GPU 转码效果为什么不如纯 CPU？

这个问题很有意思，其实很多人都有这个疑惑。GPU 转码比 CPU 转码慢，这并不是一个普遍的真理，而是要看具体情况。但如果说“GPU 转码效果不如纯 CPU”，这个说法本身就有点模糊，我们需要拆解一下“效果”这个词的含义。

通常我们说的“转码效果”，可以包含几个方面：

画质/音质： 转码过程中是否损失了更多信息，或者引入了不必要的失真。
速度： 转码所需的时间。
兼容性： 输出的格式是否能被各种设备和播放器正确识别和播放。
功能： 是否支持一些高级的转码功能，比如 HDR 转 SDR，或者一些特殊的滤镜处理。
资源占用： 转码过程中对 CPU、内存、硬盘等其他系统资源的影响。

如果大家说的“不如纯 CPU”是指画质或者某些高级功能上的细微差异，那确实存在一些原因，并且这通常是大家最关心也最容易感知到的。下面我来详细聊聊为什么会出现这种感觉：

GPU 转码的优势和劣势

首先，我们要明白 GPU 和 CPU 的设计哲学是截然不同的。

CPU（中央处理器）： 就像一个全能型选手，它拥有几个强大的核心，可以处理各种复杂的指令，擅长串行处理和逻辑判断。它能够灵活地执行各种转码算法，对每一个像素、每一个音频采样都能进行精细化的控制。
GPU（图形处理器）： 就像一个擅长并行处理的“流水线工厂”。它拥有成千上万个相对简单但数量庞大的核心，特别擅长同时处理大量相似的任务，例如处理图像的像素点。这种设计使得 GPU 在图形渲染方面表现卓越。

在转码这个任务上，虽然核心的编码/解码算法是相似的，但实现方式和侧重点会因为硬件架构的不同而产生差异。

画质和精细度上的差异：为何感觉不如 CPU？

这里可能是大家最常感到“GPU 不如 CPU”的地方。主要原因在于：

1. 通用性与专用性：
CPU： 能够运行高度优化、经过多年迭代的软件编码器（如 x264、x265、libvpx 等）。这些软件编码器以其极高的灵活性和对细节的精细控制而闻名。它们可以执行大量复杂的数学运算和判断，针对视频的每一帧、每一个区域进行复杂的分析，从而选择最合适的编码策略以最大限度地保留画质并压缩数据。CPU 的通用性允许它们实现理论上最完美的编码效果（当然，这需要很强的计算能力和时间）。
GPU： GPU 转码通常依赖于显卡厂商提供的硬件编码器（如 NVIDIA NVENC、AMD VCE/VCN、Intel Quick Sync Video）。这些硬件编码器是集成在 GPU 芯片内部的专用电路，它们的设计目标是在保证相当不错画质的前提下，以极高的效率完成转码。然而，由于是固定功能的硬件，其算法的灵活性和复杂性往往不如纯软件编码器。

2. 算法的限制和权衡：
软件编码器（CPU）： 为了追求极致画质，它们可能会牺牲大量的计算时间和资源。例如，它们会进行非常深入的帧内预测、帧间预测、运动估计、残差编码、变换和量化等过程。在这些过程中，CPU 可以执行更复杂的模式选择、更精细的运动矢量搜索、更精密的量化参数调整。这些精细的操作能够更好地捕捉视频的细节和纹理，减少块效应、锯齿等失真。
硬件编码器（GPU）： 为了实现硬件的高效率，硬件编码器需要采用更简化、更固定的算法流程。它们无法像软件编码器那样进行深度搜索和复杂的决策。例如，运动估计可能使用更快的搜索算法，量化可能采用更固定的参数。这些“妥协”是为了在有限的硬件资源和功耗下实现快速编码。这就导致在一些复杂的场景下（如快速运动、细节丰富的纹理、低光照环境），硬件编码器可能无法像软件编码器那样完美地处理，从而在视觉上产生一些细微的画质下降。

3. 量化参数（QP）的控制：
视频编码过程中，量化是决定压缩效率和画质的关键步骤。更精细的量化控制意味着更少的失真。软件编码器通常允许用户非常细致地控制量化参数（QP），甚至可以实现感知自适应量化（AQ）等高级技术，对不同区域的画面采用不同的量化级别。
硬件编码器在 QP 控制上往往不如软件编码器那样灵活。虽然它们也能控制比特率和大致的画质，但无法实现软件编码器那种对每个宏块或纹理区域进行精细调整的能力。这可能导致在某些画面细节上，硬件编码器产生的量化误差比软件编码器更大。

4. 编码预设和Profile的支持：
软件编码器通常提供多种预设（preset），例如 ultrafast, superfast, medium, slow, veryslow 等。这些预设决定了编码器采用的算法复杂度。预设越慢，画质通常越好，但编码时间也越长。用户可以自由选择和组合各种编码参数。
硬件编码器虽然也提供一些预设（通常是速度档位），但其底层实现的算法和参数组合是固定的，用户能够调整的范围非常有限。某些复杂的编码特性或更高级的压缩工具可能并不被硬件编码器完整支持，或者支持的程度不如软件编码器。

速度的差异：为何 GPU 转码通常更快？

尽管在画质上可能存在细微差异，但在速度上，GPU 转码通常是远远领先的，尤其是当谈到对大多数用户而言的实际体验时。

并行处理能力： GPU 拥有数千个处理核心，非常适合并行处理图像数据的特性。转码过程中，很多计算任务（如对每一帧的像素块进行预测、变换、量化等）都可以高度并行化。GPU 的架构能以极高的效率同时处理这些任务，远超 CPU 的多核心能力。
专用硬件加速： 显卡厂商投入大量研发，将复杂的编码/解码逻辑设计成专门的硬件电路。这些硬件电路经过高度优化，能够以非常高的速度执行特定的编码操作，比 CPU 通过通用指令集模拟这些操作要快得多。

所以，大家感觉“GPU 转码不如 CPU”的时候，往往不是指速度，而是更侧重于最终输出文件的视觉质量。

兼容性和功能方面

兼容性： 硬件编码器通常支持市面上最主流的编码格式（如 H.264, H.265, AV1 等），并且其输出的编码流能够被绝大多数播放设备和软件完美支持。这得益于显卡厂商与标准制定组织以及设备厂商的紧密合作。纯软件编码器虽然理论上可以输出任何格式，但某些非常规的编码参数组合或较新的编码特性，可能还需要特定的解码器支持。
功能： 在某些方面，硬件编码器也提供了软件编码器难以企及的功能。例如：
HDR 转 SDR： 新一代的 GPU 硬件编码器在 HDR 内容转换为 SDR 内容时，提供了非常先进的 Tone Mapping 功能，能够更智能地保留 HDR 的视觉效果，这通常比一些通用的软件 Tone Mapping 工具效果更好且速度更快。
实时转码： 对于直播、视频会议等需要实时处理的场景，硬件编码器是必不可少的，因为它们能提供足够的处理速度，而纯软件编码器往往难以达到要求。

总结一下“GPU 转码效果不如纯 CPU”的感觉可能来自哪里：

1. 画质上的细微妥协： 硬件编码器为了速度和效率，在算法的精细度和灵活性上不如软件编码器，导致在处理复杂场景时，细节保留、伪影控制等方面可能略逊一筹。
2. 参数控制的局限性： 用户对硬件编码器的参数调整能力受限，无法像软件编码器那样进行极致的个性化设置来优化画质。
3. 编码器的版本差异： 不同代次的硬件编码器性能差异很大。较老的 GPU 的硬件编码器在画质上可能确实不如同期的软件编码器，而新一代的 GPU（如 NVIDIA Turing、Ampere、Ada Lovelace 架构，AMD RDNA 2/3 架构）的硬件编码器在画质方面已经有了显著的提升，与软件编码器的差距正在缩小。
4. 测试场景和对比标准： 如果将硬件编码器设置在较低的比特率，然后与设置为相同比特率、但使用慢速预设的软件编码器进行对比，软件编码器自然会占优。反之，如果两者使用相似的质量目标，并且软件编码器也使用快速预设，那么差距可能就没有那么大了。

所以，更准确的说法应该是：

在追求极致画质且不计较时间成本的情况下，纯 CPU 转码（使用高度优化的软件编码器和慢速预设）通常能获得比 GPU 硬件编码器更好的画质。
但在绝大多数日常应用场景中，GPU 转码提供的速度优势和良好的画质平衡，使其成为更实用的选择。尤其对于直播推流、视频剪辑的预览导出等需要效率的场景，GPU 转码是不可或缺的。

对于普通用户来说，大多数时候 GPU 转码已经足够出色，而且能极大地节省时间。只有当你的工作对画质有非常非常高的要求，并且有充足的时间进行转码时，才需要考虑使用纯 CPU 软件编码器。

网友意见

其实就一句话：GPU编解码往往是有损的。这就是刻意的性能优化导致的画质下降，而不是意外产生的损失。

所以用GPU编解码基本相当于牺牲画质换取效率。用CPU编解码就相当于牺牲效率换取画质。

首先要问题搞清楚:

• CPU 编码: x264/x265
• GPU Shader 编码: 基于 CUDA/OpenCL 的 GPGPU 编码实现
• ASIC 编码: NVENC/AMD VCN/Intel QuickSync

首先 GPU Shader 也是支持整数运算的. RGB/YUV 的转换损失方面, 只要转换不存在于单向的误差, 也不会产生特别明显的偏色问题, 更不用说人眼可见的画质损失通常来自于二次编码.

回到正题, 编码技术的大头还是在 IPB 帧决策、运动分析这样的分析类过程上.

从硬件编码器的实现可以看到, 预测/分析部分有多大的占比.

至于为什么说 CPU 做预测、分析是有优势的, 主要还是在于

• 多级流水线下更高的频率
• 支持分支预测和
• 多级缓存结构

这就是为什么很多 CPU 编码测试里, 核心多不一定跑得更快, 因为画面分析/IPB决策是一个相对串行的任务. 纯粹比较速率的话需要看多个方面.

通常在低码率下, CPU 编码+Slow Profile 可以实现更好的画质. 而不同的硬件编码器有各自擅长的场景, 比如 NVENC 在低带宽游戏编码表现上好于 VCN 和 QuickSync.

当然聊到这个就很复杂了, 具体可以去看 YouTube 上针对不同方案下的各种场景/带宽的 VMAF 评测.

如果从实际用途看, 一般游戏玩家肯定不会选择 CPU 或者 Shader 编码, 因为这两个都是游戏运行时高度紧张的资源, 他俩运行起来和游戏帧率完全过不去. 所以通常在没有第二台直播机的情况下, NVENC 是最常用的选择.(顺带可以避免掉画面回传对带宽的影响).

而且不管是 NV 自己还是第三方的测试, NVENC 的 H264/HEVC 经常和 x264 的 slow 打得有来有回, 更不用说吊打 AMD 的老 VCN 了.

但是对于互联网流媒体公司, CPU 编码则有其优势.

首先 CPU 这种资源更加弹性, 而视频硬件编码器到现在为止普遍和 GPU 绑定, 虽然市面上 Intel/Xilinx 都有硬件编码解决方案, 但是这种目前还是服务特殊场景(比如超低延迟游戏直播), 而且 CPU 编码算法都是开源的, 意味着互联网公司可以针对不同场景(比如直播带货、游戏直播、影视点播)进行优化. 以及和分发做更深度的整合.

特别要说明的就比如最近开始流行的 Dolby Vision 8.4 元数据, 这里就涉及到对画面亮度的分析, 从而输出元数据, 优化不同播放介质的 HDR 表现.

商业的 DV 8.4 HEVC 编码器目前就是用 CPU 进行编码的, 主要目的就是为了最大化点播场景下的视频质量.

而直播带货类编码器还会加入视频后处理/降噪, 游戏直播甚至有加入超分提升画面观感, 这些弹性较大的功能通常会考虑用 CPU+GPU 实现.

也有为了追求可编程性下的超低延迟, 选择 Xilinx 的 FPGA 硬件采集+编码方案

就算用CUDA Encoder而不是NVENC，显卡输出画质同码率下也不如纯CPU

主要问题在于batchsize

视频编码要尽可能优化效率，那就要尽可能深的向前后扫描变化不大的部分，扫描复杂度越高，扫描范围越大，耗时也就越长

而编码器的多核优化，本质上是把不同的帧分配给了不同的核心

那么这就产生了两个问题，一个是GPU单个流水线的性能肯定是不如CPU单核的，另一个是显存容量非常有限但GPU流水线非常多

我们都知道，这种把不同部分分配给不同核心的多核优化思路，核心越多占用内存越大，就好比7zip，1线程和4线程内存消耗就有差别

那么现在GPU流水线那么多，比如有2560流水线，却只有8G显存，假设2560流水线全部工作，每个流水线能分配到的显存就仅有最多3.2M

你说这么点显存能干多少活？

所以GPU编码往往采取非常小的batchsize，不但编码扫描深度小，而且甚至可能会把一个画面分成n个部分分给每个流水线，比如一个1600x900的视频，他可以分为16个400x225的画面送入16个流水线

batchsize越大，扫描的范围越大，必然可以用更低的码率实现同样的画质，而CPU编码较大的batchsize决定了画质较好，尤其在高分辨率视频上非常明显

我们不妨举个极端一点的例子，一个完全纯白的60帧视频。如果是CPU来实现，由于单线程可以轻松吃掉2g+的内存，可以扫描整个画面前后1秒的范围，所以最后得到的编码结果就是“全部纯白，60帧”，这个体积显然是非常小的。但如果是GPU编码，由于每条流水线能分到20m都算万幸（目前显存最大的A100，80g显存6912流水线，平均到每流水线也只有11.8m），可别忘了在显存里塞的可是完全无损未压缩的画面，20m只能存放400x225 10bit下的60帧，所以每个流水线输出的就是“在这个400x225范围内，全部纯白，60帧”，最后把数个这样的结果拼起来才得到完整视频，那么这个视频的体积就是CPU编码的数倍。

那么，我们有没有办法结合CPU的高质量和GPU的高速度呢？其实是完全可以的。如果我们使用2pass编码，第一轮使用GPU快处理用于收集信息，第二轮交给CPU生成最终流，那么比直接使用CPU速度更快（profile引导下的编码肯定是更快的），质量又远超GPU编码（因为最终流由CPU生成）

当然，2pass有个非常致命的问题，没有实时性，不适应于直播流，这也是目前直播普遍码率高而画质差的原因，直播不能容忍编码延迟

当然，目前的GPU编码很少有能完全利用流水线的，表现为大部分时候显卡负载都上不去，但尽管如此，GPU编码对显存的需求仍然只能用恐怖形容，x264使用opencl加速（而非纯GPU编码）1080p视频就需要近2g显存消耗，却只能占用3060大约10%性能，换句话说就是只有10%左右流水线在工作。

题主的答案可以分成两部分～

首先，视频画质和软解、硬解并无关系，和到底用CPU硬解还是GPU硬解也没关系。

有关系的你在编码时设置的参数，最常见的就是码率设置成多高。

另外还有YUV设置，比如设置成4:4:4画质的色彩就要好于4:2:0。

此外还有采用的是CBR还是VBR，VBR是哪种算法。

在参数设置相同、采取的补偿算法相同的前提的前提下，用GPU硬解和用CPU软解的结果都是一样的，只不过后者的功耗/发热会很大。

其次，GPU不一定都有完整的视频硬件编解码功能，速度也不一定快。

主要原因之一，是一向以阉割刀法著称的老黄，对自家GPU内编解码电路模块ASIC，也采取了阉割手法。N厂的低端GPU和早期陈旧架构GPU上，负责编解码NVENC/ENDEC运算模块（ASIC）这部分功能是不全。

Kepler更早的Fermi esla等陈旧架构GPU，受当时技术发展、技术应用、市场普及程度等方面的限制，即便是其中的高端GPU，也没有对H265的硬件编解码电路模块。

比如H264和H265这两种格式，PASCAL架构里低端的GT1030完全屏蔽了硬件编解码模块，相同架构的GTX1050才打开该模块。

2012年发布的Kepler架构（主要是GTX680、660等）只支持H264、YUV4:2:0下的硬件编解码。

MAXWELL结构在2014年发布，最早的GTX750/750TI支持H264、YUV4:4:4，不支持压缩率更高的H265。之后同架构的GTX980/960系列开始支持H265、YUV4:2:0。

turing架构的GTX1060和第一代RTX2000系列，进一步支持到H265、YUV4:4:4。

另外，N家的笔记本GPU，也普遍阉割CUDA数量和阉割NVENC/ENDEC的情况。

另外要说的，现在普通用户在使用中，已经基本不会遇到纯粹的软编解码环境了。

因为INTEL的CPU自带自家的编解码电路模块QSV和MFX。AMD的CPUAPU独显，也有自家的UVD/VCE编解码模块。你的电脑里即便没有A/N厂的独显，就用I/A两家的CUP，照样也是硬件编解码。笔记本PC也不必担心，虽然N家的笔记本独显还是大肆阉割，但是intel的笔记本CPU不会屏蔽自家QSV和MFX模块。当用户用笔记本进行视频编解码操作，只要是intel的笔记本CPU，都是硬解。

当然I厂的技术水平和支持的格式有区别。比如INTEL从2014年发布Braswell架构开始支持H265，但2014年之前的几代CPU只支持H264格式。

不是“真实”的画质降低，而是这些编码器实现没有能力做深度压缩，或者说，同样的画质需要消耗高得多的存储空间。

视频编码是一种很特别的东西：压缩格式实际上只是规定了存储的内容的格式，至于你如何生成这些存储的内容，那就是各显神通，具有极大的灵活性。举个最简单的例子，我一点都不做压缩，就每帧原样存进去，也是能够符合压缩格式的，但是显然码率会高到无法直视。

那么视频压缩在干什么？实际上是“大家来找茬”：尽量找到帧间、帧内的重复的地方，然后把差异的地方剔出来单独表示、处理。什么决定了压缩的程度呢？主要是：

• 你剔得干不干净？
• 剔出来的东西你可以损失一部分，那么损失掉多少？
• 存储格式允许你怎么表示。

问题中的差异其实基本都在第一点上面。压缩算法的实现，主要是三类：

1. 靠CPU硬算。
2. 靠显卡的通用计算单元去算。
3. 靠专用的编码电路去算，通常这个电路位于显卡上。

第一种的编程灵活性最高，因为CPU的特性就是可以灵活处理逻辑，所以可以编写非常细腻的找茬过程，把茬都扣出来。

第二种的编程灵活性比较低，因为GPU的通用单元都是智障，你加个if分支都会增加一堆代价，只能尽量执行一大堆相同的操作，显然找茬过程不能太细腻。但是GPU的运算器极多，所以通常比CPU快。

第三种根本不可编程，电路是焊死的只能执行几个固定的找茬算法。但是专用电路永远比通用处理器的效率要高。

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