标签：封装 管理 服务端 h264 主机 步骤 开始 nbsp 简单
本篇博客记录NVENC硬编码的预研过程
步骤如下：
（1）环境搭建
（2）demo编译，测试，ARGB编码
（3）研究demo源码，阅读API文档
（4）封装so共享库，联调测试多路编码性能
（5）研究内存，显存拷贝方案，尝试解决CPU，GPU消耗过高等性能问题
1. 环境搭建
（1）编译环境，预研中这个环境不是我亲手搭建的，需要CUDAToolKit， NVENC SDK
（2）运行环境，需要Nvidia独立显卡，另外还要注意NVENC SDK的版本对显卡驱动版本有要求，具体在SDK的文档中会有说明。
2. demo测试
demo中提供了Makefile，只需拷贝到编译环境，编译官方SDK中的demo，测试yuv编码h264， 用VLC正确播放出来。尝试编码RGB，一开始由于缺乏对YUV和RGB的理解，导致走了不少弯路，尝试了挺久才试出来。后来预研了QSVE之后才发现NVENC的编码接口更简单，需要注意的是YUV，RGB等输入数据在缓存中要行对齐。
3.研究源码，封装so共享库
在能够正确编码rgb数据之后，设计能与SPICE服务端通信的接口，提供SO供其调用，这一步主要是研究demo源码中各个API如何调用，查看API文档的详细解说。（后面会把相关代码、文档放到github上管理）。
4.内存到显存拷贝方案。（各种方案的使用方法，不在这里细讲，参见github上的源码和相关文档）
（1）使用NVENC API分配的input buffer， 将显存指针映射成cpu指针，然后调用memcpy拷贝
（2）使用cuda的api分配的显存，然后将显存注册到NVENC，调用cuda api将内存拷贝到显存
（3）使用zero-copy, 调用cuda api分配锁页内存，映射到显存，然后注册到NVENC，往主机锁页内存写数据，当调用NVENC的编码接口时，gpu调用DMA进行数据拷贝。
三种方案总结：
NVENC显存： 占用cpu最高，主要是memcpy占用
GPU显存： 占用cpu也很高，主要CUDA api的内存拷贝
zero-copy 不占用cpu， 但是拷贝效率也不高，实际运用中体验效果不如前面两种方案。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/programmer-wfq/p/7147540.html
