TMPGEnc и NVIDIA CUDA: тесты производительности

Для пользователей, которые имеют видеокарты с поддержкой технологии NVIDIA CUDA, компания Pegasys выпустила обновлённую версию своего программного пакета для работы с видео TMPGEnc 4.0 XPress. Для кодирования видео, добавления многочисленных фильтров и эффектов TMPGEnc версии 4.6.2.266 использует мощь графического ядра, что повышает производительность работы в несколько раз по сравнению с CPU-ориентированными приложениями.

Чтобы не быть голословными и показать реальные преимущества от использования CUDA, разработчики провели целый ряд тестовых испытаний, которые наглядно демонстрируют прирост быстродействия. Были исследованы конфигурации компьютеров с разными установленными процессорами и видеокартами. Спецификации тестовых стендов приводим ниже.

При тестировании проводилось кодирование HD-видеофайла (1440х1080) в формат MPEG2 (720x480) на протяжении трёх минут. Весь процесс включал пять тестов:

Восстановление прогрессивной развёртки из чересстрочной (deinterlacing) и масштабирование изображений;
Тоже, что и в первом тесте, плюс включение функции подавления шума;
Тоже, что и в предыдущих тестах, плюс включение функции увеличения резкости изображения;
Тоже, что и в предыдущих тестах, плюс включение фильтра «smartsharp»;
Тоже, что и в предыдущих тестах, плюс цветокоррекция изображения.

Все пять тестов прогонялись на тестовом стенде А, в остальных случаях был запущен только пятый тест. Прирост от использования GPU в процентном выражении увеличивался каждый раз при повышении уровня сложности задачи. Ничего удивительного, ведь GPU справляется намного лучше, чем процессор, с запущенными одновременно несколькими процессами благодаря хорошей приспособленности видеочипов к параллельным вычислениям.

Система А

Система B

Система C

Система D

На сегодняшний день пакет TMPGEnc 4.0 XPress уже доступен для скачивания на сайте разработчиков. Полная версия стоит $100, а «апгрейд» с TMPGEnc 3.0 XPress обойдётся в $60. Поддерживаются операционные системы Windows 2000, XP SP2, Vista и Vista SP1.

Напоследок отметим, что GPGPU-вычисления могут использоваться не только для научных расчётов, моделирования сложных экономических и физических процессов, работы с фото и видео. Например, известная отечественная компания ElcomSoft ещё в прошлом году предложила подбирать пароли с использованием вычислительной мощности графических процессоров, а недавно ею же был предложен способ взлома Wi-Fi сетей с использованием видеокарт NVIDIA.