CPU or GPU？ 视频编码速度大比拼
Intel Quick Sync Video
Core i7 2600K处理器1080p转720p
这一段测试是使用Intel Core i7 2600K处理器的HD Graphic 3000核心显卡，将三段1080p的高清视频编码为720p分辨率、H.264视频编码、MP3音频编码、MP4格式的视频。在打开Quick Sync Video功能后，将会大幅度缩短视频编码时间。仅需要2到3分钟，就可以把一段4.3GB的1080p视频转换为720p，速度快得令人惊讶。在我们之前的印象中，处理器要完成这样的编码过程一般是需要10多分钟才行。在支持Quick Sync Video的Media Converter 7和MediaEspresso 6.5中，两者的编码时间都比较接近。Quick Sync Video发挥了非常重要的作用，大幅度缩短了视频编码过程。
在关闭Quick Sync Video功能后，编码时间大幅度延长，Media Converter 7所编码的MPEG-2格式的视频时间从153秒延长到了472秒。MediaEspresso的处理器软件编码时间，更是延长到了十几分钟。打开Quick Sync Video硬件加速后性能增长幅度大的是MediaEspresso 6.5在转换MPEG-2格式的视频时，性能提升幅度达到了470%。而性能提升小的是Media Converter 7在转换VC-1格式的视频时，性能提升幅度也有140%。可见Quick Sync Video硬件加速功能的确在视频编码过程中非常给力。而关闭Quick Sync Video前后，处理器占用率也有明显变化。在关闭前，处理器占用率在16%左右，工作负荷主要在显卡上。而关闭后，处理器占用率升至60%。
在关闭硬件加速功能后的处理器软件编码的过程中，三款软件的编码时间也有较大的差异，其中Media Converter 7的编码时间较快，MediaEspresso 6.5的编码时间长。这个问题我们在前面有所描述，是因为编码细节设置不同造成的。MediaEspresso 720p的码率设置小是6Mb/s，而另外两款软件码率设置为4Mbps，所以造成测试成绩有一定的差异，不要横向对比三款软件的编码速度。由于MediaCoder不支持Intel Quick Sync Video加速，所以编码过程比较长。
Core i7 2600K处理器1080p转iPhone格式
这一段测试是将三段1080p视频编码为iPhone所使用的格式，分辨率从1080p转换到640×480，同时编码为H.264视频格式、1Mb/s码率、AAC音频和.MP4文件格式。在编码过程中，是否开启硬件加速对测试成绩造成的影响依然很明显。在开启硬件加速后，编码时间仅需1分到1分半。Media Converter 7和MediaEspresso 6.5的编码时间都比较接近，快的不到1分钟就完成编码过程。在关闭Intel Quick Sync Video后，编码时间相应延长，普遍需要4到5分钟才能完成编码。
三款编码软件的编码时间差异相比转换720p格式时要小了不少，不过开启硬件加速和关闭硬件加速之间的性能差别还是相当明显，差距大是在MediaEspresso 6.5编码H.264的时候，提升幅度达到了433%。我们还尝试过转换为视频分辨率更小的320×180，在这个分辨率下，是否开启硬件加速功能对性能的影响已经很小了。甚至还有开启硬件加速后，编码时间超过处理器软件编码时间的情况存在。因为这个时候，处理器硬件加速的作用就小了。
NVIDIA CUDA
GeForce GTX 460显卡1080p转720p
CUDA编码在我们之前的测试中，能够显著地提高编码速度，那么在面对Quick Sync Video的挑战时，还能从容应对吗？CUDA对视频编码加速能力是显而易见的，只是Quick Sync Video的性能改善幅度的确太大，CUDA落后了。
在这里，关闭CUDA加速时的测试成绩和前一小节测试中关闭Quick Sync Video的测试成绩很接近，因为它们都是通过处理器进行软件编码的，所以在排除测试误差外成绩相差不明显。在大部分测试中，CUDA加速的性能都能比软件编码提升一倍或者更多。虽然没有Quick Sync Video那样有夸张的4倍速提升，但是也已经很给力了。
GeForce GTX 460显卡1080p转iPhone
在使用GeForce GTX 460显卡转换视频时，由于编码输出的视频分辨率缩小，CUDA加速的作用变得更不明显了。大部分项目所耗费的时间都和软件编码所耗费的时间接近。我们还观察到了一个有趣的现象，MediaEspresso 6.5在开启CUDA加速后的成绩反而比关闭CUDA加速后更差。
再对比前面的1080p转720p视频的成绩，开启CUDA加速后的成绩几乎一样。这说明这款软件在利用CUDA进行加速时，在某个环节没有优化到位，导致不论选择哪种分辨率和码率，都是一样的时间消耗。
