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CeBIT: Nero Move It nutzt CUDA - Schnellere Videoberechnung auf Nvidia-Karten

Die neue Version von Move It wird CUDA unterstützen.

Von Georg Wieselsberger |

Datum: 05.03.2009; 12:08 Uhr


CeBIT: Nero Move It nutzt CUDA : Nero Move It Nero Move It Nero wird in seiner neuesten Version von Nero Move It durch die Nutzung von CUDA Berechnungen auf Nvidia-Grafikkarten unterstützen. Damit soll die Berechnung von Videos deutlich schneller werden. Nero Move It unterstützt die Umwandlung von Videos, Musik und Bildern in Formate zur Nutzung auf mobilen Geräten wie dem iPhone, Smartphones, PSP und vielen weiteren Geräten oder auch auf Online-Communities. Die neue Version mit CUDA-Unterstützung wird im April zur Verfügung stehen. Der Preis für die Software beträgt 49,99 Euro.

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Avatar Sukrim
Sukrim
#1 | 05. Mrz 2009, 15:08
So ein Blödsinn, z.B. kann man mit einer aktuellen CPU H264 mit dem Encoder x264 in besserer Qualität weit schneller encodieren als mit z.B. Badaboom oder dem ATI Pendant.

Außerdem - wieso CUDA und nicht OpenCL?!

Für sowas würde ich (noch) nicht Geld ausgeben.
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Avatar AlphaX2
AlphaX2
#2 | 05. Mrz 2009, 16:27
Außerdem war der Test in der letzten Chip - VERNICHTEND!

Ständige abstürze und beinahe keine Devices die erkannt werden, führen in Verbindung mit den ständig abbrechenden Syncs zum absoluten No-Go!

Die Frage ist zwar was sich zu dieser Version getan hat - als ich wäre dabei sehr vorsichtig!

AlphaX2
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Avatar pstahl
pstahl
#3 | 06. Mrz 2009, 02:20
Zitat von Sukrim:
So ein Blödsinn, z.B. kann man mit einer aktuellen CPU H264 mit dem Encoder x264 in besserer Qualität weit schneller encodieren als mit z.B. Badaboom oder dem ATI Pendant.

Außerdem - wieso CUDA und nicht OpenCL?!

Für sowas würde ich (noch) nicht Geld ausgeben.


Vergleiche mal die Rechenleistung von aktuellen GPUs und CPUs. Z.B. ist eine GTX280 ca. 10mal schneller als ein Intel QuadCore QX9650 (900 GigaFLOPS vs. 96 GigaFLOPs). Wer sowas nicht für hoch parallelisierbare Dinge wie Video-Encoding ausnutzt, verpennt die Zukunft ...

OpenCL ist bisher nur ein Draft. Es gibt noch keine (benutzbare) Implementierung. Deshalb halt CUDA.

Solltest dich vorher vielleich mal ein bissl besser informieren ...
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