直播预告|青云QingCloud为你解读使用 GPU 和 VPU 等异构硬件加速视频转码

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随着 AI 技术的成熟,云 游戏 、直播等新应用的普及,流量的形式已经从文字、图形、图像转变为音频、视频等流 媒体 。在此背景下,企业对极高效率、极低延迟的追求与传统硬件瓶颈、算力闲置的现状发生冲突,如何高效组合异构硬件,充分提高硬件利用率,降低成本,就成为当下值得思考的一个问题。

GPU 可以为很多领域提供弹性计算能力,对视频转码的支持便是 GPU 应用最广泛的领域之一。云计算中的计算资源来自不同的硬件,其中最具代表性的就是 CPU 和 GPU,以及后期兴起的 VPU、NPU、TPU 等专业计算部件。而每种硬件都有不同的特性和使用成本,直接决定任务调度模块的设计与实现。

青云云点播服务中的转码服务(公测期间免费),就是 GPU 在视频转码中的实际应用。其搭载 GPU 后,可通过算法调度充分利用公有云庞大的全产品服务能力,为用户提供海量视频的高效处理,满足用户视频转码、格式转换、裁剪、视频水印等常见的媒体处理需求,大幅降低用户对于多媒体文件的处理难度。

本次“云上生长”网络研讨会,我们邀请到了青云 科技 音视频技术专家李小文,为大家分享GPU、VPU 等异构硬件在视频转码服务中的应用与实践。

李小文,青云科技顾问级研发工程师,主导青云音视频处理相关技术架构设计。长期从事分布式系统的设计开发,在音视频领域耕耘多年,致力于持续提升青云音视频相关的产品能力和服务质量。

9 月 1 日(星期四)下午 3:00,青云“云上生长”系列网络研讨会第一期,扫描二维码报名,即有机会获得热门技术书籍!

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