详细内容或原文请订阅后点击阅览
打破瓶颈：深度学习的GPU优化视频处理
使用端到端的GPU视频处理加速您的AI视频工作流程，打破了瓶颈的帖子：GPU优化的视频处理以进行深度学习，这首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学深度学习（DL）应用程序通常需要处理视频数据以进行对象检测，分类和细分等任务。但是，传统的视频处理管道通常无法用于深度学习推断，从而导致性能瓶颈。在这篇文章中，将利用NVIDIA硬件加速度利用Pytorch和FFMPEG来实现此优化。
深度学习为什么当前管道效率低下？
效率低下来自视频帧通常在CPU和GPU之间进行解码和传输。我们在大多数教程中可能会发现的标准工作流程遵循此结构：
- Decode Frames on CPU: Video files are first decoded into raw frames using CPU-based decoding tools (e.g., OpenCV, FFmpeg without GPU support).Transfer to GPU: These frames are then transferred from CPU to GPU memory to perform deep learning inference using frameworks like TensorFlow, Pytorch, ONNX, etc.Inference on GPU: Once the frames are in GPU内存，模型执行推理。将转移回CPU（如果需要）：某些后处理步骤可能需要数据将数据移回CPU。
此CPU-GPU转移过程引入了重要的性能瓶颈，尤其是在以高帧速率处理高分辨率视频时。不必要的内存副本和上下文切换降低了整体推理速度，从而限制了实时处理功能。