硬件解码

• 增加NVDEC和ffmpeg的配置
• 软解码和硬解码，分别消耗cpu和gpu资源。在多路，大分辨率下体现明显
• 硬件解码和推理可以允许跨显卡
• 理解并善于利用的时候，他才可能发挥最大的效果

使用

1. 为nvcuvid创建软链接，这个库随显卡驱动发布
   • bash link-cuvid.sh
2. 测试python接口，make run -j64
3. 测试C++接口，多摄像头混合解码，显存占用最低
   • make runpro -j64
   • 核心思想是把NALU交替放入解码器进行解码，最后通过timestamp进行区分

如果要在目录下执行

• 请执行

  source `trtpy env-source --print`

  把环境source到当前，就可以进行./pro yolo了