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Qu'est-ce que CUDA ?

CUDA, Compute Unified Device Architecture, une extension du langage de programmation C. C'est une architecture de calcul parallèle, c'est-à-dire qu'un processeur graphique (GPU) est utilisé pour exécuter des calculs généraux habituellement exécutés par le processeur central (CPU). Cette technologie a été développée par NVIDIA et il fonctionne uniquement avec leurs cartes graphiques GeForce 8 Series. Le support de toutes les cartes graphiques plus récentes est disponible. Vous pouvez télécharger la dernière version de NVIDIA dans leur site officiel.

Quels sont les avantages de CUDA ?

Les processeurs centraux (CPUs) comme les microprocesseurs Core 2 (Intel Core 2 Duo) et AMD APP sont bons à exécuter une tâche le plus rapidement possible alors que CUDA, un GPU qui avec des fonctions puissants peut traiter un maximum de tâches, ou plutôt une tâche sur un maximum de données, dans un temps réduit.

La technologie CUDA, la réponse de NVIDIA aux demandes sans cesse croissantes de puissance de calcul, permet d'employer la puissance de calcul des GPU. Grâce à cette technologie, les utilisateurs de PC avec CUDA-enabled GPU peut gagner beaucoup de temps. Donc, le programmeur de FonePaw fait attention à ce phénomène et fait nos produits fonctionner avec NVIDIA® CUDA™ et améliore énormément la performance de décodage et encodage des vidéos.

Plusieurs comparaisons en situation réelle nous permettent en effet d'affirmer avec assurance que FonePaw Convertisseur Vidéo avec la technologie NVIDIA® CUDA ™est 6X plus rapide qu'auparavant. Il permet d'économiser du temps des utilisateurs lors du transcodage / conversion / coupage des fichiers vidéos d'un format à un autre en utilisant le codec H.264. Le graphique ci-dessous montre toutes les données en détail.

output format

L'accélération NVIDIA® CUDA™ seulement accélérer la conversion entre des fichiers vidéos avec le codec H.264.

Les cartes graphiques compatibles

Séries Quadro pour ordinateurs de bureau

FX 5800, FX 1800/FX, NVS 290, 6000, FX5600/FX, 4800, 1700, Plex 7000, 5000, FX4800 for Mac, FX580, Plex2100 D4, 4000, FX4700 X2, FX570, Plex2200 D2, NVS 450, FX 4600, FX 470, Plex 2100 S4, NVS 420, FX 3800, FX 380, Plex 1000 Model IV, NVS 295, FX 3700, FX 370, CX

Séries Quadro destinés aux portables

FX 3800M, FX 1700M, FX 370M, NVS 160M, FX 3700M, FX 1600M, FX 360M, FX 5000M, NVS 150M, FX 3600M, FX 880, NVS 5100M, NVS 3100M, NVS 140M, FX 2800M, M/FX 770M, NVS 2100M, NVS 135M, FX 2700M, FX 570M, NVS 320M, NVS 130M, FX 1800M, FX 380M

Séries GeForce 400

GTX 480, GTX 465, GTX 460, GTX 480M, GTX 470

Séries GeForce 300

GT 340, 315, GTS 350M, GT 325M, GT 330, 310, GT 335M, 310M, GT 320, GTS 360M, GT 330M, 305M

Séries GeForce 200

GTS 150, GT 130, GT 120, G100, GTS 160M, GTS 150M, GT 130M, G210M, G110M, G105M, G102M

Séries GeForce 100

GTS 150, GT 130, GT 120, G100, GTS 160M, GTS 150M, GT 130M, G210M, G110M, G105M, G102M

Séries GeForce 9

9800 GX2, 9800 GTX+, 9800 GTX, 9800 GT, 9600 GSO, 9600 GT, 9500 GT, 9400GT, 9800M GTX, 9800M GT, 9800M GTS, 9800M GS, 9700M GTS, 9700M GT, 9650M GS, 9600M GT, 9600M GS, 9500M GS, 9500M G, 9400M G, 9300M GS, 9300M G, 9200M GS, 9100M G, 9400, 9300 mGPU

Séries GeForce 8

8800 Ultra, 8800 GTX, 8800 GTS, 8800 GT, 8800 GS, 8600 GTS, 8600 GT, 8500 GT, 8400 GS, 8800M GTS, 8700M GT, 8600M GT, 8600M GS, 8400M GT, 8400M GS, 8300, 8200, 8100 mGPU

(Note : le CUDA-enabled GPU devrait avoir un minimum de 256 Mo de mémoire graphique local.)

Qu'est-ce que NVIDIA NVENC ?

NVIDIA NVENC, créé par NVIDIA, se fonctionne à encoder des vidéos. En mars 2012, NVIDIA NVENC est introduit avec 600 séries de Kepler-based GeForce, comme une function du produit qui décharge une vidéo H.264 encodée par le host CPU. La Carte Graphiques NVIDIA est utilisé avec cette technologie pour encoder le stream. L'encodeur basé sur CUDA et l'encodeur base sur CPU, lequel est meilleur? Certainement, NVENC base sur GPU pouvez nous offre l'encodage de vidéo de la meilleure qualité.

Actuellement, vous êtes capable de prendre l'objet à la grande vitesse mais auss de haute qualité avec Encodeur NVIDIA NVENC H.264/HEVC

Quand devez-vous utiliser NVIDIA NVENC?

Après la présentation principale de NVIDIA NVENC, vous voudriez savoir ce qu'elle pourriez réaliser pour vous. Les situations suivantes seraint réparées à l'aide de cette technologie.

Capturer l'écran de haute qualité

L'accélération NVIDIA NVENC achevera ce que vous avez besoin et elle maintient la qualité d'image originale. De plus, Il est possible d'appliquer GPU de carte graphique pour améliorer la capacité d'enregistrement.

Convertisseur Vidéo

Si vous tendez de modifier le format vidéo, NVENC est un bon choix pour convertir des videos prises ou téléchargées en formats idéaux. D'ailleurs, l'effet de vidéo ne sera pas influé de sorte que vous puissiez profitez-en de haute qualité.

Live Streaming

Vous êtes permis de diffuser une vidéo en HD en direct sur YouTube, twitch tv, hitbox tv etc. Avec NVIDIA NVENC, vous pouvez faire le live streaming avec une qualité haute définition del'image.

Enregistrer un jeu vidéo

Lorsque vous jouer les jeus sur votre appareil, il est pratique de capturer le processus de votre jeu avec l'accélération NVENC. Après cela, vous pouvez regarder le jeu de nouveau et profigter du jeu vidéo en HD.

Le calcul de haute performance et les accélérateurs HyperscaleTesla K10, K20, K40, K80, M4, M40, M6, M60 et les versions supérieures
L'ordinateur de bureauQuadro K2000, K2200, K4000, K4200, K5000, K5200, K6000, M4000, M5000, M6000 et les versions supérieures
Le bureau mobileQuadro K2000M, M2000M, K5000M et les versions supérieures
Le jeu en nuage, les bureaux virtuels, l'entreprise CloudGRID K1, K2, K340, K520, M30, M40 et les versions supérieures
Le bureau et l'ordinateur portableGeForce (Kepler & Maxwell GPUs uniquement)

Ici, je vous propose aussi Convertisseur Vidéo. Il peut vous aider à convertir les fichiers vidéo, audios et DVD facilement et efficacement.

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Convertissez des vidéos dans n'importe quel format en un clic, retouchez des vidéos et lisez-les sur vos appareils avec des formats adaptés.

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