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Du nouveau chez NVidia et TMPGEnc 4.0 XPress de Pegasys


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NVIDIA CUDA AUGMENTE DE 446% LA VITESSE DE LA SOLUTION DE TRAITEMENT VIDÉO DE PEGASYS.

Le logiciel TMPGEenc 4.0 XPress de Pegasys Inc utilisera les GPU NVIDIA GeForce pour amener rapidement la vidéo sur plusieurs formats.

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NVISION 2008 – SAN JOSE, CA – 25 AOUT 2008 – Aujourd’hui, à la conférence NVISION 2008, NVIDIA Corporation, en collaboration avec Pegasys Inc., fabricant du logiciel d’encodage vidéo multi-format TMPGEnc 4.0 XPress, a démontré comment optimiser le traitement vidéo avec l’architecture massivement parallèle du GPU.

Grâce à la technologie NVIDIA CUDA (environnement de programmation en langage C pour GPU), Pegasys bénéficie des capacités de traitement parallèle d’un GPU NVIDIA GeForce® pour créer une version beta du logiciel TMPGEnc 4.0 XPress compatible avec le GPU. Ce logiciel est utilisé pour accroître dans des proportions considérables la vitesse de traitement et de décodage vidéo : +446% sur un GPU GeForce. 1

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« En s’appuyant sur la technologie NVIDIA CUDA pour accélérer notre application sur le GPU, nous avons bien amélioré la vitesse de filtrage du logiciel TMPGEnc 4.0 XPress », a déclaré Tak Ebine, CEO de Pegasys Inc. « La technologie CUDA nous a aidés à obtenir ce résultat dans un temps de développement relativement court car cette technologie est intuitive pour les programmeurs en C ».

Le logiciel TMPGEnc 4.0 XPress convertit et compresse (encode) tous les fichiers vidéo qui peuvent être lus sur PC (MPEG, AVI, WMV, DivX, FLV mais aussi la vidéo DVD). L’interface unique du Video Mastering Engine de Pegasys est réputée pour être très facile à utiliser et à faciliter l’édition et la conversion de sources vidéo.

« Le logiciel de transcodage vidéo de Pegasys a été récompensé au Japon et dans le monde pour sa qualité et sa facilité d’utilisation », a déclaré Patrick Beaulieu, directeur du marketing produits, Technologies Photo/Vidéo chez NVIDIA. « L’intégration de la technologie CUDA dans ce logiciel de traitement vidéo illustre son large spectre applicatif et sa valeur pour les applications grand public. Nous allons poursuivre notre collaboration et mettre la version finale de ce logiciel sur le marché ».

NVIDIA a annoncé CUDA en 2007, apportant ainsi aux développeurs de logiciels un environnement de programmation basé sur le langage C pour créer facilement des applications tournant sur les GPU NVIDIA. Plusieurs applications commerciales et scientifiques ont adopté la technologie CUDA et désormais les applications grand public voient le jour et montrent des améliorations considérables grâce à cette technologie. Quelques-unes des premières applications grand public concernent l’encodage et le décodage vidéo, que les analystes et les experts en technologie considèrent comme les premiers candidats pour bénéficier de l’accélération GPU.

NVIDIA a livré plus de 80 millions de GPU compatibles CUDA, ce qui en fait la plus grande base installée de processeurs parallèles généralistes et la dernière génération de GPU NVIDIA GeForce offrent 240 cœurs de processeurs. Les processus qui peuvent être divisés en de multiples éléments et tournent en parallèle peuvent être programmés pour tirer parti de l’énorme potentiel de traitement du GPU.

Les deux sociétés prévoient de poursuivre le développement du logiciel et d’augmenter l’utilisation de CUDA dans le logiciel TMPGEnc pour intégrer l’accélération dans davantage de fonctions et de formats vidéo.

Pour plus d’informations, visitez le site web de Pegasys : http://www.pegasys-inc.com

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    • Oui, tout à fait. Je n'en crois pas mes yeux. On n'a pas affaire à une simple interpolation pour faire des pixels intermédiaires, mais à la génération d'images probables. Il y a une marge d'erreur comme dans tout calcul statistique. Théoriquement, ce n'est pas exempt de risque et il peut y avoir des défauts (artefacts) . Mais concrètement, je n'observe que des résultats époustouflants. La qualité et la fidélité sont tels qu'on peut se poser des questions. J'ajoute: Il ne faut pas confondre Upscaler (Suréchantillonner) et Enhancer (Améliorateur) . 
    • Si on suit cette logique pourquoi ne pas filmer en 360p puisque upscaler ne sera plus un pb grâce à l'IA ?   Rien ne remplacera la captation directe du bon nombre de pixels dès le départ. L'upscaling, quelle que soit la méthode utilisée, consiste en définitive à inventer des pixels qui n'existent pas dans l'image d'origine.  
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    • Sketchup c'est fait pour l'architecture uniquement et ça reste limité... Pour ce que je fais ça me convient, genre restitution du camp de Judes (82) créé pour recevoir l'afflux de républicains espagnols en 1939... On me suggère de reconstituer le camp en entier. J'ai heureusement le plan précis d'une des 40 baraques, et après Gemini me crée "l'ambiance" autour...
    • La mode est au SAAS (Software As A Service) depuis 15 ans :   - avantages pour le client : comme tu l'as dit, ce n'est plus la puissance du PC de l'utilisateur qui est en jeu + il utilise toujours la version la plus à jour - inconvénients pour le client : ça coûte bien souvent plus cher que le On-Premise (installation locale), les données manipulées transites sur les serveurs du fournisseur du logiciel
    • Je comprend ta démarche et tes réticences.  La modélisation 3D est une vieille préoccupation des informaticiens. On faisait déjà des modélisations de carrosserie et de bras de suspension dans les années 80 quand je travaillais au bureau d'études de Renault. C'était compliqué et fastidieux, mais c'était le début de la fabrication par commande numérique. On faisait aussi des simulations numériques de contraintes sur des pièces virtuelles pour prévoir la résistance mécanique ou la diffusion thermique dans un disque de frein. Tu vois, les modèles numériques ne servent pas seulement à faire de belles images. Les logiciels ont évolué avec les ordinateurs plus performants, et les interfaces sont plus pratiques. Mais ça reste un casse tête de numériser un objet 3D. Des logiciels grand public comme Freecad, Sketchup ou Blender sont difficiles à maitriser. Un des problèmes actuels de l'IA générative est qu'elle fonctionne sur des images sans avoir conscience de la réalité 3D des objets représentés. C'est impossible, dans ce cas, de générer plusieurs vues d'un même décors sous des angles de vues différents. Mais les progrès vont vite. Certains outils sont capables d'analyser la perspective d'une image et d'en déduire la profondeur. Avec l'IA "Pollo" j'ai généré différentes vues d'une pièce avec ses meubles. Je ne disposais, au départ, que d'une vue générale de face. Je ne parierais pas un Kopeck sur l'avenir de Sketchup. 
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