Risultati Tsunami MPEG Encoder

Per il nostro test, tipicamente codifichiamo il file in MPEG-4 AVC, aggiungendo i filtri di correzione colore e riduzione rumorosità. L’unica eccezione, per valutare l’utilizzo della CPU, è stata la codifica del file senza filtri. Potete chiaramente vedere che la GPU si occupa di buona parte del lavoro di codifica, sollevando la CPU dal lavoro durante la creazione del file MPEG-2, ma questo non si traduce necessariamente in un’accelerazione. La 9600 GT è attualmente più lenta quando si renderizza in MPEG-2 senza l’accelerazione tramite GPU abilitata. Curiosamente notiamo un miglioramento abilitando la codifica tramite la 9800 GTX, mentre con la 9600 GT la differenza è inesistente.

Torniamo alla codifica AVC. Il nostro file di test di 15 secondi, con l’output impostato a 1440×1080, viene gestito il 19% più velocemente dalla 9600 GT e il 45% più velocemente dalla 9800 GTX. TMPGEnc indica anche il carico medio di CPU e GPU durante la transcodifica GPU-assistita. Con la 9600 GT, il 52% del lavoro è gestito dalla GPU e il 48% dalla CPU, anche se controllando da Windows, il carico sulla CPU era del 95%. Con la 9800 GTX, il rapporto era dell’11% di carico sulla CPU e dell’89% sulla GPU. Questo indica che l’applicazione usa la totalità degli stream processor a disposizione.

Abbiamo voluto verificare se CUDA accelerava solo l’applicazione dei filtri, e abbiamo avviato la codifica a 1440×1080 senza filtri, notando quanto ci aspettavamo: un limitato miglioramento delle prestazioni con la GPU abilitata, distante da quanto CUDA è in grado di fare. Senza CUDA, il carico sulla CPU era del 92% e dell’8% sulla GPU.

Con entrambi i filtri, la 9600 GT offre un vantaggio di tempo del 20%. La 9800 GTX incide per un risparmio pari al 32%.

Vorremmo che i programmatori ampliassero l’uso di CUDA anche alla codifica generale, non solo per quanto riguarda i filtri. Tuttavia, i risultati mostrano ugualmente le potenzialità di CUDA.