本文的主要目的是对近期进行的nvidia硬件解码工做的记录和总结。至于为何研究nvidia硬件解码的具体内容,其实主要是为了在项目中可以利用nvidia的硬件解码和编码能力,提升单机的编解码并行能力。截止当前,nvidia的硬件编码官方提供了nvenc的方法,且在ffmpeg中已经增长了对nvenc的编码库。对于硬件解码,官方提供了基于cuda的解码方法,可是ffmpeg中尚未相应的解码库。因此,个人目的就是调研一下这个硬解方案,并将其自定义增长到ffmpeg中。html
官方提供的资料比较少,只包括一页的视频解码器介绍和示例代码。linux
吐槽一下:官网那个一页的介绍参考量真不大,主要仍是参考例程代码。异步
官网提供的例程代码解压后以下图所示,由于是调用解码,因此主要参考了"NvDecodeD3D9"和"NvTranscoder"的代码。ide
总的来讲,nvidia提供了source, parser, decoder三个基本模块。其中source是用来解析视频文件(例如:纯h.264文件),parser是用来解析视频并获得一帧帧的数据,decoder就是解码了。函数
这三个模块相辅相成,其主要操做流程如上图所示。source模块输出h264数据,parser解析这些h264数据,并经过3个重要的回调函数(pfnSequenceCallback, pfnDecodePicture, pfnDisplayPicture)完成解码及输出功能。其中,pfnSequenceCallback是parser解析到序列及图像参数信息时的回调函数,其传入的参数是parser解析好的视频参数,能够用于初始化解码器或重置解码器。pfnDecodePicture是parser解析到视频编码数据后的回调函数,其传入的参数parser处理好待解码的视频编码数据,须要在该函数中调用decoder的接口进行解码操做。pfnDisplayPicture是parser对解码后的数据处理的回调函数,能够在该回调中对已解码的数据进行获取(从显存到系统内存)并处理。this
cuvidCreateVideoSource : 该接口的做用是建立source,主要参数是设置视频文件路径和回调函数。source会去解析指定视频文件,并经过回调函数实现对视频数据的自定义处理。源码中在视频数据回调函数中,调用了cuvidParseVideoData,即向parser中传递数据。编码
//init video source CUVIDSOURCEPARAMS oVideoSourceParameters; memset(&oVideoSourceParameters, 0, sizeof(CUVIDSOURCEPARAMS)); oVideoSourceParameters.pUserData = this; oVideoSourceParameters.pfnVideoDataHandler = HandleVideoData; oVideoSourceParameters.pfnAudioDataHandler = NULL; oResult = cuvidCreateVideoSource(&m_videoSource, videoPath, &oVideoSourceParameters); if (oResult != CUDA_SUCCESS) { fprintf(stderr, "cuvidCreateVideoSource failed\n"); fprintf(stderr, "Please check if the path exists, or the video is a valid H264 file\n"); exit(-1); }
cuvidCreateVideoParser : 该接口是用来建立video parser,主要参数是设置三个回调函数,实现对解析出来的数据的处理。code
//init video parser CUVIDPARSERPARAMS oVideoParserParameters; memset(&oVideoParserParameters, 0, sizeof(CUVIDPARSERPARAMS)); oVideoParserParameters.CodecType = oVideoDecodeCreateInfo.CodecType; oVideoParserParameters.ulMaxNumDecodeSurfaces = oVideoDecodeCreateInfo.ulNumDecodeSurfaces; oVideoParserParameters.ulMaxDisplayDelay = 1; oVideoParserParameters.pUserData = this; oVideoParserParameters.pfnSequenceCallback = HandleVideoSequence; oVideoParserParameters.pfnDecodePicture = HandlePictureDecode; oVideoParserParameters.pfnDisplayPicture = HandlePictureDisplay; oResult = cuvidCreateVideoParser(&m_videoParser, &oVideoParserParameters); if (oResult != CUDA_SUCCESS) { fprintf(stderr, "cuvidCreateVideoParser failed, error code: %d\n", oResult); exit(-1); }
cuvidParseVideoData : 该接口是用来向parser塞数据,经过不断地塞h.264数据,parser会经过回调接口对解析出来的数据进行处理。在例程中,cuvidParseVideoData是在source的pfnVideoDataHandler回调中被使用的,即source获取到视频数据,就将其传递给parser。视频
// the callback of source pfnVideoDataHandler static int CUDAAPI HandleVideoData(void* pUserData, CUVIDSOURCEDATAPACKET* pPacket) { assert(pUserData); CudaDecoder* pDecoder = (CudaDecoder*)pUserData; CUresult oResult = cuvidParseVideoData(pDecoder->m_videoParser, pPacket); if(oResult != CUDA_SUCCESS) { printf("error!\n"); } return 1; }
cuvidCreateDecoder : 该接口是用来建立decoder,经过设置一些解码参数,会返回一个decoder的句柄。这个句柄会在以后的解码接口中被使用。该接口的具体使用方法在例程中有详细的参数设置,这里就繁琐地描述了。htm
cuvidDecodePicture : 该接口就是向解码器传递待解码的数据。须要说明一下,该接口是异步解码,不能经过该接口获得解码后的视频数据,它只是向解码器传数据而已。解码后的数据,是经过parser的pfnDisplayPicture回调获得。
nvidia解码须要使用cuda和nvcuvid两个库(在linux中是libcuda.so和libnvcuvid.so),使用的时候要加载它们,并使用其中一些接口。主要使用到的接口主要有:
cuInit cuDeviceGetCount cuDeviceGet cuDeviceGetName cuDeviceComputeCapability cuCtxCreate cuCtxPushCurrent cuCtxPopCurrent cuCtxDestroy cuMemAllocHost cuMemFreeHost cuStreamCreate cuStreamDestroy cuMemcpyDtoHAsync cuvidCreateDecoder cuvidDestroyDecoder cuvidDecodePicture cuvidCtxLockCreate cuvidCtxLockDestroy cuvidCtxLock cuvidCtxUnlock cuvidMapVideoFrame cuvidUnmapVideoFrame cuvidCreateVideoParser cuvidParseVideoData cuvidDestroyVideoParser
注意:根据库的版本不一样,接口有的须要使用v2版本。例如:cuCtxCreate和cuCtxCreate_v2。
使用nvidia进行硬件解码须要了解一下device内存(能够叫显存或设备内存)和系统内存的数据处理方法。在解码完成后,视频YUV数据是在device内存中的,因此须要使用nvidia提供的接口把数据弄出来。涉及的接口主要有:cuMemAllocHost, cuMemFreeHost, cuvidMapVideoFrame, cuvidUnmapVideoFrame, cuMemcpyDtoHAsync。其中,cuMemAllocHost是用来建立系统及显卡均可访问的系统内存。cuvidMapVideoFrame能够获取到设备内存中指定的YUV数据地址。最后经过cuMemcpyDtoHAsync将设备内存中指定的数据copy到系统内存中。