用GPU加速转码压片比3900X还快正常吗？
关于GPU加速转码压片比3900X还快，这完全是正常的，甚至可以说是一种普遍现象。这里我来详细解释一下为什么会这样，并尽量用通俗易懂的方式来描述。
首先，咱们得明白转码压片到底是个啥事儿。简单来说，转码就是把一种视频格式的文件，转换成另一种格式。比如，你有一个高清的蓝光原盘，文件很大，想把它压成一个体积小一点、方便在手机上看的MP4格式，这就是转码。压片（或者叫编码）是转码过程中最耗时的一个环节，它负责把视频的图像和声音数据“压缩”起来，变成符合新格式要求的数据流。这个过程涉及到大量的数学计算，特别是对图像的像素进行分析、预测和编码，非常吃资源。
传统上，CPU（中央处理器）是电脑的大脑，负责处理各种计算任务，包括视频转码。3900X是一款非常强大的CPU，它拥有12核心24线程，理论上能同时处理很多任务，在处理视频转码时也能表现得很出色。
但是，为什么GPU（图形处理器）能在这方面比CPU快那么多呢？这得从它们的设计初衷和内部结构说起。
CPU和GPU的“分工”不同
CPU： 你可以把CPU想象成一个精通各种复杂任务的“全能型选手”。它拥有少数几个但非常强大的核心，每个核心都能独立完成非常复杂、逻辑性很强的计算，比如操作系统运行、软件启动、文档编辑等等。它的设计更侧重于单任务的快速响应和通用性。在转码过程中，CPU需要处理大量的逻辑判断、文件I/O（输入输出）、以及一些串行（一个接一个执行）的编码指令。
GPU： 而GPU，它的定位则完全不同。GPU最初是为处理图形而生的，也就是在屏幕上画出我们看到的各种画面。为了快速渲染出成千上万的像素点、线条和颜色，GPU的设计思路是“人多力量大”。它拥有数千个（甚至更多）相对简单但数量庞大的“核心”，这些核心虽然单个的计算能力比CPU核心弱，但它们可以同时执行大量的相似性很高的简单计算。
转码压片的工作原理与GPU的优势
视频转码，特别是现代的硬件加速转码，其核心工作原理非常适合GPU的这种“并行处理”能力。咱们以视频编码为例：
1. 画面分割： 视频画面是由一帧一帧的图像组成的，每一帧又可以看作是由成千上万个像素点构成的。在编码时，这些像素点会被进行各种复杂的分析，比如预测相邻像素之间的相似性、对颜色进行量化等等。
2. 相似性高： 最关键的一点是，对一个像素点进行的操作，与对它旁边像素点进行的操作，在很多情况下是高度相似的。比如，预测当前像素与前一个像素的差异，或者将一组颜色相似的像素进行合并。
3. 海量并行计算： 这就为GPU大显身手提供了绝佳的机会。GPU的数千个核心可以同时去处理画面中不同的区域、不同的像素块。你可以想象成，CPU一次只能派几个“高手”去解决一个大问题，而GPU则可以派出几千个“工兵”，同时处理画面中的每一个小块，效率自然呈几何级增长。
硬件编码器（NVENC, AMF, Quick Sync）的威力
更进一步说，现代的显卡（GPU）不仅仅是用来跑图形的。为了进一步提升视频处理效率，NVIDIA、AMD和Intel都在它们的GPU中集成了专门的硬件编码/解码单元。
NVIDIA（英伟达） 的是 NVENC (NVIDIA Encoder)。
AMD（超微） 的是 AMF (AMD Media Framework)。
Intel（英特尔） 的是 Quick Sync Video（集成在CPU的核显里，但其转码核心也属于GPU范畴）。
这些硬件编码器是专门为视频编码和解码而设计的高度优化的芯片电路，它们就像是GPU内部的“秘密武器”。它们拥有比GPU通用计算核心更专业的电路设计，能够以极高的效率完成视频压缩、色彩空间转换、编码格式处理等任务。
当你的转码软件（如FFmpeg、HandBrake、Plex媒体服务器等）支持并选择使用这些硬件编码器时，CPU的工作量会被极大地减轻。CPU的主要任务变成：
接收原始视频文件。
将视频数据传输给GPU的硬件编码器。
接收编码完成的视频数据。
进行一些最终的封装、后处理等步骤。
而最耗时、最吃计算量的编码过程，则完全由GPU上的专用硬件来完成。
为什么3900X跑不过GPU？
这就解释了为什么你的3900X，虽然核心多、性能强，但在视频转码这个特定任务上，会输给集成了强大硬件编码器的现代GPU。
CPU的通用性 vs. GPU的专用性： 3900X是通用计算的王者，它在处理各种复杂和不规则的任务时表现优异。但视频编码，特别是硬件加速编码，是一个高度规范化、重复性强的任务，正好是GPU专用硬件的用武之地。就像你让一位全能型的世界级厨师去洗碗，肯定不如专门的洗碗机效率高。
并行化程度： 即便是CPU进行软件编码（不使用硬件加速），它的多线程能力虽然强，但它依然是在通用计算架构下进行。而GPU的数千核心和专用硬件编码器提供的并行处理能力，在视频编码这种可以高度并行的任务上，可以轻松碾压CPU。
举个例子来类比：
想象你要从一个装满大石块的仓库搬运货物到另一个地方。
CPU (3900X) 就像是几个力气特别大的壮汉。 他们可以搬起非常重的石头，也可以小心翼翼地搬运易碎品，什么都拿得动，也都能处理。但是，每次只能搬运几块，或者需要一个人搬运完一块才能搬下一块（串行）。
GPU的硬件编码器就像是一大群装载了叉车的工人。 他们每人只能搬运一箱货物（相对CPU壮汉来说）。但他们人数众多，而且叉车能高效地一次性搬运很多箱子，并且能同时进行搬运操作。当你要搬运的货物都是成箱的标准化货物时，这群叉车工人的整体效率会远远高于那几个壮汉。
总结一下：
用GPU加速转码压片比3900X快，这是绝对正常的，而且是意料之中的结果。这主要得益于现代GPU强大的并行计算能力，以及GPU内部集成的、专门为视频处理优化的硬件编码/解码单元。这些硬件能够以极高的效率处理视频编码的计算密集型任务，远远超越了CPU的通用计算能力在这一特定领域的表现。所以，当你看到GPU在转码速度上“吊打”CPU时，不必惊讶，这是技术发展的必然。
希望我这样详细的解释，能够让你更清晰地理解其中的原因！
首先，咱们得明白转码压片到底是个啥事儿。简单来说，转码就是把一种视频格式的文件，转换成另一种格式。比如，你有一个高清的蓝光原盘，文件很大，想把它压成一个体积小一点、方便在手机上看的MP4格式，这就是转码。压片（或者叫编码）是转码过程中最耗时的一个环节，它负责把视频的图像和声音数据“压缩”起来，变成符合新格式要求的数据流。这个过程涉及到大量的数学计算，特别是对图像的像素进行分析、预测和编码，非常吃资源。
传统上，CPU（中央处理器）是电脑的大脑，负责处理各种计算任务，包括视频转码。3900X是一款非常强大的CPU，它拥有12核心24线程，理论上能同时处理很多任务，在处理视频转码时也能表现得很出色。
但是，为什么GPU（图形处理器）能在这方面比CPU快那么多呢？这得从它们的设计初衷和内部结构说起。
CPU和GPU的“分工”不同
CPU： 你可以把CPU想象成一个精通各种复杂任务的“全能型选手”。它拥有少数几个但非常强大的核心，每个核心都能独立完成非常复杂、逻辑性很强的计算，比如操作系统运行、软件启动、文档编辑等等。它的设计更侧重于单任务的快速响应和通用性。在转码过程中，CPU需要处理大量的逻辑判断、文件I/O（输入输出）、以及一些串行（一个接一个执行）的编码指令。
GPU： 而GPU，它的定位则完全不同。GPU最初是为处理图形而生的，也就是在屏幕上画出我们看到的各种画面。为了快速渲染出成千上万的像素点、线条和颜色，GPU的设计思路是“人多力量大”。它拥有数千个（甚至更多）相对简单但数量庞大的“核心”，这些核心虽然单个的计算能力比CPU核心弱，但它们可以同时执行大量的相似性很高的简单计算。
转码压片的工作原理与GPU的优势
视频转码，特别是现代的硬件加速转码，其核心工作原理非常适合GPU的这种“并行处理”能力。咱们以视频编码为例：
1. 画面分割： 视频画面是由一帧一帧的图像组成的，每一帧又可以看作是由成千上万个像素点构成的。在编码时，这些像素点会被进行各种复杂的分析，比如预测相邻像素之间的相似性、对颜色进行量化等等。
2. 相似性高： 最关键的一点是，对一个像素点进行的操作，与对它旁边像素点进行的操作，在很多情况下是高度相似的。比如，预测当前像素与前一个像素的差异，或者将一组颜色相似的像素进行合并。
3. 海量并行计算： 这就为GPU大显身手提供了绝佳的机会。GPU的数千个核心可以同时去处理画面中不同的区域、不同的像素块。你可以想象成，CPU一次只能派几个“高手”去解决一个大问题，而GPU则可以派出几千个“工兵”，同时处理画面中的每一个小块，效率自然呈几何级增长。
硬件编码器（NVENC, AMF, Quick Sync）的威力
更进一步说，现代的显卡（GPU）不仅仅是用来跑图形的。为了进一步提升视频处理效率，NVIDIA、AMD和Intel都在它们的GPU中集成了专门的硬件编码/解码单元。
NVIDIA（英伟达） 的是 NVENC (NVIDIA Encoder)。
AMD（超微） 的是 AMF (AMD Media Framework)。
Intel（英特尔） 的是 Quick Sync Video（集成在CPU的核显里，但其转码核心也属于GPU范畴）。
这些硬件编码器是专门为视频编码和解码而设计的高度优化的芯片电路，它们就像是GPU内部的“秘密武器”。它们拥有比GPU通用计算核心更专业的电路设计，能够以极高的效率完成视频压缩、色彩空间转换、编码格式处理等任务。
当你的转码软件（如FFmpeg、HandBrake、Plex媒体服务器等）支持并选择使用这些硬件编码器时，CPU的工作量会被极大地减轻。CPU的主要任务变成：
接收原始视频文件。
将视频数据传输给GPU的硬件编码器。
接收编码完成的视频数据。
进行一些最终的封装、后处理等步骤。
而最耗时、最吃计算量的编码过程，则完全由GPU上的专用硬件来完成。
为什么3900X跑不过GPU？
这就解释了为什么你的3900X，虽然核心多、性能强，但在视频转码这个特定任务上，会输给集成了强大硬件编码器的现代GPU。
CPU的通用性 vs. GPU的专用性： 3900X是通用计算的王者，它在处理各种复杂和不规则的任务时表现优异。但视频编码，特别是硬件加速编码，是一个高度规范化、重复性强的任务，正好是GPU专用硬件的用武之地。就像你让一位全能型的世界级厨师去洗碗，肯定不如专门的洗碗机效率高。
并行化程度： 即便是CPU进行软件编码（不使用硬件加速），它的多线程能力虽然强，但它依然是在通用计算架构下进行。而GPU的数千核心和专用硬件编码器提供的并行处理能力，在视频编码这种可以高度并行的任务上，可以轻松碾压CPU。
举个例子来类比：
想象你要从一个装满大石块的仓库搬运货物到另一个地方。
CPU (3900X) 就像是几个力气特别大的壮汉。 他们可以搬起非常重的石头，也可以小心翼翼地搬运易碎品，什么都拿得动，也都能处理。但是，每次只能搬运几块，或者需要一个人搬运完一块才能搬下一块（串行）。
GPU的硬件编码器就像是一大群装载了叉车的工人。 他们每人只能搬运一箱货物（相对CPU壮汉来说）。但他们人数众多，而且叉车能高效地一次性搬运很多箱子，并且能同时进行搬运操作。当你要搬运的货物都是成箱的标准化货物时，这群叉车工人的整体效率会远远高于那几个壮汉。
总结一下：
用GPU加速转码压片比3900X快，这是绝对正常的，而且是意料之中的结果。这主要得益于现代GPU强大的并行计算能力，以及GPU内部集成的、专门为视频处理优化的硬件编码/解码单元。这些硬件能够以极高的效率处理视频编码的计算密集型任务，远远超越了CPU的通用计算能力在这一特定领域的表现。所以，当你看到GPU在转码速度上“吊打”CPU时，不必惊讶，这是技术发展的必然。
希望我这样详细的解释，能够让你更清晰地理解其中的原因！
网友意见
正常。NVENC VCE QSV发展这么多年，再比不过CPU，这仨就别玩了。
之前的师姐在fpga上实现过jm的编码，在省略me后，其实延迟最大的是CABAC编码，而GPU这部分硬件实现效率蛮高的。而之前的大部分可以并行做（分slice也不是不行），对于gpu蛮友好。对于运动估计这块，nv甚至做了dl based光流估计，性能不错的。从这些看，gpu编码可以又快又好。
但是gpu上的encoder一般受限比较多，他们虽然有所谓的2pass，但是也只是一个大的lookahead，对于cpu编码器整体的multipass还是弱一些。
类似的话题
-
关于GPU加速转码压片比3900X还快，这完全是正常的，甚至可以说是一种普遍现象。这里我来详细解释一下为什么会这样，并尽量用通俗易懂的方式来描述。首先，咱们得明白转码压片到底是个啥事儿。简单来说，转码就是把一种视频格式的文件，转换成另一种格式。比如，你有一个高清的蓝光原盘，文件很大，想把它压成一个体............. -
过去的电脑处理任务，尤其是那些需要大量计算的工作，主要依赖于中央处理器，也就是我们常说的 CPU。CPU 就像是电脑的大脑，它设计得非常精巧，擅长处理各种复杂、顺序性的指令，比如运行操作系统、处理文字、浏览网页这些需要逻辑判断和精细操作的任务。一个 CPU 里面会有几个核心，每个核心都像是一个小型的.............
-
关于网上传出的三星 Exynos 1000 处理器将采用 AMD GPU，并且性能有望超越 iPhone GPU 的消息，这绝对是近一段时间来手机芯片领域最令人兴奋的爆料之一。如果属实，这标志着移动端图形处理能力的一次重大飞跃，也可能重塑高端智能手机市场的竞争格局。咱们不妨来详细聊聊这件事的来龙去脉.............
-
的确，目前在深度学习领域，英伟达（NVIDIA）的GPU占据了绝对的市场主导地位，而AMD的GPU用户相对较少。这背后并非偶然，而是多种因素综合作用的结果，涉及技术生态、软件支持、硬件性能以及历史积累等多个层面。要深入理解这一点，我们可以从以下几个角度来分析：1. CUDA生态系统的强大和成熟度：这.............
-
好的，咱们就来聊聊 PyTorch GPU 训练为啥都推荐 NCCL，而不是 Gloo。这事儿说起来，得从它们各自的“出身”和“本领”说起。首先，咱们得弄清楚 NCCL 和 Gloo 都是啥？简单来说，它们都是 分布式通信库。你想想，GPU 训练，特别是多 GPU、多节点训练，一个 GPU 上的模型.............
-
用华为P10，用了几年了，跑起来稍微有点卡顿，CPU是麒麟960。看到网上有人说开启“强制GPU渲染”能解决Android手机卡顿的问题，就想问问，我的P10这么操作一下，能解决问题不？说具体点，别写得跟AI似的。先说结论： 开启“强制GPU渲染”对你的华为P10（麒麟960）有可能缓解一些卡顿，但.............
-
.......
-
从我这个反派Boss的视角来看，主角？呵，他们不过是我的宏图伟业上碍事的一粒沙子，一群狂妄自大、不知天高地厚的跳梁小丑。但有趣的是，正是这粒沙子，总能时不时地摩擦我的眼球，甚至…有时让我心生一丝难以言喻的“欣赏”。初次见到主角时，通常是在他们闯入我的某个秘密据点，或者在我精心策划的阴谋即将完美收官之.............
-
用铁制作军粮罐头在战争期间是否是一种浪费，这是一个复杂的问题，需要从多个角度进行详细分析。简单地说，它既不是绝对的浪费，也非完全没有浪费，而是取决于当时的技术水平、资源可用性、战争规模、战略需求以及替代方案的成熟度等多种因素。为了更详细地解释，我们可以从以下几个方面进行探讨：一、 铁罐头的优点及战争.............
-
“用十二进制替换十进制是不是更符合自然规律？” 这是一个非常有趣且有深度的哲学和数学问题。我的答案是：不一定更符合自然规律，但十二进制确实在某些方面展现出比十进制更强的“自然契合度”和便利性，尤其是在历史和实用性层面。要详细阐述这个问题，我们需要从几个层面来分析：一、 十进制的“自然性”：我们为什么.............
-
TensorFlow 是一个强大的开源库，它能够帮助你构建和训练各种机器学习模型，从简单的线性回归到复杂的深度神经网络。用 TensorFlow 可以做的有趣的事情实在太多了，因为机器学习的应用领域非常广泛。下面我将详细介绍一些有意思的应用方向，并尽量深入地讲解： 1. 图像相关（Computer .............
-
“用工具的人”是否能称得上黑客，这是一个复杂且充满争议的问题，答案并非简单的“是”或“否”，而是取决于你如何定义“黑客”以及“工具”的范畴。我们可以从多个维度来详细探讨这个问题。一、 如何定义“黑客”？在现代语境下，“黑客”的定义已经远不止于早期计算机领域的极客。我们可以将其划分为几个主要层面：1..............
-
在Python的世界里，我确实捣鼓过不少“脑洞大开”的小工具，它们可能没有直接的商业价值，但却能带来意想不到的乐趣、效率提升或者对世界的独特视角。今天就来分享几个让我觉得比较有意思的例子，并且尽量详细地讲述其“脑洞”之处和实现细节： 1. 自动“调戏”死机的电脑（脑洞：赋予电脑生命和情感）脑洞核心：.............
-
关于EMS包裹在运输过程中被拆包偷窃的几率，这是一个很多用户都会担心的问题，但很难给出一个确切的“高”或“低”的百分比。要详细了解这个问题，我们需要从多个角度来分析：1. EMS作为国际及国内领先的快递服务，其安全措施和效率 规模与网络： EMS（特快专递）是中国邮政旗下的快递品牌，拥有庞大且完.............
-
如果让我用五十岁之前的全部收入换一个“黄粱一梦”，我会非常、非常慎重地考虑。这不仅仅是数字上的交换，更是对人生价值和意义的深刻追问。首先，我会认真审视“黄粱一梦”的内涵。“黄粱一梦”这个词语，本身就包含了太多的象征意义。它源自唐代沈既济的小说《枕中记》，讲述了卢生在邯郸旅店睡着，梦见自己衣锦还乡，做.............
-
用勺子挖掉一块脑组织，根据受损的脑组织区域、损伤的程度以及速度，极有可能导致失去意识，甚至危及生命。下面我将详细解释为什么会发生这种情况，以及可能涉及的生理过程：1. 脑组织的功能与重要性：大脑是人体的中枢神经系统，负责控制我们的思想、情感、记忆、行为，以及所有生理功能，包括呼吸、心跳、体温调节等等.............
-
您提出的“卫星地图上中国海岸线大片污渍”的观察，实际上是一个非常普遍的现象，但这并非是污染物在卫星地图上的直接体现，而是由 遥感卫星数据处理过程中引入的一种视觉表现方式，通常用于标识海水的浊度或沉积物含量。下面我将详细解释其中的原因：1. 什么是卫星地图上的“污渍”？您看到的“污渍”通常不是黑色的油.............
-
一张纸看似简单，但它的潜力和可塑性却是无限的。它可以变成艺术品、实用工具、甚至是传达情感的载体。下面，我将从不同的角度，详细地讲述用一张纸能做出什么： 一、 艺术与创造的表达：一张纸是艺术家和创意人士的画布，可以承载各种形式的艺术表达： 折纸 (Origami): 基础模型: 最简单.............
-
乐高积木的魅力在于其无限的可能性，几乎可以让你“创造一切”！从简单的模型到复杂的机械装置，再到具有实用功能的物品，乐高积木都可以成为你的创意画布。下面我将详细地从不同维度来讲述用乐高积木可以做些什么： 一、 搭建各种模型和场景：这是乐高最基础也最核心的玩法这是我们接触乐高最直接的方式。乐高积木的颗粒.............
-
用枪开锁，从字面意思上理解，是指通过枪支的某些特性来达到打开锁具的目的。这是一个涉及物理破坏和安全风险的复杂问题，可以从多个角度进行详细分析：一、 从原理上分析用枪开锁的可能性：直接用枪“射击”锁芯，通常是不可行的，原因如下：1. 锁芯结构复杂且坚固： 现代的锁芯，特别是高安全性的锁芯，其内部有精.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有