NVIDIA VIDEO CODEC SDK介绍
作者：罗上文，微信：Loken1，公众号：FFmpeg弦外之音
本文主要介绍 NVIDIA 显卡的硬件编解码功能，我们可以通过 Video Encode and Decode GPU Support Matrix 查看自己显卡对硬件编解码的支持情况。如下：
NVDEC 是硬件解码单元，NVENC 是硬件编码单元。我们可以在上图中看到，一个 Chip 里有多少个 NVDEC 或者是 NVENC。
但是需要注意，NVDEC、NVENC 这两个单元是独立于 CUDA core 跟 graphics engine（图像渲染引擎）的，如下图：
也就是说，你在使用显卡的硬件编解码功能的时候，是不会影响到 图像渲染跟 CUDA 通用计算的那些功能的。
NVENC和NVDEC这两个硬件的编解码芯片只占用了GPU核心很小的部分，如果只需要转码功能，就买一块很贵的卡不太划算。
如果读者学过 CUDA C/C++，会知道我们可以通过写 CUDA C/C++ 代码来调用 CUDA core 的计算能力。但是 NVDEC/NVENC 硬件编解码不是通过 一行一行的 CUDA C/C++ 代码写出来的。NVDEC/NVENC 是封装好的动态库，我们是完全看不到他编解码算法的源代码的。
在 Windows 环境，NVDEC 的动态库是 nvcuvid.dll，NVENC 的动态库是 nvEncodeAPI.dll，如下：
这些动态库都是在安装显卡驱动的时候一起装上去的。
要调用 dll 里面的函数，肯定需要一些头文件跟导入库（import library），所以 NVIDIA 提供了 VIDEO CODEC SDK 给我们用。
VIDEO CODEC SDK 的下载比较麻烦，如果你想下载历史版本，需要注册 NVIDIA 开发者账号，然后绑定 GitLab ID，最后点击下面的 Source Code 申请权限才能访问到 历史版本的源代码。
本文下载的是 10.0.26 的版本，打开之后内容如下：
Interface 里面就是头文件，Lib 里面就是导入库。Doc 里面有非常重要的文档，NVDEC/NVENC 的 API 函数用法都在文档里面。
Samples 里面是各种示例，他不仅仅演示了 NVDEC/NVENC 的 API 函数用法，还演示 NVDEC/NVENC 怎么跟其他框架交互，例如：
- NVDEC 解码之后，怎么把显存的数据直接给 OpenGL 渲染。
- NVDEC 解码之后，如何用 CUDA C++ 进行后续的处理。
- 等等
如果想把 Samples 的示例跑起来，需要安装 CUDA Toolkit，DirectX，Vulkan 等众多工具。
但是这里提醒一下，如果我们仅仅只是想使用显卡的 NVDEC/NVENC 功能，只需要 Interface 文件夹里的头文件跟 Lib 文件夹的导入库就行了，是不需要完全安装 CUDA Toolkit 的。
Samples 要安装 CUDA Toolkit ，是因为他要用 CUDA Toolkit 来对数据进行前处理、后处理。
由于 Samples 项目的构建比较复杂，依赖众多。所以这里我自己写一个小例子来演示一下如何引入 nvcuvid.dll 动态库。
首先创建一个 test.c 文件，放在跟 Samples 同级的目录，代码如下：
#include <stdio.h>
#include "Interface/nvcuvid.h"
int main()
{
cuvidCreateVideoParser(NULL,NULL);
return 0;
}
由于 nvcuvid.h 里面引入了 cuda.h 头文件，cuda.h 在 VIDEO CODEC SDK 里面是没有的，它是在 CUDA Toolkit 安装包里面的，所以我们需要把 cuda.h 拷贝过来。
这里读者可能会有疑惑，不是说使用 NVDEC/NVENC 硬件编解码不需要安装 CUDA Toolkit 吗？
是不需要安装 CUDA Toolkit，因为 硬件编解码只会用到 3 个库，就是 nvcuvid.dll，nvEncodeAPI.dll，nvcuda.dll。这 3 个库都是安装显卡驱动的时候一起装的。
但重点是 nvcuda.dll 这个动态库，他对应的头文件 cuda.h 跟 导入库 cuda.lib 不在 VIDEO CODEC SDK 里面，而是在 CUDA Toolkit 里面。
nvcuda.dll 是 CUDA Driver API，负责做一些通用任务的，例如获取GPU设备信息，创建 cuContext 上下文。
简单来说，NVDEC/NVENC 硬件编解码 只用到了 CUDA Toolkit 里面的 cuda.h 跟 cuda.lib （导入库），这两个文件我们是完全可以拷贝出来的，不需要安装CUDA Toolkit。
如果你是 dl_open() 显式调用 nvcuda.dll，就会连 cuda.lib 都不需要，只需要 cuda.h 头文件就可以了。
显式调用就是 ffmpeg 项目里的用法，他是直接用 dl_open() 显式调用 nvcuda.dll、nvcuvid.dll，nvEncodeAPI.dll，所以他只需要几个头文件就行了。
让 ffmpeg 支持 NVDEC/NVENC 硬件编解码 就不需要安装 CUDA Toolkit，这个下篇文章会介绍。
回到正题，我们可以执行下面的命令来编译一下 test.c。
cl.exe /c /Fotest.obj test.c
link.exe /DEBUG /OUT:test.exe test.obj
我们再用 dumpbin 查看一下 test.exe 的依赖，如下：
可以看到 test.exe 已经链接上 nvcuvid.dll 了。