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FFmpeg —— 查看NVIDIA显卡对硬件加速的支持、算力、下载各版本cuda工具

起因

     起初了解学习掌握ffmpeg的编解码，以为只是学会了相关API的使用就可以了，但现实却不是这样的。视频、音频、字幕等都是需要仔细的学习了解，更是对一个行业的涉足。

     在对ffmpeg熟悉后，了解到硬件加速对解码或编码的影响，业内人士对编码方式划分出了"软解码"、“硬解码”、“软编码”、"硬编码"。那么"软"操作是指使用在cpu的基础上；而"硬"操作是指在gpu也就是显卡上的基础上进行的计算。

     "软"编解码是使用cpu来运算，所以兼容性非常好，但这样一来会占用大量的cpu操作，使得除了编解码外的进程或事项就无法使用更多的cpu性能，导致电脑整体性能下降、温度升高散热风扇疯狂等问题！而"硬"编解码是使用gpu来运算，那么gpu设计之初就是为了运算而生，并且通常情况下gpu也是处于使用率极低的状态，当使用gpu来替代cpu运算后充分发挥了其自身的优势，非常nice，但问题是gpu兼容性不好，有的gpu不具备编解码支持、有的gpu显卡厂家集成的编解码器不全或协议不兼容，导致gpu只能在特定的显卡环境下使用。

     所以当下cpu编解码依然是主流场景，但随着硬件技术提高在将来相信gpu来做这些运算是非常好的前景，使用gpu编解码在编程上确实比较麻烦但也很有竞争力。
 

     基于上述，大家有硬件加速音视频情况下选择购买显卡时一定要确定好购入的显卡是否有该功能的支持，这里作者列出了不同nvidi

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