ffmpeg用Nvidia GPU进行加速

最新推荐文章于 2025-06-23 15:29:18 发布
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分类专栏： deeplearning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hiudawn/article/details/82261498
本博客介绍了如何在已安装CUDA的基础上，通过更新驱动、下载ffmpeg并配置，利用Nvidia GPU加速ffmpeg的流程。在过程中可能会遇到nasm/yasm版本问题、依赖不满足问题以及库文件找不到的问题，需要根据提示和SDK版本要求进行相应解决。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

预先准备

在已经安装过cuda的前提下，没装过看我Ubuntu16.04安装cuda+cudann+tensorflow，注意只看cuda安装章节就好了。

首先你看下装好的驱动版本满不满足nvidia-video-codec-sdk的要求，比如截止到本文之前，sdk8.2需要NVIDIA Linux display driver 396.24 or newer具体什么需求参考上述链接，里面也有相应的下载地址

如果之前已经安装过cuda或者nvidia驱动，可以通过下列命令来查看驱动版本，具体看弹出命令行左上角

nvidia-smi

我的是下面这个，满足要求

NVIDIA-SMI 396.24

更新驱动（非必须步骤）

其实一开始我的驱动是384.xx版本的，不满足要求，就直接下载了一个NVIDIA-Linux-x86_64-396.24.run，然后

chmod 777 NVIDIA
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QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码？
**My Coding Family**
12-24 942
🏆本文收录于专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家！持续更新中，up！up！up！！
【ffmpeg入门】安装CUDA并使用gpu加速
m0_62599305的博客
07-18 5329
在处理视频的过程中，FFmpeg 是一个非常强大和广泛使用的开源工具。然而，视频处理通常需要大量的计算资源，特别是在进行高分辨率视频的编码和解码时。为了提高处理效率，我们可以利用 GPU 的强大并行计算能力。NVIDIA 的 CUDA 平台提供了一个利用 GPU 加速计算的框架，结合 FFmpeg，我们可以大幅提升视频处理的速度。本篇文章将简要介绍如何在 FFmpeg 中安装并启用 CUDA，以实现 GPU 加速。
ffmpeg利用NVIDIA硬件加速编译
submarineas的博客
06-30 4024
引言 前面有水另外两篇不同的ffmpeg编译的博文，主要是针对不同的命令与相关的调用形式，如果只是在shell命令下直推视频，普通编译加搭建srs3就好了，而如果是需要配合python或者其它编程语言，这时候还要加上libx264、yasm等进行兼容，提高效率，前面两篇链接如下： ffmpeg源码带libx264安装并用ffplay推流测试 ffmpeg与srs3编译以及常用命令测试总结 NVIDIA驱动检查 这里需要检查的东西是cuda和cudnn是否已经安装成功并适配显卡驱动，具体的安装我在之前的文章有
使用GPU硬件加速FFmpeg视频转码
daxiangqqcom的专栏
11-13 8059
本文内容包括： 在Linux环境下安装FFmpeg 通过命令行实现视频格式识别和转码 有Nvidia显卡的情况下，在Linux下使用GPU进行视频转码加速的方法 FFmpeg编译安装 在FFmpeg官网https://ffmpeg.org/download.html可以下载到ubunto/debian的发行包，其他Linux发行版需自行编译。同时，如果要使用GPU进行硬件加速的话，也是必须...
​​FFmpeg命令全解析：三步完成视频合并、精准裁剪​​、英伟达显卡加速
最新发布
qq_37203082的博客
06-23 1117
视频裁剪与合并技术指南：通过FFmpeg工具可实现快速流复制裁剪（-c copy）和精确重编码裁剪（-c:v libx264）。批量处理建议5-10个片段，避免系统过载。显卡加速方案提供NVIDIA（h264_nvenc）和AMD（h264_amf）两种硬件编码选择。视频合并推荐使用filter_complex的concat方法，同样支持显卡加速。关键参数包括NVIDIA的preset p6/cq26和AMD的quality/rccqb，可显著提升处理效率。需注意精确裁剪会延长耗时但保证帧精度。
ffmpeg-gpu加速
evsqiezi
05-09 2161
转码性能的官网描述：https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk1 一些测出来的结果： h264_nvenc不支持crf。设置了qp后，设置码率无效。
FFmpeg使用GPU加速
零碎@流年絮语 的博客
07-13 4962
在执行下面的操作之前，确保以下情况：nvcc -V。
ffmpeg使用GPU加速
老秦博客
11-24 1896
因为我想要将视频文件和弹幕合并成一个文件，视频和弹幕分别放在testMp4和testDanmu文件夹下。于是就想着在实验室的服务器上用FFmpeg合并，但是文件有好几百个，一行一行的执行太麻烦，就想到写个脚本来处理。
使用FFmpeg与NVIDIA GPU硬件加速技术指南
"该文档是关于使用FFmpeg与NVIDIA GPU硬件加速的应用说明，发布于2017年4月，旨在帮助用户了解如何利用NVIDIA的GPU硬件加速功能进行视频处理，包括编码和解码。文档包含了从基础设置到高级质量测试的详细步骤，并...
如何在Windows系统下配置FFmpeg来利用NVIDIA GPU硬件加速实现视频转码？请结合《使用FFmpeg与NVIDIA GPU硬件加速技术指南》给出具体步骤和操作。
10-29
接下来，你需要获取FFmpeg的源代码，并根据《使用FFmpeg与NVIDIA GPU硬件加速技术指南》中的指导进行编译，确保在编译过程中加入了对NVIDIA硬件加速的支持。 参考资源链接：[使用FFmpeg与NVIDIA GPU硬件加速技术...
ffmpeg使用本地GPU加速(AMD和NVIDIA)
suke的博客
01-09 3195
ffmpeg基础解码编码信息查看 查看硬件加速的相关信息 编码器支持信息查看 解码器支持信息查看 利用 AMD GPU加速 利用NVIDIA加速
ffmpeg gpu硬件加速
qq_31962133的博客
10-22 4592
整理下自己百度以及实验成功的结果 0. 成功截图。 一开始， 我用cpu去跑， 速度大约在 3-5 s 这样子。 用gpu去跑，速度就到15-20 这个样子。 确实快了很多。 1. 环境安装及检查。 环境准备: 系统: window10 显卡: 英伟达 GeForce GTX 1060 【英伟达 GeFore 系列都是支持的】 显卡驱动: cuda_sdk 视频剪辑工具： FFmpeg 【建议下载最新版本】 ffmpeg安装。 下载 下载地址 : https://www.gyan.de
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蜀道难，难于上青天。
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FFMPEG 使用显卡加速转码 前言 视频转码时如果遇见视频比较大、时长很长的时候，转码压制需要等待很久且及占用cpu，所以就在想有没有什么办法可以加速转码进度呢 ，故本篇文章记录FFMPEG如何调用显卡对转换编码格式或者压制进行加速。 软硬编解码的区分： 软编码：使用CPU进行编码 硬编码：使用非CPU进行编码，如显卡GPU、专用的DSP、FPGA、ASIC芯片等 软硬编解码的区别： 软编码：实现直接、简单，参数调整方便，升级易，但CPU负载重，性能较硬编码低，低码率下质量通常比硬编码要好一点。
多媒体视频开发_(15) FFMPEG使用NVIDIA的GPU硬件转码
hairuiJY
07-12 986
下载ffmpeg源码 git clone https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git ffmpeg/ 安装依赖包： sudo apt-get install build-essential yasm cmake libtool libc6 libc6-dev unzip wget libnuma1 libnuma-dev 编译配置 ./configure --enable-nonfree -–enable-cuda-sdk –enable-libnpp --extra
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