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硬件解码API介绍

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ffmpeg使用硬件加速hwaccelcuvidh264_cuvidh264_nvenc

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