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英伟达表示,互联网流量以视频为主。这类视频将越来越多地被 AI 特效和计算机图形所增强。同时,迅猛增长的社交媒体和视频共享服务遇到了难题,包括云计算成本不断增长,以及基于 AI 的成像处理和计算机视觉管线遭遇瓶颈。
据介绍,CV-CUDA 可为 AI 特效加速,例如重照明、重置、模糊背景和超高分辨率。CV-CUDA 提供了 50 多种高性能计算机视觉算法,一种可轻松实现自定义内核的开发框架,以及诸多零复制接口。
英伟达数据显示,CV-CUDA 的流处理量相当于基于单个 GPU 的流处理量的 10 倍,可帮助开发者加速处理视频内容创作、3D 世界、基于图像的推荐系统、图像识别和视频会议。
CV-CUDA 通过手动优化的 CUDA 内核加速预处理和后处理制作流程,并原生集成于 C / C++、Python 和常见的深度学习框架(例如 PyTorch)中。CV-CUDA 将成为NVIDIA Omniverse 中加速 AI 工作流的核心技术之一。此外,开发者可在 12 月抢先体验代码,测试版将于明年 3 月发布。
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