为什么只用中央处理器（CPU）压制的视频会比图形处理器（GPU）加速过的更清晰？
你这个问题问得很有意思，而且触及到视频压制（编码）过程中一个很核心的技术点。很多人会觉得GPU那么强大，压制视频肯定更快更好，怎么反而有时候CPU压制的视频“更清晰”呢？这背后的原因其实挺复杂的，涉及到底层算法、计算资源分配以及人眼对画质的主观感受等多个层面。
咱们先得明白，视频压制（编码）本质上是一个极其复杂的数学计算过程，目标是将原始视频数据进行压缩，以减少文件大小或传输带宽，同时尽可能地保留视觉信息。这个压缩的过程，并不是简单地删除数据，而是通过各种算法来找出并利用数据中的冗余和规律。
CPU 与 GPU 的工作方式差异
首先，我们要理解CPU和GPU的设计哲学和工作模式是不同的。
CPU（中央处理器）：CPU是通用型的计算核心，它擅长处理一系列复杂、串行的任务，能够根据指令集灵活地执行各种运算，对延迟非常敏感。你可以把它想象成一个全能型的选手，虽然在某一项专精领域可能不如，但它什么都能做，而且做得很“聪明”，能根据具体情况调整策略。在视频编码中，CPU可以很好地调度和执行那些需要复杂逻辑判断、顺序执行的步骤。
GPU（图形处理器）：GPU最初是为了图形渲染设计的，它拥有海量的、相对简单的计算单元，擅长同时处理大量同类型的并行计算任务。它就像一个拥有成千上万流水线工人的工厂，每个工人只负责流水线上的一个特定、重复性的操作，但因为工人数量庞大，整体效率极高。在视频编码中，GPU的优势体现在一些可以高度并行化的计算步骤，比如一些变换（如DCT/FFT）和熵编码的某些部分。
为什么有人觉得 CPU 压制的视频“更清晰”？
这里面可能涉及几个关键点，让“清晰度”这个主观感受在CPU编码时有所体现：
1. 更精细、更复杂的编码算法运用（尤其是在高画质设置下）：
视频编码器（比如H.264, H.265, AV1）内部有很多参数和算法的选择。对于追求最高画质的编码，很多算法需要大量的尝试性计算、复杂的决策树遍历或者全局性的分析。
例如，运动预测是视频编码的关键。编码器需要找出当前帧的某个块在参考帧中的最佳匹配位置，这涉及到大量的搜索和计算。更高级的运动预测算法（如更精细的块划分、更复杂的搜索模式）可以更准确地捕捉到画面中的运动，从而减少残差信息，提高压缩效率和画质。
场景复杂度分析、片元（slice）划分策略、量化参数（QP）的动态调整等，这些都需要根据画面内容的实时变化进行智能决策。
CPU在处理这类需要大量分支判断、复杂的动态规划或全局优化的算法时，往往比GPU更有优势。GPU的强大在于其并行处理能力，但它在处理高度依赖前一步计算结果、需要反复迭代和条件判断的复杂决策时，其架构上的限制（指令集灵活性、逻辑控制能力）可能不如CPU。GPU更擅长的是“大批量的相同计算”，而不是“精细的个性化决策”。
很多高级的编码预设（如x264/x265的`preset ultrafast`到`preset placebo`），越往后画质越好，但编码速度也越慢。这些更慢的预设往往启用了更多更复杂的分析和搜索算法，而这些算法的实现，尤其是那些深度依赖串行逻辑的，CPU往往能更有效地执行。
2. CPU编码器可能更愿意“牺牲时间换画质”：
CPU的强大在于其通用性和处理复杂逻辑的能力，这使得开发者可以实现更“不计成本”的优化算法。比如，在运动搜索时，CPU编码器可能会尝试更多的匹配块、更多的搜索范围，或者更复杂的搜索路径，仅仅是为了找到那个最微小的改进。它不需要担心因为增加一点点计算量就拖慢整体进度，因为它本身的设计就是为了完成任务。
而GPU加速的编码，往往会优先考虑速度和并行化效率。为了在合理的时间内完成编码，GPU编码器可能会选择那些能够高度并行化、且在一定程度上可以“牺牲一些精度”的算法。这意味着它可能会在运动搜索的精度、预测模式的选择范围、量化策略的精细度等方面做出一些妥协，以换取更快的速度。这些妥协，虽然肉眼不一定能立刻察觉，但在追求极致画质时，是可能导致微妙差异的。
3. 量化（Quantization）的精细度差异：
量化是视频压缩过程中引入信息损失的关键步骤，它决定了我们将数据舍弃到什么程度。量化参数（QP）的设置对最终画质影响巨大。
更高级的编码器（尤其是在CPU上实现更全面、更精细的，比如基于视觉感知优化的QP选择算法）会根据局部内容的复杂度、运动情况、人眼敏感度等进行更细致的QP调整。
CPU编码器可能有更灵活的机制来处理这些复杂的、非线性的QP调整过程，确保在低比特率下也能尽可能保留关键细节，而在高比特率下则不惜成本保证质量。
4. “视觉感受上的清晰度” vs “客观数据上的清晰度”：
我们说“清晰”，很多时候是一个主观的感受。这不仅仅是像素的锐利度，还包括细节的保留、纹理的自然过渡、运动的平滑度等等。
CPU编码器通过更精细的算法，可能能在某些方面（比如纹理的细节保留、边缘的处理）做得更好，这些细节上的优化更容易被人的眼睛捕捉到，从而产生“更清晰”的观感。
而GPU编码器虽然也能做到很好的画质，但在追求“绝对极致”的情况下，那些极其微小的、需要非常深入的分析才能改进的点，可能就会被忽略。
为什么现在GPU加速越来越普遍，而且效果也不错？
当然，这并不是说GPU加速就不好。GPU编码技术也在飞速发展，硬件编码器（如Nvidia NVENC, Intel Quick Sync, AMD VCE/VCN）和软件GPU编码（如基于CUDA或OpenCL的库）都在不断进步，它们集成的算法越来越成熟，也越来越擅长在速度和画质之间找到一个很好的平衡点。
对于大多数用户来说，GPU加速已经完全能够满足需求，甚至在很多情况下可以提供比早期的CPU编码更好的画质，而且速度快上N倍。GPU加速的优势在于：
速度极快：这是GPU最大的优势，可以在短时间内完成编码，非常适合实时编码或批量处理大量视频。
功耗较低：相比于让CPU长时间满载运行，GPU加速通常更节能。
算法也在进步：随着硬件和软件的不断迭代，GPU编码器能够实现的算法复杂度也在增加，尤其是在一些针对流行编码标准（如H.264/H.265）的硬件实现中，已经做得相当不错。
总结一下：
所以，“只用中央处理器（CPU）压制的视频会比图形处理器（GPU）加速过的更清晰”，这种说法并非绝对，而是在特定条件下，尤其是当用户追求“极致画质”时，CPU编码器可能因为其更强的逻辑处理能力和更灵活的算法实现，能够在那些需要大量试探性计算、复杂决策和全局优化的环节做得更“到位”，从而带来人眼更敏感到的画质提升。这更像是CPU在“不计成本”地追求每一个细节上的最佳化，而GPU则是在“效率与成本”之间做权衡。
如果一个CPU编码器使用了非常慢但画质极高的预设（比如x264/x265的`placebo`），而GPU编码器使用的是一个追求速度的模式，那CPU编码的视频在画质上很可能（也并非绝对）会略有优势，尤其是在一些细节和纹理的表现上。但反过来说，如果两者都使用相似的、注重平衡的设置，或者GPU编码器也采用了更高级的算法，那么两者之间的画质差异会非常小，甚至难以察觉。
咱们先得明白，视频压制（编码）本质上是一个极其复杂的数学计算过程，目标是将原始视频数据进行压缩，以减少文件大小或传输带宽，同时尽可能地保留视觉信息。这个压缩的过程，并不是简单地删除数据，而是通过各种算法来找出并利用数据中的冗余和规律。
CPU 与 GPU 的工作方式差异
首先，我们要理解CPU和GPU的设计哲学和工作模式是不同的。
CPU（中央处理器）：CPU是通用型的计算核心，它擅长处理一系列复杂、串行的任务，能够根据指令集灵活地执行各种运算，对延迟非常敏感。你可以把它想象成一个全能型的选手，虽然在某一项专精领域可能不如，但它什么都能做，而且做得很“聪明”，能根据具体情况调整策略。在视频编码中，CPU可以很好地调度和执行那些需要复杂逻辑判断、顺序执行的步骤。
GPU（图形处理器）：GPU最初是为了图形渲染设计的，它拥有海量的、相对简单的计算单元，擅长同时处理大量同类型的并行计算任务。它就像一个拥有成千上万流水线工人的工厂，每个工人只负责流水线上的一个特定、重复性的操作，但因为工人数量庞大，整体效率极高。在视频编码中，GPU的优势体现在一些可以高度并行化的计算步骤，比如一些变换（如DCT/FFT）和熵编码的某些部分。
为什么有人觉得 CPU 压制的视频“更清晰”？
这里面可能涉及几个关键点，让“清晰度”这个主观感受在CPU编码时有所体现：
1. 更精细、更复杂的编码算法运用（尤其是在高画质设置下）：
视频编码器（比如H.264, H.265, AV1）内部有很多参数和算法的选择。对于追求最高画质的编码，很多算法需要大量的尝试性计算、复杂的决策树遍历或者全局性的分析。
例如，运动预测是视频编码的关键。编码器需要找出当前帧的某个块在参考帧中的最佳匹配位置，这涉及到大量的搜索和计算。更高级的运动预测算法（如更精细的块划分、更复杂的搜索模式）可以更准确地捕捉到画面中的运动，从而减少残差信息，提高压缩效率和画质。
场景复杂度分析、片元（slice）划分策略、量化参数（QP）的动态调整等，这些都需要根据画面内容的实时变化进行智能决策。
CPU在处理这类需要大量分支判断、复杂的动态规划或全局优化的算法时，往往比GPU更有优势。GPU的强大在于其并行处理能力，但它在处理高度依赖前一步计算结果、需要反复迭代和条件判断的复杂决策时，其架构上的限制（指令集灵活性、逻辑控制能力）可能不如CPU。GPU更擅长的是“大批量的相同计算”，而不是“精细的个性化决策”。
很多高级的编码预设（如x264/x265的`preset ultrafast`到`preset placebo`），越往后画质越好，但编码速度也越慢。这些更慢的预设往往启用了更多更复杂的分析和搜索算法，而这些算法的实现，尤其是那些深度依赖串行逻辑的，CPU往往能更有效地执行。
2. CPU编码器可能更愿意“牺牲时间换画质”：
CPU的强大在于其通用性和处理复杂逻辑的能力，这使得开发者可以实现更“不计成本”的优化算法。比如，在运动搜索时，CPU编码器可能会尝试更多的匹配块、更多的搜索范围，或者更复杂的搜索路径，仅仅是为了找到那个最微小的改进。它不需要担心因为增加一点点计算量就拖慢整体进度，因为它本身的设计就是为了完成任务。
而GPU加速的编码，往往会优先考虑速度和并行化效率。为了在合理的时间内完成编码，GPU编码器可能会选择那些能够高度并行化、且在一定程度上可以“牺牲一些精度”的算法。这意味着它可能会在运动搜索的精度、预测模式的选择范围、量化策略的精细度等方面做出一些妥协，以换取更快的速度。这些妥协，虽然肉眼不一定能立刻察觉，但在追求极致画质时，是可能导致微妙差异的。
3. 量化（Quantization）的精细度差异：
量化是视频压缩过程中引入信息损失的关键步骤，它决定了我们将数据舍弃到什么程度。量化参数（QP）的设置对最终画质影响巨大。
更高级的编码器（尤其是在CPU上实现更全面、更精细的，比如基于视觉感知优化的QP选择算法）会根据局部内容的复杂度、运动情况、人眼敏感度等进行更细致的QP调整。
CPU编码器可能有更灵活的机制来处理这些复杂的、非线性的QP调整过程，确保在低比特率下也能尽可能保留关键细节，而在高比特率下则不惜成本保证质量。
4. “视觉感受上的清晰度” vs “客观数据上的清晰度”：
我们说“清晰”，很多时候是一个主观的感受。这不仅仅是像素的锐利度，还包括细节的保留、纹理的自然过渡、运动的平滑度等等。
CPU编码器通过更精细的算法，可能能在某些方面（比如纹理的细节保留、边缘的处理）做得更好，这些细节上的优化更容易被人的眼睛捕捉到，从而产生“更清晰”的观感。
而GPU编码器虽然也能做到很好的画质，但在追求“绝对极致”的情况下，那些极其微小的、需要非常深入的分析才能改进的点，可能就会被忽略。
为什么现在GPU加速越来越普遍，而且效果也不错？
当然，这并不是说GPU加速就不好。GPU编码技术也在飞速发展，硬件编码器（如Nvidia NVENC, Intel Quick Sync, AMD VCE/VCN）和软件GPU编码（如基于CUDA或OpenCL的库）都在不断进步，它们集成的算法越来越成熟，也越来越擅长在速度和画质之间找到一个很好的平衡点。
对于大多数用户来说，GPU加速已经完全能够满足需求，甚至在很多情况下可以提供比早期的CPU编码更好的画质，而且速度快上N倍。GPU加速的优势在于：
速度极快：这是GPU最大的优势，可以在短时间内完成编码，非常适合实时编码或批量处理大量视频。
功耗较低：相比于让CPU长时间满载运行，GPU加速通常更节能。
算法也在进步：随着硬件和软件的不断迭代，GPU编码器能够实现的算法复杂度也在增加，尤其是在一些针对流行编码标准（如H.264/H.265）的硬件实现中，已经做得相当不错。
总结一下：
所以，“只用中央处理器（CPU）压制的视频会比图形处理器（GPU）加速过的更清晰”，这种说法并非绝对，而是在特定条件下，尤其是当用户追求“极致画质”时，CPU编码器可能因为其更强的逻辑处理能力和更灵活的算法实现，能够在那些需要大量试探性计算、复杂决策和全局优化的环节做得更“到位”，从而带来人眼更敏感到的画质提升。这更像是CPU在“不计成本”地追求每一个细节上的最佳化，而GPU则是在“效率与成本”之间做权衡。
如果一个CPU编码器使用了非常慢但画质极高的预设（比如x264/x265的`placebo`），而GPU编码器使用的是一个追求速度的模式，那CPU编码的视频在画质上很可能（也并非绝对）会略有优势，尤其是在一些细节和纹理的表现上。但反过来说，如果两者都使用相似的、注重平衡的设置，或者GPU编码器也采用了更高级的算法，那么两者之间的画质差异会非常小，甚至难以察觉。
网友意见
这个问题成立是有前提的——低码率视频。如果码率足够高，GPU加速的画质也不差，肉眼几乎无法看出，用软件比对结果差异也很小。
此外，还有具体的压缩算法、视频编码影响。其它的视频编码我没怎么研究过就不说了，这里单说一下最流行的H264。
H264视频的全部画面分为三类：I帧、P帧和B帧：
- I帧是对整个画面进行类似JPEG的有损压缩，与其它帧无关，画面数据量最大，在视频中数量最少。
- P帧是只参考之前I帧的画面，只记录差异部分。画面数据量居中，视频中数量稍少。
- B帧是参考之前和之后I帧和B/P帧的画面，只记录差异部分。画面数据量最少，视频中数量最多。说句题外话，因为因为解码的时候需要参考后面的P帧，低性能的播放设备不一定能满足，因此Baseline Profile不支持B帧。
使用一张网上的图片[1]：
对于视频压缩算法来说，想要获得最高的压缩率，最关键在于选择合适的I帧和P帧，使得双向对比的B帧需要记录的数据量最小。而想要选择最合适的I帧和P帧，则需要基于对原始视频中大量的帧画面进行比对分析。分析的画面数量越多，比对的运算量越大。这就是H264编码器中，不同的预设（preset）的区别：preset设置的越慢，比对的帧数越多，越能选出最合适的I帧和P帧，P帧/B帧需要记录的画面差异的数据就越少，结果就是要压缩到相同的目标码率，画质损失也就越少。反之，使用快速预设，比对的帧数量少，P帧/B帧记录的画面差异的数据就越多，压缩画面时的画质损失就越严重。
至于GPU加速，这个因为是大部分使用了GPU加速的商业编码器，以及不同GPU厂家的实现电路目前都是不公开的，和CPU压缩的差异区别在哪，我本人作为非相关人员自然也不清楚。但可以推测的两个可能：
- 使用了简化的比对算法。对于比对下来有差异的图块，没有进一步分割细化后再次比对，或者细化分割后没有对发生位置变动的图像做进一步比对。
- 和CPU编码相同的Preset下，比对的帧数更少，或者并非对所有的帧一一进行比对，未能选择出最合适的I帧和P帧。
如果目标视频码率足够高的话，即使B帧需要记录更多的数据，压缩下来对画质的影响是很轻微的，肉眼看不出来，用软件比对算出来的PSNR/SSNI区别也很小。
最后补充一下，某些转码工具的GPU加速，只是使用GPU对原始视频解码，压制还是使用CPU编码，这种情况下是否使用GPU加速的画质区别非常小。例如ffmpeg就可以使用这种加速方式。
参考
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