deepin 使用cuda硬件解码
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了deepin 使用cuda硬件解码相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1 未曾选择闭源驱动和选择闭源驱动一样
适应社区版驱动
2 修改禁止开源驱动
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
增加
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo chmod +x /etc/modprobe.d/blacklist.conf
sudo update-initramfs -u
3 安装
使用sudo init 3 进入tty
或者使用ctrl+alt +F2
3.1 卸载驱动
sudo apt-get remove “nvidia-*”
3.2 关闭界面服务
sudo service lightdm stop
4 安装cuda
sudo sh ./cuda_11.2.0_460.27.04_linux_run
选择460 驱动,选择 cuda tool kit
安装完毕,重新启动
sudo /etc/profile
加入
CUDA_HOME=/usr/local/cuda/
export PATH=
P
A
T
H
:
PATH:
PATH:CUDA_HOME/bin/
export LD_LIBRARY_PATH=
L
D
L
I
B
R
A
R
Y
P
A
T
H
:
LD_LIBRARY_PATH:
LDLIBRARYPATH:CUDA_HOME/lib64
保存
执行 source /etc/profile 立即生效
5 测试
运行 nvidia-smi
成功,在三代i5 的cpu下,解码4k视频 ,占用率约百分之10 。否则使用cpu,占用在百分之25左右。当然要看视频的其他特性,占有率会有所不同。
以上是关于deepin 使用cuda硬件解码的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
ffmpeg使用硬件加速hwaccelcuvidh264_cuvidh264_nvenc
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