顯卡硬體解碼這概念，各位多少都有聽過。最早它指的是GPU通用計算能力，處理視頻編碼這種計算量龐大的工作。但隨著硬體發展，現在顯卡硬體解碼，跟十幾年前用CUDA加速編碼不一樣了，現在的顯卡硬體解碼指的是用GPU內建單元進行專門解碼影片電路，效率比通用計算的速度高很多，目前AMD、Intel和NVIDIA都在自家硬體中加入了硬體解碼相關的單元，但大家忽略了，簡單介紹一下AMD、Intel和NVIDIA的硬體解碼技術在目前的情況。
NVIDIA NVENC
先要說的是NVIDIA的NVENC，從進步很大的Kepler架構開始，NVIDIA在GPU中加入專門解碼影片的硬體，並引入了NVENC功能。NVIDIA每次出新架構的同時會更新這單元，加入一些新的特性。從Kepler開始到Turing，NVENC單元已經更新了六代之多了，列出幾個比較重要的：
· 從第二代Maxwell，也就是GM20x晶片開始，NVENC支持HEVC的硬體解碼。
· Pascal開始，支持10-bit的HEVC硬體解碼。
· Turing開始，支持HEVC的B幀，大幅減少碼率開支。
不過NVENC的支援情況相當複雜，舉例說同樣屬於Pascal家族，高階GTX 1070、1080可同時處理兩條視頻流，而中階GTX 1060只支援一條視頻流；再比如說GTX 1650這款用小圖靈核心的顯卡的NVENC模組實際上是Volta版本的（老黃的刀法可不僅限於GPU的規模）。對此，NVIDIA官方提供了一個非常詳細的網站供參考：Video Encode and Decode GPU Support Matrix，如果各位想要搞明白自己顯卡的硬體解碼能力，參照這網站就沒問題了。
NVENC只能夠編碼AVC和HEVC，但發展到現在，它的解碼品質已經非常優秀了，這項功能目前的應用還是比較廣的，像NVIDIA自家的GeForce Experience在截取畫面的時就默認會調用NVENC。
Intel Quick Sync Video
Intel是影片硬體解碼電路的始祖，早在一代Sandy Bridge處理器，也是二代Core i系列處理器，他們就為內顯模塊加入了Quick Sync Video ( QSV ) 特性，發展到現在相當成熟。相比起NVENC只針對高清影片硬體解碼技術不同的是，QSV中也包含了對視頻解碼的相關支援（NV那兒解碼是NVDEC的東西），從Sandy Bridge開始到Kaby Lake為止，QSV隨每代架構演進和內顯同步更新。隨著這幾年Intel在架構上的停滯，QSV也沒太大更新。不過Ice Lake和Tiger Lake上面它還是有一定程度的進步，比如說Tiger Lake就將要引入針對AV1編碼的硬體解碼能力。
在硬體編碼方面，除了AVC和HEVC這兩個常用的視頻編碼之外，QSV還支持MPEG-2、MJPEG和VP8、VP9的編碼支援。它也是較早被軟體所支援的硬體視頻編解碼技術，比如Adobe Premiere Pro很早就可以利用到它。需要注意的是，要使用QSV，內顯須處於開啟狀態，也就是說目前被屏蔽掉內顯的處理器字尾F無法用它。
AMD Video Core Next
在高清時代剛開始的時候，AMD或者說ATI針對硬解高清視頻做出的UVD技術可以說是相當的驚艷，不過在編碼方面，他們就落後了一些。
AMD在初代GCN架構的顯卡中引入了Video Coding Engine技術，初始版本只支援YUV420的AVC編碼，且不支持B幀。從VCE 3.0版本開始支援HEVC的編碼。VCE的最後一個版本是Vega20 GPU中應用的VCE 4.1，在基於RDNA架構的Navi晶片上面，它被Video Core Next所取代了。
Video Core Next首次出現是在18年發布的Raven Ridge系列APU上面，它取代掉了原本的VCE和UVD，是一套新的視頻編解碼解決方案。隨後在Navi 1x系列晶片中，集成了VCN 2.0，但特性較1.0沒有變化，Renoir APU上內建VCN 2.1，未來的Navi 2x系GPU將內建VCN 3.0。
如何使用硬體編碼技術？
以前軟體商不重視利用硬體編碼技術，如今PC平台硬體多少會支援一種硬體編碼技術，如果沒利用也是浪費。像OBS這個常用的錄螢幕畫面軟體就支援以上這三項硬體編碼技術，在檢測到系統硬體支援之後會自動在編碼器選項中提供對應的選項；而像Adobe這樣在軟體優化方面不太上心的公司也在Premiere Pro 14.2版本中加入了對NVENC和AMF（Advanced Media Framework，AMD的多媒體處理框架，可調用硬體編碼）的支援。
如果想單獨調用GPU硬體編碼模組去壓視頻，自己又有一定動手能力的，可以了解一下日本大神rigaya寫的NVEnc、VCEEnc和QSVEnc這三款軟體，現在的FFmpeg中也整合了QSV和NVENC，各大FFmpeg的圖形化前端應該也做了相應的支援。
順帶一提的是，利用專用單元對視頻進行編解碼操作並不是顯卡或者說PC硬體的專利，一些行動SoC廠早已在旗下產品中加入了相關單元，像蘋果從A10開始就在SoC中內建了HEVC編碼單元，未來給Mac用的自研SoC中肯定也會有相關的單元。
總結來說：硬體編碼技術已普及很好用了，但硬體編碼技術品質如何？
如果在以前用硬體編碼的朋友可能會覺得，硬體編碼的品質較差，事實上這觀念放在今天已經有點不正確了。NVIDIA在最近幾代的NVENC中著重改良了它的品質表現。之前NVIDIA官方已經提供了他們的測試，我用他們的參數跑了一下Netflix開源的客觀視頻品質對比框架vmaf對壓製後的視頻進行評估。這裡用的來源視頻片段是《你的名字》開場不久後的那段MV是從藍光原盤文檔中獲得。
參數的話，NVENC組使用的是-c:v h264_nvenc -preset medium -b:v BITRATE -bufsize BITRATE*2 -profile:v high -bf 3 -b_ref_mode 2 -rc-lookahead 20，libx264組使用的是-c:v libx264 -preset medium -b:v BITRATE -bufsize BITRATE*2 -profile:v high，這兩組參數均參考自官方Blog文章。碼率範圍這邊選擇的比官方文章中的更廣，從2Mbps到20Mbps，2~10Mbps段以1Mbps為間隔，10Mbps以上則以2Mbps為間隔，最終測試得到的碼率-vmaf分數圖線如下：
可以看到，Turing片段在中低碼率段較Pascal有明顯的提升，在這個參數下，兩個由NVENC編碼得到的片段在絕大部分情況下畫質表現均好於libx264的。不過這裡需要指出的是，官方採用的編碼參數對x264是不利的，實際情況中，壓製組會使用更為複雜的控制參數來達到一個碼率-畫質的平衡。不過對於簡單的編碼，NVENC確實贏了。
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