cuda加速对pcie有要求

在使用 CUDA 加速时，PCIe 对计算机系统的性能可能会产生影响。具体而言，以下因素可能会影响 PCIe 性能和系统吞吐量： 1. PCIe 版本。PCIe 的不同版本具有不同的带宽和延迟性能，因此 PCIe 版本对 CUDA 加速的性能有影响。如果您的计算机系统的 PCIe 版本过低，则可能无法达到最佳性能。当前常用的 PCIe 版本有 PCIe 3.0 和 PCIe 4.0，PCIe 5.0 也已开始推出。 2. PCIe 插槽的数量和类型。计算机系统的 PCIe 插槽数量和类型可能会影响 CUDA 加速的性能。例如，如果您的计算机系统具有多个 PCIe 插槽，并且每个插槽的 PCIe 版本和带宽不同，则需要将 CUDA 加速卡放在最佳的 PCIe 插槽中，以获得最佳性能。 3. 其他 PCIe 设备。如果您的计算机系统中有其他 PCIe 设备（如存储设备、网卡等），这些设备使用 PCIe 带宽和资源可能会对 CUDA 加速的性能造成一定的影响。因此，在使用 CUDA 加速时，需要注意减少其他 PCIe 设备对系统带宽和资源的占用，以获得最佳性能。 因此，当需要使用 CUDA 加速时，需要考虑计算机系统的 PCIe 版本、插槽数量和类型等因素，以获得最佳性能。

DXVA是视频硬件加速的统称，不仅仅是视频数据解码(包括H261，MPEG1，MPEG2,H263,MPEG4), 还有Alpha blending, Picture resampling等。但对于播放时CPU利用率影响最大的，则是视频解码，尤其是HDTV的解码。对于低端系统来说，让GPU来负责硬件解码是不二之选。但使用硬件解码，在整个功能上也受到很多限制，尤其是解压以后的视频数据的后期处理（如deinterlace,锐化，去马赛克). 因此对于追求画质的烧友，宁可放弃硬件解码，当然代价是需要升级整个系统。稍后再谈。

硬件解码生效的时候，系统是怎么运转的呢？现在我们有两个处理器，CPU和GPU。他们通过PCI/AGP/PCIE总线交换数据。

1。CPU从文件系统里读出原始数据(DirectSHow的源滤镜)，分离出压缩的视频数据（分离器）。放在系统内存中。 GPU 发呆

2。CPU把压缩视频数据交给GPU, 这时总线上开始忙了，压缩数据从系统内存拷贝到显卡上的显存里。

3. CPU要求 GPU开始硬件解码，现在 CPU进入发呆期，GPU开始忙。当然CPU会定期查询一下GPU忙的怎么样了。

4。GPU开始用自己的电路解码视频数据（已经在显存里了），解压后的数据还是放在显存里面。CPU继续发呆。

5. 视频数据刚解码完成以后还不能立刻拿去显示，因为还需要后期处理，如deinterlace, 3:2pulldown，等等。GPU再用自己的后期处理电路来进行处理。CPU还是发呆

6。后期处理以后的未压缩数据拿去显示到屏幕上， GPU再开始忙视频的缩放，亮度,gamma等事情。CPU还是闲

7. GPU终于忙完了，下面的视频数据在哪里？通知CPU，GPU先歇会。 CPU又开始忙了，回到第1步。

上面可以看到，硬件解码生效的时候，CPU真的可以很闲，但是为了让它生效，有些条件必须满足。最关键的原因是，与CPu－>系统内存和GPU－>显卡显存比起来，PCI、AGP、PCIE总线是龟速。PCI是133MB/S, AGP8X是2.1GB/S, PCIE16X是4GB/S, 而CPU-系统内存，GPU－显存则快若干倍。有兴趣的可以把不同时代的内存总线和AGP/PCIE总线速度进行一下对比。因为CPU和GPU互连的总线很慢，因此，视频数据（无论是解压前还是解压后）一旦交给GPU，GPU就要负责把它处理完，直到最终显示。

如果在前面1－5步里有哪一步GPU不能做或你不让它做，视频硬件解码就不生效，CPU要负责。

当然，你可能会问，也许CPU很慢，说不定在龟速总线上传输数据，GPU分担一部分工作，还是比全部CPU做要快呢？ 也许如此，但在Directshow架构里，代表视频数据处理各环节的滤镜（分离器，解码器，后期处理，渲染器）需要协商出一个大家都接受的视频数据存储方式，如果某个滤镜说我只能在系统内存里玩，大家都得要在内存里玩，GPU和显存只好放弃。

显卡的卡槽。

igpu指核芯显卡，IGPU异构是指拿核芯显卡来作数学运算的性能。IGPU的异构计算在OpenCL渲染等专业应用中比较有用，一般用就PS的图形核心加速会用到，这个加速可以明显加速部分滤镜的处理速度，pcie指高速串行计算机扩展总线标准。

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