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前两天@Yunkwan在推特上求推荐一款能够硬解的NVIDIA显卡，大家都知道现在随意一款新生产的显卡都可以硬件解码。@wellsgz就一直以为NVIDIA显卡是通过CUDA实现显卡的加速解码，当时听起来有点不可思议，但是认真斟酌以后发现这可能是更好的办法。 首先说说现有的NVIDIA和AMD的做法。NVIDIA的PureVideo技术和AMD的AVIVO HD技术在原理上其实是相差无几的，都是把一个专用的硬件解码单元嵌入到GPU里面，构建在同一块硅芯片上。这一部分和以前专用的解码芯片十分类似，就是一块专门用于视频解码的DSP。NVIDIA称其是Video Proccessor，最新的是VP4，而AMD则称之为Unified Video Decoder，最新的是UVD2.2。性能规格方面都差不多，能够支持H.264、VC-1和MPEG2的全程硬件解码，同时能够解码两条高清视频。这种办法是现在最通用的GPU硬解码的办法。至于优点和缺点，稍后再讨论。 正如@wellsgz所说，利用CUDA等GPGPU技术实现GPU加速视频解码或许是一个更加好的方案。正在兴起的GPU通用运算能够极大地减轻CPU的工作负担，增加运算效率。现在GPU通用运算慢慢地热闹起来了，NVIDIA和AMD都推出了基于自有GPGPU运算平台的视频转码软件，效果十分出色，比纯用CPU转码的速度大有提升。CUDA应用在科学运算领域，而AMD的Steam平台也出现高性能运算市场。既然视频转码和专业领域都能够应用，同样应该可以应用在视频解码方面。利用并行度高性能强大的流处理器，同样获得很好的解码效果。 谈到GPGPU的应用，就不得不提到OpenCL和DirectX 11的DirectCompute了。前者是Apple提出的一个GPU通用计算的规范，能够跨平台实现，在Mac OS X、Linux和Windows都能使用OpenCL。Mac OS X正是使用OpenCL实现GPU视频解码加速。除此之外，Mac OS X的一些新应用都允许使用OpenCL加速。至于DirectX 11的DirectCompute，似乎除了个别的测试工具，还没有实质应用出来，况且DirectCompute仅仅是在Windows使用。 以上三者的目的都是为了借助GPU的力量加速高清解码。虽然现在CPU性能大有提升，应付一般的高清视频解码也绰绰有余，但是CPU使用率依然奇高，影响了其他程序的性能。所以GPU加速解码还是十分必要的。GPU内置专用解码单元的做法有点在于方便省电，但是不够灵活。在新的视频编码格式和规格出来以后，就需要重新设计芯片，继而修改驱动，最后还要修改播放器，工程量十分大。另外专用单元也只能支持特定分辨率硬件解码。对于特定省电的原因是因为在播放高清解码期间只有解码单元在全速运行，流处理器部分则降低到一个很低的频率，相当省电。 CUDA/Srteam/OpenCL/DirectCompute的办法其实是一样的，利用流处理器强大的浮点运算能力和并行能力，协助CPU高清解码。CUDA和Stream是显卡厂商推出的GPGPU方案，只能够在自家显卡上应用。可能是因为自家的显卡更加容易优化吧，所以效率要比后两者要高。而OpenCL则是开放性标准，可以跨平台应用，Mac已经在OpenCL加速视频解码和编码。至于DirectCompute，似乎已经被遗忘了。使用流处理器解码最大的好处在于灵活，即使视频编码格式如何改变都没有问题，只要有编码器解码器支持就可以了，所以无需担心不支持的情况。同样也不存在多流解码的问题，只要有足够的运算资源，就可以实现多个视频加速解码。最大的特点就是可以和CPU协同运算，既可以CPU单独解码，也可以GPU单独解码，更加可以GPU和CPU协同解码，十分灵活。缺点就是因为GPU通用运算尚在起步阶段，优化程度不足效率不够高，即使高端显卡加速也不太明显。此外就是耗电一点，这听起来有点诡异吧。主要是GPU的节能模式比较少，要么在低功耗模式，增加少量负载就马上跳到全速运行模式。这与GPU设计有关吧，一般情况下只会为整个GPU配备一个电压调节单元和一个负载检测单元，并不像CPU那样每一个核心都会有独立的电压设定和频率生成器。或许移动GPU会有更多节能模式，也相信在以后的GPU设计中得到改善。 从本质上而言，专用单元是硬件解码，而流处理器解码则还是属于软件解码，只是有了强劲的GPU参与让解码效率大增。至于哪个更有前途，谁也说不准。现在看来是前者更加成熟，但是后者潜力无限。当然我们是希望GPU解码能够支持更多视频编码格式，质量也越来越好。