📒 👸 🏇🏾 Adobe Premiere Pro में OpenCL: CPU की तुलना में GPU कितना तेज है? ⏏️ 🌚 🏂🏾

नमस्कार Giktayms! OpenCL का उपयोग करके वीडियो कार्ड का उपयोग करके डेटा प्रोसेसिंग में तेजी लाने की अद्भुत दुनिया की खोज करने के बाद, मैंने शुरुआती लोगों के लिए थोड़ी परिचयात्मक सामग्री लिखने का फैसला किया, जो अभ्यास में इस तकनीक से परिचित नहीं हैं। इंटरनेट अक्सर सवाल उठाता है "मुझे किस तरह की उत्पादकता हासिल होगी?", लेकिन जवाब या तो सार हैं या अत्यधिक सिद्धांतबद्ध हैं।
इस पोस्ट का उद्देश्य यह दिखाना है कि OpenCL का उपयोग वीडियो संपादन कार्यक्रमों में वीडियो के प्रतिपादन को कैसे तेज कर सकता है। आप सिद्धांत और गणित में एक गहरी तल्लीनता नहीं पाएंगे - मेरे बिना Giktims और Habré पर OpenCL के बारे में विस्तृत सैद्धांतिक लेख हैं। केवल कार्य और परीक्षण परिणामों का विवरण होगा, इसलिए कृपया पाठ को शुरुआती लोगों के लिए एक सरल परिचयात्मक मार्गदर्शिका के रूप में समझें।

इसकी आवश्यकता क्यों है?

आधुनिक ग्राफिक्स कार्ड वास्तविक कंप्यूटिंग राक्षस हैं, जिनकी पूरी शक्ति आमतौर पर खेलों पर खर्च होती है। बेवकूफ लोगों ने महसूस किया कि यदि प्रोग्रामर को वीडियो चिप्स की कंप्यूटिंग इकाइयों तक सीधी पहुंच दी गई है, तो यह सभी विशाल शक्ति किसी अन्य कार्यों के लिए इस्तेमाल की जा सकती है, न कि केवल 3 डी ग्राफिक्स प्रसंस्करण के लिए।

एनवीआईडीआईए पहले इस विचार को अपने कम्प्यूटेड यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर (सीयूडीए) समानांतर कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर के साथ लागू करने में सफल रहा। सी भाषा और एक विशेष संकलक के विस्तारित सिंटैक्स का उपयोग करके, डेवलपर्स कम्प्यूटेशनल कार्यों के लिए ग्राफिक्स चिप का उपयोग करने में सक्षम थे। एएमडी ने बदले में, स्ट्रीम एसडीके को पेश किया - क्यूडा के लिए इसकी मालिकाना दृष्टि।

परिणाम अभूतपूर्व था - मीडिया डेटा के प्रसंस्करण से जुड़ी प्रक्रियाएं, जो कि उच्च स्तर के समानांतरकरण का अर्थ है, केंद्रीय प्रोसेसर द्वारा गणना के मामले की तुलना में कई गुना तेजी से पूरा हुआ। GPU का लाभ विशेष रूप से 3 डी-मॉडलिंग कार्यक्रमों और वीडियो प्रसंस्करण में प्रदान करने पर स्पष्ट किया गया था।

CUDA की रिहाई के एक साल बाद, क्रोनोस ग्रुप कंसोर्टियम ने ओपनसीएल फ्रेमवर्क जारी किया। वास्तव में, उन्हें वीडियो कोर सहित विभिन्न आर्किटेक्चर पर प्रोसेसर की कंप्यूटिंग शक्ति तक पहुंचने के लिए कोड को एकीकृत करना था। उस क्षण से, नए ढांचे के लिए समर्थन को पेशेवर सॉफ्टवेयर में सक्रिय रूप से पेश किया जाने लगा।

तिथि करने के लिए, ओपनसीएल एडोब कार्यक्रमों, मीडिया कन्वर्टर्स, गणितीय मॉडलिंग के लिए लोकप्रिय 3 डी-रेंडर, सीएडी और सॉफ्टवेयर का समर्थन करता है।

बेहतर CUDA या OpenCL?

एक बहुत ही लगातार और बहुत ही दिलचस्प सवाल सबटाइटल है। ये दोनों प्रौद्योगिकियां भाइयों के विपरीत हैं। लंबे समय से पीड़ित PhysX की तरह, CUDA एक बंद तकनीक है जो केवल NVIDIA चिप्स द्वारा समर्थित है और इसका कोई मतलब नहीं है सभी विशेष सॉफ़्टवेयर। OpenCL एक बहिर्मुखी है, कोड किसी भी उत्साही के लिए खुला है, कोई भी सॉफ्टवेयर जो परिभाषा के अनुसार OpenCL के साथ GPU कंप्यूटिंग का समर्थन करता है।

NVIDIA प्रोग्रामर खत्म नहीं होते हैं - यदि आप एक ही प्रदर्शन के साथ वैक्यूम में दो गोलाकार वीडियो कार्ड लेते हैं, तो NVIDIA चिप पर CUDA, AMD चिप पर OpenCL की तुलना में औसतन 20% अधिक प्रदर्शन दिखाता है। लेकिन एक बारीकियों है, जैसा कि वे कहते हैं - अगर NVIDIA का CUDA जल्दी और अच्छी तरह से काम करता है, तो इस कंपनी के कार्ड पर OpenCL, AMD की OpenCL प्रसंस्करण गति से थोड़ा कम है। कुछ साल पहले, स्थिति बहुत ही विकट थी, लेकिन समय के साथ, ड्राइवरों का उपयोग करते हुए, अंतर बना दिया गया था। फिर भी, OpenCL में NVIDIA GeForce का विशिष्ट प्रदर्शन अभी भी AMD Radeon की तुलना में थोड़ा कम है। इसलिए, जिन लोगों ने विशेष रूप से ओपनसीएल का समर्थन करने वाले एप्लिकेशन के साथ काम करने के लिए एक NVIDIA कार्ड खरीदा है, वे खराब स्थिति में होंगे - एडेप्टर अधिक महंगा निकलेगा, और इसकी दक्षता राडॉन की तुलना में कम हो सकती है। ऐसा खेल मोमबत्ती के लायक नहीं है।

लोहा

मैंने इस साल की गर्मियों में ही ओपनसीएल की अद्भुत दुनिया की खोज की, जिसमें एक ही बार में दो AMD Radeon 300 सीरीज के वीडियो कार्ड खरीदे: SAPPHIRE NITRO R9 380 और SAPPHIRE Tri-X R9 390X । उनमें से एक को घरेलू परीक्षणों के परिणामों के आधार पर, स्टोर में वापस सौंपने की योजना बनाई गई थी। कार्ड घर पर वीडियो संपादन के लिए खरीदे गए थे, राडोन की दिशा में चुनाव काफी सचेत था: एक तरफ, सीयूडीएए ओपनसीएल से तेज है। दूसरी ओर, जैसा कि यह निकला, OpenCL को CUDA की तुलना में काफी अधिक पेशेवर सॉफ़्टवेयर द्वारा समर्थित किया गया है, और OpenCL में NVIDIA कार्ड का प्रदर्शन वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देता है।

SAPPHIRE कार्ड के प्रस्तावित वर्गीकरण में से, मुझे यह बाकी की तुलना में अधिक पसंद आया। संदर्भ डिजाइन के प्रशंसकों के विपरीत, SAPPHIRE शीतलन प्रणाली में क्लासिक प्रशंसकों का उपयोग करता है, जो संदर्भ केन्द्रापसारक पवन टर्बाइन की तुलना में बहुत शांत हैं - मैंने Radeon 4870x2 वीडियो वीडियो वैक्यूम क्लीनर के साथ त्वरित परिचित होने के बाद उनके लिए एक मजबूत शत्रुता विकसित की।
घर पर, जब दो विशाल बक्से को खोलना होता था, तो मुझे ऐसा महसूस होता था कि मॉसी मास्टोडन है - वीडियो कार्ड बड़े हैं। SAPPHIRE R9 390X वास्तव में बहुत बड़ा है, जिसमें तीन पंखे और एक हीटसिंक है जो मुद्रित सर्किट बोर्ड के आकार से अधिक है। सबसे पहले, मैं और भी चिंतित था कि क्या ये राक्षस मेरी लाश में फिट होंगे। सौभाग्य से, हम अंदर आ गए, लेकिन हार्ड ड्राइव पिंजरे से एक हार्ड ड्राइव को निकालना पड़ा। एक किलोवाट बिजली की आपूर्ति भी शानदार नहीं थी - R9 390X को दो चार-पिन पावर कनेक्टर की आवश्यकता होती है, और प्रत्येक पीएसयू इस तरह के वर्तमान को नहीं खींचेगा।

इसलिए, मेरे घर का विन्यास, जिस पर OpenCL तुलनात्मक परीक्षण किए गए थे:

प्रोसेसर: इंटेल कोर i5-2500K, 3.7 गीगाहर्ट्ज पर ओवरक्लॉक किया गया
रैम: 12 जीबी डीडीआर -1333
मदरबोर्ड: ASUS P8Z77-V PRO
ड्राइव: 120 जीबी A-DATA सिस्टम SSD, 2 TB HDD WD ब्लैक WD20EARS सामग्री
बिजली की आपूर्ति: कोर्सर 1000 डब्ल्यू

मुलायम

यदि Adobe Premiere Pro CS4 कार्यालय में एक भारी भार था, तो घर पर आप अपनी पसंद के अनुसार कार्यक्षेत्र व्यवस्थित कर सकते हैं। मैं शायद ही कभी खरीदने के बारे में सोचूंगा Premiere Pro अगर Adobe ने मेरी राय में, क्रिएटिव क्लाउड सदस्यता प्रणाली को अद्भुत रूप से लुढ़काया नहीं। अब 600 रूबल के लिए एक महीने में मेरे पास एक कानूनी और लगातार अपडेटेड Premiere Pro CC है। और वह, पुराने आदमी के कार्यालय के विपरीत, मूल रूप से OpenCL और CUDA का उपयोग करके प्रतिपादन का समर्थन करता है!
यदि आपका वीडियो कार्ड OpenCL या CUDA के साथ काम करता है, तो Premiere Pro में एक प्रोजेक्ट बनाने के चरण में आप एक रेंडर चुन सकते हैं। हार्डवेयर त्वरण के लिए पारा प्लेबैक इंजन GPU (OpenCL) या (CUDA) से मिलता है। एक तैयार परियोजना में, रेंडरर को फ़ाइल मेनू से प्रोजेक्ट सेटिंग्स के माध्यम से बदला जा सकता है।

जैसा कि मैंने पहले ही कहा, ओपनसीएल का उपयोग करके आप वीडियो कार्ड के लिए वीडियो प्रभाव के आवेदन पर गणना स्थानांतरित कर सकते हैं। हालांकि, Premiere Pro समर्थन में सभी प्रभाव OpenCL नहीं हैं - आप सूची में इस तरह के एक आइकन की उपस्थिति या अनुपस्थिति के बारे में पता लगा सकते हैं।

टेस्ट

एक परीक्षण परियोजना के रूप में, मैंने दो मिनट का वीडियो चुना, जिसमें फुल एचडी वीडियो के कई खंड शामिल थे जिसमें 72 एमबीपीएस की बिटरेट और 24 फ्रेम प्रति सेकंड की दर थी। इन सभी अपमानों के ऊपर, लुमेट्री कलर के त्वरित प्रभाव को लागू किया गया था, जिसके द्वारा मैंने रंग सुधार किया। आउटपुट को h.264 प्रारूप में एक फिल्म मिलना था, 1920 × 1080 के संकल्प में (जो कि, बिना बदलाव के), 6-7 Mbit / s की एक बिटरेट, दो-पास एन्कोडिंग का उपयोग किया गया था।
वीडियो कार्ड के संचालन की पुष्टि करने के लिए, मैंने GPU-Z मापदंडों को लिया - ग्राफिक्स कोर की आवृत्ति को देखते हुए, यह समझना आसान है कि सीपीयू द्वारा वीडियो कब प्रस्तुत किया जा रहा है, और कब जीपीयू।

पहले टेस्ट रन में, मैंने ल्यूमेट्री कलर इफ़ेक्ट को बंद कर दिया, इसलिए पूरे रेंडर को वीडियो बिटरेट को बदलना था।

1 चलाएं:
प्रोजेक्ट 2 मिनट, h.264, 6-7 mbps, कोई प्रभाव नहीं

सी पी यू	3:09
SAPPHIRE ट्राई-एक्स R9 390X	2:33
SAPPHIRE NITRO R9 380	2:38

प्रभाव लागू किए बिना, प्रोसेसर और शक्तिशाली आधुनिक ग्राफिक्स कार्ड के बीच गति प्रदान करने में अंतर बहुत कम है। लगभग एक घंटे की कुल अवधि के साथ वीडियो प्रसंस्करण करते समय, ओपनसीएल का उपयोग करने से लाभ अधिक ध्यान देने योग्य होगा, लेकिन अभी भी बहुत छोटा है। फिर भी, लगभग हमेशा संपादन प्रक्रिया के दौरान, रंग सुधार प्रभाव वीडियो पर लागू होते हैं, इसलिए इस परीक्षण को "सिंथेटिक" माना जाना चाहिए।

रन 2:
प्रोजेक्ट 2 मिनट, h.264, 6-7 mbps, लुमेट्री कलर इफेक्ट

सी पी यू	11:33
SAPPHIRE ट्राई-एक्स R9 390X	2:42
SAPPHIRE NITRO R9 380	2:48

परिणाम खुद के लिए बोलते हैं - यदि दोनों वीडियो कार्ड ने अनायास वीडियो को वास्तविक समय की तुलना में थोड़ा धीमा कर दिया, तो प्रोसेसर ने प्रत्येक मिनट को प्रस्तुत करने में लगभग छह मिनट खर्च किए। और यह केवल एक ही प्रभाव सक्षम है! यदि परीक्षण से पहले मुझे पूरी अवधि के लिए रंग सुधार के साथ एक घंटे की फिल्म की प्रक्रिया की उम्मीद थी, तो परिणामों के बाद मैंने इस विचार को छोड़ने का फैसला किया। अपने काम में, मैं वीडियो के छोटे खंडों में रंग सुधार लागू करता हूं, और एक या दो घंटे का रेंडर मुझे ज्यादा परेशान नहीं करता है। मेरे पास परीक्षण के उद्देश्यों के लिए चार या पांच घंटे खोने का समय नहीं था।
परिणामों को एक्सट्रपलेशन करके, हम मान सकते हैं कि प्रोसेसर 4.5 घंटे में 60 मिनट तक चलने वाले रंग सुधार के साथ प्रबंधित होगा, जबकि वीडियो कार्ड को एक घंटे से कम की आवश्यकता होगी!

जाँच - परिणाम

परीक्षण के परिणामों के आधार पर, मैंने खुद को SAPPHIRE NITRO R9 380 छोड़ दिया - कार्ड की कीमत सबसे अच्छे R9 390X से काफी सस्ती है, लेकिन प्रीमियर प्रो में दो एडेप्टर का प्रदर्शन लगभग समान है। यह देखते हुए कि एडॉप्टर को काम करने के लिए खरीदा गया था, जिसका अर्थ है कि 17 हजार रूबल से खर्च किए गए पैसे को सब पर दया नहीं है। इसके अलावा, GTA V में यह मानचित्र शानदार साबित हुआ, लेकिन यह विषय पूरी तरह से अलग नोट के लिए है।

OpenCL के उपयोग के अनुभव के रूप में, कोई भी स्वीकार नहीं कर सकता है - वीडियो संपादन की दुनिया में एक उद्धारकर्ता आया: प्रतिपादन एक खुशी में बदल गया। इंटेल कोर i5 को ओवरक्लॉक करने की तुलना में, जीपीयू आसानी से प्रीमियर प्रो में सुपरइम्पोज्ड इफेक्ट्स के साथ वीडियो प्रोसेस करता है। इस तरह के परीक्षण परिणामों के साथ, जीपीयू द्वारा रेंडरिंग का उपयोग करने का कोई सवाल ही नहीं है। एकमात्र प्रश्न यह है कि कौन सा वीडियो कार्ड इसके अनुकूल होना चाहिए। ऊपरी गेमिंग सेगमेंट से कुछ ही सही होगा, उदाहरण के लिए, एएमडी राडोन आर 9 3 एक्सएक्सएक्स। SAPPHIRE NITRO R9 380 ने पूरी तरह से मेरी जरूरतों को पूरा किया। लेकिन मिड-रेंज और यहां तक कि एंट्री-लेवल एडेप्टर भी OpenCL का समर्थन करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे पेशेवर सॉफ़्टवेयर में आपके काम को काफी गति देंगे।