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GPGPU 기능을 활용한 인코딩 - TMPGenc
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승인 2009.11.16  16:44:00
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Pegasys사의 인코딩 및 편집 프로그램인 TMPGenc은 이전부터 동영상 편집 소프트웨어로 유명한 제품 중 하나로 이전부터 널리 알려져 왔기에 PC 사용경력이 오래된 유저들이라면 익숙한 사람이 많을 프로그램인데, TMPGenc 역시 4.0 버전에 들어서부터 CUDA를 지원하고 있어 동영상 편집 작업시 보다 빠른 효율을 제공하고 있다.

 

TMPGenc 4.0 Express의 실행 화면은 다음과 같다.


TMPGenc 4.0 Express 의 경우 Badaboom 에 비해 보다 복잡하지만 세밀한 인코딩 설정 옵션을 제공하고 있어 단순한 트랜스코딩보다 어느 정도의 후처리나 편집이 가능하지만 인코딩 과정을 단계별로 나누어 진행할 수 있으며, 인터페이스 역시 최근 추세에 맞추어 직관적인 UI로 이루어져 있어 편리하게 사용이 가능하다.

 





TMPGenc의 옵션 설정 부분은 다음과 같다.


TMPGenc의 경우 기본적으로는 인코딩 과정은 CPU에 의존하지만 각종 필터링 작업을 CUDA를 통해 GPU의 연산을 사용할 수 있도록 하는 방식이다. 때문에 단순한 트랜스코딩 보다는 노이즈 감소나 색상 보정 등의 필터링 과정을 거치는 경우 그 진가를 발휘할 수 있다.
 

 

테스트

 TMPGenc 4.0 Express 성능 테스트

 

테스트는 앞서 Badaboom 인코더의 경우와 마찬가지로 CUDA 가속지원을 각각 활성화/비활성화 한 채로 동영상 파일을 트랜스코딩하며 이때 걸리는 시간을 측정해 비교하는 방식으로, 테스트 미디어는 Badaboom 인코더의 테스트 시 사용한 MPEG-2 코덱의 HDTV 소스를 활용했으며 이를 480x320, H.264 코덱의 MP4 파일로 인코딩할 때의 인코딩 속도를 비교한 결과이다.

또 TMPGenc 4.0 Express 의 경우 필터링과정에서 CUDA를 적용하는 만큼 옵션 중 'Smart Sharpen' 필터를 적용한 후 테스트를 진행했다.

아래는 각각의 모드에서의 테스트 결과이다.
 

 

TMPGenc의 경우도 마찬가지로 CUDA를 적용했을 경우 큰 시간 감소가 나타난 것을 볼 수 있다. 아래는 CUDA를 적용한 후 인코딩을 진행할 때의 TMPGenc 4.0 Express의 실행 화면인데, 화면 하단을 보면 인코딩 시 CUDA 사용 비중이 나타난 것을 볼 수 있다.

통상적인 인코딩 과정에서 원본 소스의 문제로 Noise Reduction이나 Sharpen 등의 필터를 적용할 경우 많은 작업량이 발생하기에 큰 시간 지연이 발생하는데, CUDA를 사용할 경우 이 부분의 부담을 상당량 GPU에 전가할 수 있어 그만큼 작업 시간을 크게 줄일 수 있는 셈이다.

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