El sistema de compresión de vídeo Perseus de V-Nova ofrece ahora soporte para las GPUs de Nvidia

La potencia de las unidades de procesamiento gráfico de Nvidia permiten mejorar el rendimiento con compresión de vídeo masivo en paralelo.

La avanzada tecnología de procesamiento de vídeo Perseus de V-Nova soportará ahora las GPUs de Nvidia, logrando así nuevos niveles de rendimiento. Esta tecnología ya está disponible en el mercado para los proveedores de equipos, integradores de sistemas, proveedores de servicios y operadores.

Perseus permite el procesamiento paralelo masivo de la señal de vídeo lo que significa que es capaz de ejecutar puramente en una GPU sin hardware adicional. Esto proporciona un salto cuantitativo en la eficiencia de compresión de vídeo en tiempo real a través de una serie de dispositivos profesionales y de consumo, tales como codificadores, transcodificadores, set-top boxes y dispositivos conectados.

Los productos Perseus GPU están ya siendo desplegados en aplicaciones de contribución, distribución de señales desde eventos en directo a través de backbones de operadores Tier-1 y de servicio. Además, permite atender señales en hasta Ultra Alta Definición (UHD/4K) sin pérdida visible de calidad a cadencias de 300 Mbps, un 2,5% del tamaño de la señal original sin comprimir. Tanto los procesos de codificación como decodificación pueden correr en tiempo real en una sola Nvidia GPU con apenas 16ms necesarios para procesar UHD full frame a 60 fps.

Guido Meardi, CEO y cofundador de V-Nova, ha destacado que “mientras que los codecs existentes son altamente serializada, Perseus es capaz de aprovechar toda la potencia de procesamiento de las GPUs Nvidia. Es de subrayar la capacidad de Perseus para distribuir la carga de procesamiento a través de toda la GPU. Estamos en condiciones de proporcionar a los fabricantes de equipos de vídeo profesional una tecnología de compresión paralela masiva ejecutable sobre hardware masivamente paralelo, para ofrecer el mejor rendimiento de compresión de vídeo posible”.

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