1.极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
2.如何在PC上正确播放4K HDR视频
3.极智一周 | 谈谈AI发展、视界训练算力、源码推理算力、新视AI编译框架、界源Copilot键 And so on
4.极智开发 | 解读英伟达软件生态 一切的视界基础CUDA
极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
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本文将带你了解在 Ubuntu 系统中，新视如何进行源码编译，界源获得 GPU 加速版本的视界 FFmpeg 工具。
FFmpeg 是源码一款功能强大的音视频处理工具，支持多种格式的新视音视频文件，并提供了丰富的界源命令行工具和库，允许开发者在 C 语言或其他编程语言中进行音视频处理。视界
然而，源码FFmpeg 本身并不具备 GPU 加速功能。新视通过集成 CUDA SDK、OpenCL 或 Vulkan 等第三方库，能够实现 FFmpeg 的 GPU 加速，显著提升处理速度和性能。
在本文中，我们将重点介绍如何在 Ubuntu 系统中编译 GPU 加速版本的 FFmpeg。
首先，确保已安装 nv-codec-hearers，这是 NVIDIA 提供的 SDK，用于在 GPU 上加速 FFmpeg 的恶搞锁机软件源码下载操作。
接下来，安装 FFmpeg 编码库和相关依赖，完成 FFmpeg 的编译配置。
最后，运行编译命令，检查 FFmpeg 是否成功安装并验证 GPU 加速功能。
至此，GPU 加速版本的 FFmpeg 已成功编译和安装，能够为你在音视频处理任务中带来显著性能提升。
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如何在PC上正确播放4K HDR视频
在探讨如何在个人电脑上正确播放4K HDR视频之前，首先需要了解如何分辨一部视频是否为真正的HDR内容。通过使用Mideainfo软件并检查HEVC编码、HDR、PQ、bit、BT.等描述，可以断定视频为HDR格式，最高画面亮度需求可达nit。佛山醒目视频直播源码面对颜色淡、亮度不足的问题，正确的解决方案是使用Madvr滤镜，以确保HDR内容的正确映射。对于Windows用户，开启HDR开关后，MPV、VLC、Kodi等播放器以及使用MadVR滤镜的Potplayer、MPC-HC等工具可以正确播放HDR格式的片源。此外，VLC还支持HLG格式片源的正确播放和显示。
随着科技的进步，播放器功能的增强，MPC VR滤镜被完美解码集成，使得HDR播放体验更加流畅。如果你的PC配备了支持HDR的显示器，连接并开启HDR模式，可以充分利用显示器的高亮度和广色域特性，享受更佳的视觉体验。连接电视时，确保使用支持HDR的HDMI端口，并在设置中开启相应的增强模式。在Windows系统中，自动发号网站系统源码通过设置播放HDR游戏和应用，可以激活HDR模式，使用PQ感知量化曲线和BT色彩空间，以替代传统2.2伽马的sRGB模式。在Windows HD Color设置中，确保播放HDR游戏和应用以及流式传输HDR的开关打开，非HDR画面在显示器上的亮度设置可以根据显示器的HDR等级进行调整。开启Windows HDR开关后，显示设备的亮度会自动设为最大值，SDR内容则受到限制以避免过亮。
为了验证播放软件是否正在输出HDR画面内容，可以使用截图软件截图，图像高亮部分为白色即代表为HDR状态。SDR内容未经限制直接以高亮度显示可能会导致视觉不适，而HDR视频则遵循特定的亮度规则。在Windows 系统中，无需特别开启HDR开关，使用Madvr作为渲染器，全屏播放即可自动输出HDR，并激活电视的HDR状态。此外，Windows自带的“**和电视”播放器，通过购买HEVC解码器，提供了流畅的安卓手机游戏源码下载操作和媲美索尼内置播放器的画质，支持MKV的内置字幕和音轨，以及选择外挂字幕。在连接支持HDR的显示器或电视时，播放器可以完美实现包括DTS、DTS HD、TrueHD、DD+（EAC3）的源码输出，对于杜比ATOMS音轨的源码输出，可能至少正确输出了其中的TrueHD，但具体情况还需进一步验证。
对于杜比视界profile 5.0的MP4格式，即WebDL类流媒体所用的单层杜比视界片源，在Windows 下可以安装dolby vision+hdr.appxbundle插件来解决偏色问题，但只能使用**与电视播放器播放，且需要先安装HEVC解码器，开启win HDR开关后，可以得到HDR图像观感。此外，Kodi播放器现在支持HDR和4K原盘导航，搭配个人电脑（HTPC）使用，体验更加流畅。对于连接支持HDR的电视时，确保在电视端也开启HDR模式，以实现完整的HDR体验。总体而言，通过正确的设备配置和软件选择，用户可以在个人电脑上轻松播放和欣赏4K HDR视频，享受更佳的视觉效果。
极智一周 | 谈谈AI发展、训练算力、推理算力、AI编译框架、Copilot键 And so on
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本周热点文章一览：
(1) AI发展系列
深度剖析AI训练算力、AI推理算力与AI编译框架，结合作者多年AI实践心得，分享AI行业动态与个人思考，内容详实，助您洞悉AI技术前沿。
(2) 微软Copilot键
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极智开发 | 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA
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大家好，我是极智视界，本文来介绍一下 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA。
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CUDA，全称为 Compute Unified Device Architecture，是英伟达于 年推出的一个平行计算平台和应用编程接口 API 模型。CUDA 之于英伟达的重要性主要体现在下面几个方面：
所以，解读英伟达软件生态，必须要从 CUDA 说起。虽然 CUDA 再往下还有如 PTX 的指令集加速层级，但是PTX 的普及程度其实并不高，甚至可能很多朋友都没听说过 PTX，其实也算正常，因为基本上的 N 卡开发者，根本没必要接触到 PTX，把 CUDA 学好就足够够的了。
把 CUDA 作为标杆，似乎是很多 AI 芯片厂商 "共同的做法"，比较有代表性的是升腾的 Ascend C、寒武纪的 Bang C，但是其实这几个之间有相似但又有不相似的地方。相似的地方在于不管是升腾还是寒武纪都想提供一套类似 CUDA 的可以充分调用自己 NPU 硬件加速的对外接口，提高客制化的灵活性。不相似的地方一方面在于我们是在学人家，很多接口其实是为了贴近 CUDA 的接口而进行的高级封装，毕竟大部分开发者其实已经形成了 CUDA 的开发习惯，这个时候让大家切换起来更加顺手的做法就是 "模仿"，而要做这种程度的 "模仿" 势必要协调好硬件架构和软件接口的映射；不相似的另外一方面体现在软件生态的层次清晰度，这个拿升腾来专门说，升腾 Ascend C 的发布时间在 年 5 月 6 日，而反观英伟达 CUDA 的发布时间是 年。什么意思呢，很明显可以看到英伟达的软件生态是以 CUDA 为基础然后层层往上叠的，而升腾是先有了 CANN，先有了 MindSpore 这些 "高层建筑"，然后往下才有了 Ascend C，这种软件生态的层次结构就没有那么清晰，当然这种说法也只是基于时间上的，这并不影响它在空间上还是具备不错的软件生态层次结构。
再回到 CUDA 本身，需要清楚的一点是，CUDA 其实一开始主要是面向优化计算密集型计算 (Compute-Bound)，因为不管是最开始的通用科学计算还是后来的以 CNN 为主流的深度学习计算都是计算密集型，但是后来 Transformer 又逐渐流行，所以 CUDA 也是不断在 "与时俱进" 在做平衡、做兼顾，比如在 A 开始，CUDA 新增了从 L1 Cache 到 HBM Global Memory 数据直接异步拷贝的指令，其实也是在丰富自身对于访存密集型计算 (Memory-Bound) 的优化。
我之前写过挺多关于 CUDA 的分享，罗列一些，
CUDA 是一种硬件强相关的编程模型，要掌握好 CUDA，需要先看懂 GPU 硬件架构，从而映射到 CUDA 内存模型、线程模型上，这点跟 C 语言、跟 C++ 这类 "高级" 编程语言就很不一样，所以很多朋友会觉得 CUDA C 比较难写，特别是要写出高性能的 CUDA C，比较难。确实，这是事实，特别是对于写出高性能的 CUDA C，会涉及资源的高效调度，比如 Shared Memory、L1 Cache 等的调度；会涉及适应硬件架构超参的配置，比如 Thread、Block、Grid 等的配置。
总之，对于 CUDA 的深入学习，是一门 "稳挣不亏" 的 "买卖"，原因不再过多赘述，主要体现在它的重要性上。
好了，以上分享了 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。
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