ffmpeg nvidia硬件加速方案

需要工具和库:

1. FFmpeg源代码：git clone https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git
2. ffnvcodec，下载地址 git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers.git，参考https://trac.ffmpeg.org/wiki/HWAccelIntro#VAAPI
3. NVIDIA  driver ，下载地址http://www.nvidia.com/drivers
4. CUDA toolkit，

     参考https://developer.nvidia.com/ffmpeg

编译步骤：

1. yasm安装，参考https://blog.youkuaiyun.com/zhengbin6072/article/details/78476587

2. ffnvcodec安装

git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers.git
cd nv-codec-headers
make
sudo make install

3. NVIDIA  driver安装

参考https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

4.CUDA  toolkit安装

参考https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

cuda默认安装目录在/usr/local/目录

5. 编译ffmpeg

下载ffmpeg源码到/home/zhengbin/ffmpeg_build目录

cd /home/zhengbin/ffmpeg_build

mkdir ffmpeg_build_output，创建目录用于存放ffmpeg编译输出

cd ffmpeg

使用如下configure命令,（应正确包含cuda头文件和库文件路径）

./configure --enable-gpl --enable-nonfree --yasmexe=/home/zhengbin/ffmpeg_build_tmp/bin/yasm --prefix=/home/zhengbin/ffmpeg_build/ffmpeg_build_output/ --disable-debug --extra-cflags='-I/home/zhengbin/ffmpeg_build/ffmpeg_build_output/include' --extra-ldflags='-L/home/zhengbin/ffmpeg_build/ffmpeg_build_output/lib -lm -ldl' --bindir="/home/zhengbin/ffmpeg_build/ffmpeg_build_output/bin" --enable-cuda --enable-cuvid --enable-nvenc --enable-nonfree --enable-libnpp --extra-cflags=-I/usr/local/cuda-10.1/include --extra-ldflags=-L/usr/local/cuda-10.1/lib64

make

make install

 

编译安装完成后，查看编解码器支持

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64

./ffmpeg -codecs

支持h264_cuvid，hevc_cuvid解码，nvenc_h264，hevc_nvenc编码。(cuvid是NVDECODE过去的叫法 )

注意：CUDA和NVIDIA DRIVER版本需要对应，否则运行NVENC时可能会出错。或者使用旧版的ffmpeg编译不会有问题，这里使用的3.4.5版本。