从英伟达获悉，为了帮助更快、更高效地大规模处理图像，英伟达推出了 CV-CUDA，这是一个用于构建加速型端到端计算机视觉和图像处理管道的开源库。
英伟达表示，互联网流量以视频为主。这类视频将越来越多地被 AI 特效和计算机图形所增强。同时，迅猛增长的社交媒体和视频共享服务遇到了难题，包括云计算成本不断增长，以及基于 AI 的成像处理和计算机视觉管线遭遇瓶颈。
据介绍，CV-CUDA 可为 AI 特效加速，例如重照明、重置、模糊背景和超高分辨率。CV-CUDA 提供了 50 多种高性能计算机视觉算法，一种可轻松实现自定义内核的开发框架，以及诸多零复制接口。
英伟达数据显示，CV-CUDA 的流处理量相当于基于单个 GPU 的流处理量的 10 倍，可帮助开发者加速处理视频内容创作、3D 世界、基于图像的推荐系统、图像识别和视频会议。
CV-CUDA 通过手动优化的 CUDA 内核加速预处理和后处理制作流程，并原生集成于 C / C++、Python 和常见的深度学习框架（例如 PyTorch）中。CV-CUDA 将成为 NVIDIA Omniverse 中加速 AI 工作流的核心技术之一。此外，开发者可在 12 月抢先体验代码，测试版将于明年 3 月发布。
