NVIDIA 视频编解码器 SDK 加速了
新的视频创建和流媒体功能
十多年来， NVIDIA GPU 一直采用自带的硬件解码单元 NVENC 和 NVIDIA 视频编码器 NVDEC。它们具有高度并行化的架构，支持流行的编解码器格式，并提供对 GPU 存储器的直接访问，以优化编码和解码操作。
GPU – 加速视频意味着将视频处理卸载到 NVENC 和 NVDEC ，减少 CPU 周期，并利用更优化的硬件单元。为了启用 GPU 加速， NVIDIA 提供 Video Codec SDK： 支持高性能编码和解码的丰富 API 。
去年， NVIDIA 推出了 Ada Lovelace 架构，采用新的第八代 NVENC 。视频编解码器 SDK 已更新以支持 AV1 encode 在 NVIDIA Ada Lovelace 上，以及拆分编码，以同时利用多个 NVENC 的功率。
Video Codec SDK 12.1 是最新版本，现已上市。这篇文章重点介绍了 12 . 1 版本中支持的新功能，以及如何使用它们来增强视频处理用例，如 NVIDIA GPU 上的内容创建和流媒体。
NeRF 如何帮助我重新想象世界
为什么图像还没有超越二维？为什么我们对百年技术感到满意？如果技术已经存在，可以推动内容世界向前发展，并且只需要一个摄像头呢?这项技术就是神经辐射场 ( NeRF )。
尽管这项技术是在几年前 ( 2020 年 ) 才被创造出来，但它持续发展的速度不容忽视或低估。NeRF 今年将迎来一个 DALL-E 时刻。它正在颠覆行业中长期存在的流程，如生产 ( 虚拟和现场 )、现场活动、建筑和施工、以及一般内容创建和记忆捕获。
NeRF 是一项颠覆性技术，在图像渲染领域引起了轰动。NeRF 已经在生成复杂3D 物体的高度详细和逼真的图像方面取得了重大进展。在这篇文章中，我将深入探讨 NeRF 的现状，并讨论它们对各个行业的潜在影响。
*本文转载自 NVIDIA英伟达
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