后默认是开启GPU加速的,我们可以参考下图的设置确认是否开启了GPU加速功能:

威力日趋显现!五款CUDA软件使用指南

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    从软件设置上很容易看出,这款软件目前仅提供了对NVIDIA统一架构显卡的支持,而对于ATI产品来说,目前尚未提供支持。我们在确认好开启GPU加速之后,接下来就可以尝试为手机或者小型数码相机拍摄的视频短片进行优化了。

vReveal软件实战操作

    对于视频的画质增强功能,主要就是下图展示的几个功能,包括去除噪点让画面更为清晰,通过插值运算让画面更为锐利,调节对比度让画面的主题更为突出,通过特别的计算方法让图像不再抖动等等。


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软件提供的六项主要功能

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    下面是我们用一段实际视频实验得到的截图,左侧画面为为开启任何效果,而右侧画面将所有增强效果开启。可以看出画面的明显区别。

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    左侧画面更为昏暗,主题不突出,而通过处理的画面锐度变得更高,可以看清很多细节元素,另外在功能选项中的“防抖”技术非常好玩,它是利用截取视频中的恒定部分让画面更为稳定,实际播放的效果更为明显。

    实际上这些算法也可以在CPU的帮助下完成,只不过通过CPU计算会占用非常巨大的CPU资源,导致在视频优化过程当中用户不能够流畅进行其他操作,下面两幅截图就是在视频优化处理过程当中的实际截图,我们可以明显看到GPU加速时CPU占用率非常低,并且视频画面也能够做到实时效果。

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使用CPU加速不仅速度慢,而且CPU占用率很高

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使用GPU加速能够大幅提升处理速度,并且CPU占用率很低

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    除了CPU占用率方面的差别外,CPU计算的另一大弊端在于视频处理的速度也非常慢。上图的性能对比可以说明一定的问题。如果单纯利用CPU来进行计算,即便是目前顶级的酷睿i7,也只能达到10fps左右的运算速度,而利用CUDA技术的NVIDIA显卡只需很少的投资便能实现更快的速度,顶级显卡甚至有超越CPU三倍的效果。

CUDA软件之:TotalMedia

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