FFMPEG的一些工作

实时推流是一个常见的需求,为了满足高效、低延迟的推流需求，硬件加速（如NVIDIA的CUDA）成为了不可或缺的技术。在本文中将详细介绍如何使用FFmpeg结合CUDA加速，实现的核心过程。

H.264被广泛用于视频传输和存储，但在处理高清视频时，传统CPU编解码可能导致性能瓶颈和播放卡顿。利用GPU的并行计算能力可以提升性能，OpenCV支持GPU编解码，其h264_nvmpi模块结合

在多媒体处理领域，FFmpeg与OpenCV是两款不可或缺的工具。FFmpeg作为跨平台的多媒体处理框架，能够轻松实现音视频的编码、解码、转码等操作；而OpenCV作为计算机视觉领域的首选库，提供了丰

本文深入探讨了如何通过利用Intel CPU的SIMD（单指令多数据流）指令集来优化FFmpeg的性能，从而显著提升视频推流效率。SIMD技术允许处理器同时执行多个相同的操作，非常适合处理多媒体数据。

由于实际应用中往往单纯的依靠CPU处理FFMPEG推拉流效率较为低下且在jetson设备中含有硬解码计算单元。那么我们可以充分利用jetson设备中的硬编解码计算单元对FFMPEG重新编译。

在上篇：在jetson中调用NVENC与NVDEC模块进行硬编解码中我们已经实现了调用硬编解码，那么在这篇文章中，我们将详细记录如何在Jetson平台上对FFmpeg实际测试对视频进行硬编解处理

在jetson设备中内部含有硬件编解码计算单元，我们在上篇文章中已实现了使用ffmpeg模块进行NVENC和 NVDEC进行编解码。后续的测试中我们发现利用硬件编码可以减少jetson设备的CPU利用