视频转码技术及分类？

视频转码技术，顾名思义就是在通过某种手段改变现有视频数据的编码方式。视频转码技术使用的目的不同，其实现的手段也各不相同。大致上可以分为两类： 一、不同编码格式之间的视频数据转码不同编码格式之间的数据转码，指通过转码方法改变视频数据的编码格式。通常这种数据转码会改变视频数据的现有码流和分辨率。例如我们可以将基于 MPEG-2 格式的视频数据转换为 DV 、 MPEG-4 或其它编码格式，同时根据其转码目的，指定转码产生视频数据的码流和分辨率。我们可以将 MPEG-2 全 I 帧 50Mbps 的视频源数据转换为 25Mbps 码流的 DV 格式数据，用于笔记本移动编辑系统，同时产生一个 300200 低分辨率的 MPEG-4 文件，使用 REAL 或者微软的 WMV 格式进行封装，通过互联网络传输至主管领导处用于审看。这种转码方式设计的算法较为复杂，其实质上是一个重新编码的过程，涉及的算法复杂度和系统开销，是由转码所需图像质量要求及转码前后两种编码方式的相关度所决定的。二、相同编码格式之间的视频数据转码相同编码格式的数据转码，指不改变压缩格式，只通过转码手段改变其码流或头文件信息。根据其使用目的，可分为改变码流和不改变码流两种。如我们可以将 MPEG-2 全 I 帧 50Mbps 码流的视频数据转码为 MPEG-2 IBBP 帧 8Mbps 码流的视频数据，直接用于播出服务器用于播出。或者我们将基于 SONY 视频服务器头文件封装的 MPEG-2 全 I 帧 50Mbps 码流的视频文件，改变其头文件和封装形式，使之可以在给予 MATROX 板卡的编辑系统上直接编辑使用。这种转码方式的复杂度要小于不同编码格式转码的复杂度，而且对视频工程上而言，更加具有可 *** 作性。更多内容可在中电网上搜到

方法/步骤

云转码软件的功能繁多，结构比较复杂，我们把系统运行的程序都放到了work文件夹下面，以下是work文件夹下面的文件说明，金色代表经常需要备份的文件，蓝色代表自己可以修改的文件。

在以往的版本中，我们通常把转码服务、流媒体访问服务、文件查询分别独立一个进程或核心各自处理。

但在教高配置的服务器上面，往往有很多CPU核心都是处于休眠状态，且单核提供媒体访问的能力很有限，不知不觉中就处于假死状态导致不能播放。

从231版本开始，我们采用服务器多核处理同时来应对潮水般的访问请求。当某一个核心处于假死状态，其他的核心依然能提供媒体访问服务，并且能快速自动释放内存，服务重启该核心，继续执行访问f服务。

在你硬件和宽带能力足够的情况下，软件可以提供无限量的访问服务，并且成为一个“老不死”状态。

云转码视频管理系统，易安装、跨平台、多协议！

视频格式转化需要上传到服务器。
视频上传至服务器才能实现转码flv与mp4。用视频中间商的空间，也就是把视频放在别人的服务器那里，否则你弄好后会打开很慢的；
上传到视频网站的视频是存在它们的服务器上，当你看那段视频的时候其实是你的机器用telnet连接他机器的FTP调用网络上远程共享的视频。

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

————————————————

版权声明：本文为CSDN博主「Ai17316391579」的原创文章，遵循CC 40 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接：>

---