视屏的软解码和硬解码

最近在研究IJKPlayer框架,对视屏的软解码和硬解码也有一些自己的理解.

我们在计算机上播放的视频文件都是经过压缩的，因为这样有利于节约存储空间；那么在播放过程，就需要进行一个反射的解压缩过程。在以前这项工作都是由ＣＰＵ来完成的，对于普通分辨率的ＡＶＩ、ＲＭＶＢ等文件，绝大多数的ＣＰＵ都可以胜任；但是发展到高清视频（１０８０i／p）之后，数据解压缩的工作量比以前翻了数倍，这让很多处理器叫苦不迭。

随着技术的发展，工程师们发现显卡的ＧＰＵ／ＶＰＵ要比ＣＰＵ更适合这类大数据量的、低难度的重复工作。视频解码工作从处理器那里分离出来，交给显卡去做，这就叫做“硬解码”，例如ＮＶＤＩＡ的PureVideo、ＡＭＤ的ＵＶＤ技术等等；与之对应的，以前那种纯粹依靠ＣＰＵ来讲稿的方式则是“软解码”。不过受到技术条件的限制，纯粹的“硬解码”在现阶段是不存在的，ＣＰＵ依然在发挥一部分作用，只不过硬解码时ＧＰＵ／ＶＰＵ已经成为运算的主力。

以上是一般意义上视屏的软解码和硬解码在百度百科的区别,在我们做视屏开发中,两者的具体区别可以用一下几点来理解:

1.软解码和硬解码的区别:

软编码：使用CPU进行编码

硬编码：使用非CPU进行编码，如显卡GPU、专用的DSP、FPGA、ASIC芯片等

2.软编码和硬编码比较

软编码：实现直接、简单，参数调整方便，升级易，但CPU负载重，性能较硬编码低，低码率下质量通常比硬编码要好一点。

硬编码：性能高，低码率下通常质量低于软编码器，但部分产品在GPU硬件平台移植了优秀的软编码算法（如X264）的，质量基本等同于软编码。

3.目前的主流GPU加速平台

Intel、AMD、NVIDIA

4.目前主流的GPU平台开发框架

CUDA：NVIDIA的封闭编程框架，通过框架可以调用GPU计算资源

AMD APP：AMD为自己的GPU提出的一套通用并行编程框架，标准开放，通过在CPU、GPU同时支持OpenCL框架，进行计算力融合。

OpenCL：开放计算语言，为异构平台编写程序的该框架，异构平台可包含CPU、GPU以及其他计算处理器，目标是使相同的运算能支持不同平台硬件加速。

Inel QuickSync：集成于Intel显卡中的专用视频编解码模块。