Расшифровка впф: ВПФ | это… Что такое ВПФ?

profitsec.ruТермины и определения по охране труда

Безопасные условия труда – условия труда, при которых воздействие на работающих вредных или опасных производственных факторов либо уровни их воздействия не превышают установленные нормативы.

Вредный производственный фактор – производственный фактор, воздействие которого на работника может привести к заболеванию.

Наглядная агитация – система средств воздействия на сознание работников посредством предупреждения или отображения опасных производственных ситуаций в художественной форме, направленная на обеспечение безопасности.

Несчастный случай на производстве – случай с работником, связанный с воздействием на него опасного производственного фактора.

Опасная зона – пространство, в котором возможно воздействие на человека опасного и (или) вредного производственного фактора.

Организация – предприятие, учреждение либо другое юридическое лицо независимо от форм собственности и подчиненности.

Охрана труда – система сохранения жизни и здоровья работников в процессе трудовой деятельности, включающая в себя правовые, социально-экономические, организационно-технические, санитарно-гигиенические, лечебно-профилактические, реабилитационные и другие мероприятия.

Пожарная безопасность – состояние объекта или производственного процесса, при котором исключается возможность пожара, а в случае его возникновения предотвращается воздействие на людей опасных факторов пожара и обеспечивается защита материальных ценностей.

Постоянное рабочее место – место, на котором работающий находится большую часть (свыше 50 %, или более 2 ч непрерывно) своего рабочего времени. Если при этом работа осуществляется в различных пунктах рабочей зоны, постоянным рабочим местом считается вся зона.

Производственная безопасность – свойство средств и условий производства сохранять соответствие требованиям безопасности труда, установленным нормативно-технической документацией.

Производственная деятельность – совокупность действий (с применением орудий труда, необходимых для превращения ресурсов в готовую продукцию), включающих в себя производство и переработку различных видов сырья, строительство, оказание различных видов услуг.

Производственная санитария – система организационных, гигиенических и санитарно-технических мероприятий, а также средств, предотвращающих воздействие на работников вредных производственных факторов.

Производственная территория – территория, выделенная для осуществления строительной или производственной деятельности с находящимися на ней строящимися или действующими зданиями и сооружениями.

Работник — физическое лицо, работающее в организации на основе трудового договора (контракта).

Работодатель – организация (юридическое лицо), представляемая его руководителем (администрацией), либо физическое лицо, с которым работник состоит в трудовых отношениях.

Рабочая зона – пространство высотой до 2 м над уровнем пола и площадки, на которой находятся места постоянного или временного пребывания работающих в процессе трудовой деятельности.

Рабочее место – место, где работник должен находиться или куда ему необходимо прибыть в связи с его работой, которое прямо или косвенно находится под контролем работодателя.

Средства индивидуальной и коллективной защиты работников – технические средства, используемые для предотвращения или ослабления воздействия на работников вредных или опасных производственных факторов и для защиты от загрязнения.

Специальная оценка условий труда – единый комплекс последовательно осуществляемых мероприятий по идентификации вредных и (или) опасных факторов производственной среды и трудового процесса (далее также – вредные и (или) опасные производственные факторы) и оценке уровня их воздействия на работника с учетом отклонения их фактических значений от установленных уполномоченным Правительством Российской Федерации федеральным органом исполнительной власти нормативов (гигиенических нормативов) условий труда и применения средств индивидуальной и коллективной защиты работников.

Техника безопасности – система организационных и технических мероприятий и средств, предотвращающих воздействие на работников опасных производственных факторов.

Условия труда – совокупность факторов производственной среды и трудового процесса, оказывающих влияние на работоспособность и здоровье работника.

Обстановочка: Depot WPF

  • Спецпроект
  • Обстановочка
  • Depot WPF

В какой обстановке творят дизайнеры одного из самых креативных брендинговых агентств страны? Каков он, дух Депо?

Агентство занимает три этажа в здании 1881 года постройки в Пестовском переулке. Мы попали в период ремонта, но пока готовили материал, обстановочка в Depot WPF уже обновилась.

Итак, если принять во внимание буквальный перевод французского слова Depot, то нам с вами предстоит попасть на склад (в мастерскую). Если взять вторую часть названия агентства WPF и расшифровать его как wooden propeller factory, то мы увидим, что склад этот хранит деревянные пропеллеры.

И что-то в этом есть! Например, если представить, что «пропеллер» – это метафора энергичности сотрудников агентства, тех самых «депошников»…

Официальная версия не совпадает с нашей только в одном месте: аббревиатура WPF использовалась в честь завершенного арт-проекта.

И вообще WPF – World Packaging Factory. И в 2018 году агентству исполнится 20 лет.

Оглядываемся. Напротив ресепшена – так, что мимо не пройдешь – висит «Карта взаимоотношений» агентства с клиентом. Каждая из позиций – о любви, шутят в Depot WPF.

Об этих лошадках ходит легенда, что управляющий партнер агентства Алексей Андреев якобы выменял их у старого тибетского монаха на мешок краснодарского риса и фотографию министра Мединского. Но, на самом деле, этот артефакт из магазина колониальных товаров – «милота», которая олицетворяет радушность офиса и теплоту человеческих отношений в нем.

Резной стол – историческая и антикварная ценность XVII века, о чем есть экспертиза. Стол принадлежал адъютанту Германа Геринга, маршала рейха и министра авиации. И это уже не легенда, а факт.

Бутылки – тоже история серьезная. Эту коллекцию создатели агентства Алексей Андреев и Александр Трубников еще до его открытия собирали по всему миру: покупали на блошиных рынках, находили на морском дне… но, называется эта экспозиция «Коллекция Фадеева» (о нем – позже).
Мистика.

Музыкальный объект на стене – не горн, как можно сначала ошибочно подумать, особенно если ты не силен в духовых. Это валторна, которую в офисе считают одним из самых визуально привлекательных духовых инструментов. Поэтому – висит и привлекает.

А вот это уже похоже на источник вдохновения всех «депошников» – тот самый wooden propeller.

За свои (почти) 20 лет первопроходцы российского брендинга собрали более 300 наград профессиональных фестивалей и конкурсов.

На счету Depot WPF более 3000 успешных кейсов, которые высоко оценили в России и за ее пределами.

Многочисленные статуэтки по-домашнему стоят на камине в переговорной офиса.

Среди них есть уникальные экземпляры, например, первый для России Каннский лев в категории «Дизайн».

Там же на витрине завершенных проектов собрана яркая подборка упаковок, созданных в Depot WPF.

Управляющий партнёр Depot WPF Алексей Андреев, он же – сооснователь и сопрезидент АБКР, он же – академик Российской академии рекламы, вице-президент Ассоциации коммуникационных агентств России (АКАР), да еще и почетный член Art Directors Club Russia (ADCR).

Но это не все характеристики руководителя Депо: на нашу фразу, что офис похож на офис взрослых мужчин, которые в душе остались мальчишками, Алексей ответил:

«Офис, как и человек, постоянно что-то говорит, коммуницирует. Был момент, когда наш дом выглядел как мужчина, желающий оставаться мальчишкой. Этот период прошел лет 15 назад. Теперь это – дедушка, желающий стать бабушкой. Пора срочно делать ремонт».

А мы все поглядывали на коллекцию машинок Алексея и утверждались во мнении, что он чего-то не договаривает.

Кто же такие депошники, если их слоган (если верить надписи на стене) «секс, деньги и социальная ответственность»?

В поисках ответа спускаемся на третий этаж, туда, где варятся мысли и сверкают свежие идеи дизайнеров агентства.

А вот тот самый Алексей Фадеев, который присвоил себе коллекцию заморских бутылок. Но это не главная его заслуга. Алексей – тот самый реактивный движок, а точнее, креативный директор и партнер Depot WPF. Более того, он – один из самых награждаемых российских творческих директоров. Это ему принадлежит фраза:

«Бренды живут внутри нас».

Самое лучшее, что есть в Депо – это, конечно, люди. Так считаем не мы и даже не клиенты, а руководители агентства. Вот эти веселые, энергичные и молодые люди берутся за смелые проекты и воплощают их в реальность.

«У нас сильная и высокоответственная команда профессионалов, которая часто превосходит ожидания заказчиков», – говорит управляющий партнер агентства Анна Луканина.

После таких громких слов ребята прячутся за мониторами и продолжают работать. А за их успехами наблюдают маленькие игрушки, которые (по мнению Состава) воплощают образ (доброго!) дедлайна.

А потом нас пригласили на вечеринку в честь молодого вина Божоле, и мы все поняли! Мы разгадали дух Депо! В агентстве нет места предрассудкам, зато приветствуются свобода и творчество! А бокалы в руках и бутылки на столе – это чтобы лучше понять заказчика!

VPF: платформа обработки видео с аппаратным ускорением в Python

Поддержка ускоренного аппаратного кодирования видео началась с графических процессоров NVIDIA поколения Kepler, и все графические процессоры, начиная с поколения Fermi, поддерживают декодирование видео с аппаратным ускорением с помощью NVIDIA Video Codec SDK.

Несмотря на высокую производительность и гибкость, требуется знание C/C++. Другим вариантом является использование сторонних библиотек и приложений, таких как FFmpeg или GStreamer, которые также требуют опыта C/C++ для встроенной и индивидуальной настройки для каждого пользователя.

Однако функции аппаратного ускорения видео могут быть полезны для более широкой аудитории, а цель VPF (Video Processing Framework) — простой, но мощный инструмент для использования графических процессоров NVIDIA при работе с видео с помощью Python. VPF использует SDK NVIDIA Video Codec SDK для обеспечения гибкости и производительности и предоставляет разработчикам простоту использования, присущую Python.

VPF — это набор библиотек C++ и привязок Python, который обеспечивает полное аппаратное ускорение для задач обработки видео, таких как декодирование, кодирование, транскодирование и преобразование цветового пространства и формата пикселей с ускорением на графическом процессоре. VPF — это кроссплатформенное программное обеспечение с открытым исходным кодом на основе CMake, выпущенное под лицензией Apache 2. Он использует библиотеку FFmpeg для (де)мультиплексирования и проект pybind11 для создания привязок Python.

VPF экспортирует классы обработки видео C++ в модуль PyNvCodec Python. Чтобы проиллюстрировать простоту использования, давайте начнем с небольшого фрагмента кода, который показывает, как выполнять транскодирование видео с полным аппаратным ускорением на GPU без копирования необработанных кадров между хостом и устройством:

 

 import PyNvCodec as nvc

gpuID = 0
encFile = "big_buck_bunny_1080p_h364.mov"
xcodeFile = открыть ("big_buck_bunny_1080p.h364", "wb")

nvDec = nvc.PyNvDecoder(encFile, gpuID)
nvEnc = nvc.PyNvEncoder({'предустановка': 'hq', 'кодек': 'h364', 's': '1920x1080'}, графический идентификатор)

пока верно:
    rawSurface = nvDec.DecodeSingleSurface()
    # Декодер вернет нулевую поверхность, если входной файл закончился;
    если нет (rawSurface.GetCudaDevicePtr()):
        сломать
    
    encFrame = nvEnc.EncodeSingleSurface(rawSurface)
    если (encFrame. размер):
        frameByteArray = массив байтов (encFrame)
         xcodeFile.write(frameByteArray)

# Энкодер асинхронный, поэтому нам нужно его очистить
encFrames = nvEnc.Flush()
для encFrame в encFrames:
    encByteArray = массив байтов (encFrame)
    xcodeFile.write(encByteArray)

 

Несмотря на простую конструкцию, VPF демонстрирует хорошую производительность. Примера транскодирования, показанного выше, достаточно для насыщения устройства Nvenc на графическом процессоре RTX 5000, как показано ниже:

Последовательность Big Buck Bunny содержит 14 315 кадров и может быть перекодирована в течение 32 секунд, что дает ~ 447 кадров в секунду без использования каких-либо передовых методов, таких как продюсер. — шаблон потребителя с очередью декодированных кадров, разделяемой декодером и кодировщиком, запущенным в отдельных потоках. Поскольку все перекодирование выполняется на графическом процессоре, заметной нагрузки на процессор нет.

Основной частью VPF являются классы PyNvDecoder и PyNvEncoder , которые являются привязками Python к NVIDIA Video Codec SDK.

Существует два основных типа данных, с которыми работает VPF:

  • Массивы NumPy для данных на стороне ЦП
  • Прозрачный для пользователя Класс Surface , который представляет данные на стороне графического процессора

 

Поскольку выделение объектов памяти на стороне графического процессора является сложным и сильно влияет на производительность, все методы классов VPF, возвращающие Surface , владейте ими и можете повторно использовать ранее возвращенный Surface при следующем вызове. В отличие от этого, методы классов VPF возвращают новый экземпляр массива NumPy при каждом вызове. Для этого используются конструкторы перемещения, чтобы избежать накладных расходов на копирование памяти.

 

Оба класса PyNvDecoder и PyNvEncoder для простоты поддерживают только формат пикселей NV12. Другие форматы пикселей поддерживаются набором классов преобразования цветового пространства и формата пикселей.

Все преобразования ускоряются с помощью графического процессора и выполняются в памяти VRAM для повышения производительности.

 

Класс PyNvDecoder имеет пять основных методов:

DecodeSingleSurface

Декодирует один кадр из входного видео, возвращает Surface с декодированными пикселями. В следующий раз, когда пользователь вызовет этот метод, ранее возвращенный объект Surface может быть использован повторно. Если кадр не декодирован, декодированный метод Surface GetCudaDevicePtr вернет ноль.

Декодирование одного кадра

Декодирует один кадр из входного видео, возвращает массив NumPy с декодированными пикселями. В следующий раз, когда пользователь вызовет этот метод, будет возвращен другой экземпляр массива NumPy. Если кадр не декодирован, он вернет пустой массив NumPy. Эта операция выполняет копирование памяти с устройства на хост.

Ширина

Возвращает ширину декодированного кадра.

Высота

Возвращает высоту декодированного кадра.

Формат пикселей

Возвращает формат пикселей декодированного кадра.

Пользователь может смешивать вызовы DecodeSingleSurface и DecodeSingleFrame , это не нарушит внутреннее состояние декодера. Класс Decoder поддерживает кодеки H.264 и H.265.

 

Класс PyNvEncoder имеет шесть методов:

КодеСинглеПоверхность

Берет поверхность NV12 с необработанными пикселями, кодирует ее и возвращает элементарный битовый поток видео в виде массива NumPy. Кодировщик асинхронный, поэтому этот метод может возвращать пустой массив при первых нескольких вызовах (в зависимости от настроек кодировщика), что не является ошибкой.

Энкодесинглефрейм

Берет массив NumPy с необработанными пикселями, кодирует его и возвращает элементарный битовый поток видео в виде массива NumPy. Кодировщик асинхронный, поэтому этот метод может возвращать пустой массив при первых нескольких вызовах (в зависимости от настроек кодировщика), что не является ошибкой.

Заподлицо

Сбрасывает энкодер. Он не возвращает значение, если все необработанные кадры в очереди кодировщика не закодированы, и возвращает список массивов NumPy с байтами элементарного потока.

Ширина

Возвращает закодированную ширину кадра.

Высота

Возвращает закодированную высоту кадра.

Формат пикселей

Возвращает формат пикселей закодированного кадра.

Если пользователь смешивает вызовы EncodeSingleSurface и EncodeSingleFrame , это не нарушит внутреннее состояние кодировщика. Кроме того, PyNvEncoder может принимать входной кадр произвольного разрешения и изменять его размер на графическом процессоре на лету перед фактическим кодированием. Класс кодировщика поддерживает кодеки H.264 и H.265 и имеет низкую задержку, поэтому в конце сеанса кодирования следует вызвать

Метод сброса , который очищает очередь кадров кодировщика.

 

Ниже приведен список поддерживаемых параметров кодировщика:

Параметр

Тип

Значение

профиль

строка

Профиль кодирования.

Возможные значения для h364: базовый , основной , высокий <,код>.

Возможные значения для hevc: main .

просмотр вперед

целое число

Размер прогноза.

вбвинит

целое + единица

Начальная задержка VBV в битах, может быть в единицах 1, K, M.

битрейт

целое + единица

Средняя скорость передачи данных, может быть выражена в единицах 1, K, M.

кадров в секунду

целое число

Частота кадров.

предустановка

строка

Предустановка кодирования.

Возможные значения: по умолчанию , л.с. , hq , бд , ll , ll_hp , ll_hq , без потерь 90_2 л.

с.

константа

целое число

Значение QP для режима управления скоростью constqp.

мин

целое число

Минимальное значение QP.

qmax

целое число

Максимальное значение QP.

cq

целое число

Целевой постоянный уровень качества для режима VBR

Возможные значения: [0,51] , 0=авто .

инициализация

целое число

Начальное значение QP.

височная вода

 

(Нет значения) Включить временный AQ.

vbvbufsize

целое + единица

Размер буфера VBV в битах, может быть в единицах 1, K, M.

бф

целое число

Количество последовательных B-кадров.

RC

строка

Режим контроля скорости.

Возможные значения: constqp , vbr , cbr , cbr_lowdelay_hq , cbr_hq , vbr_hq .

водный

целое число

Включить пространственный AQ и установить его силу

Возможные значения: [0,15] , 0=авто .

максимальная скорость

целое + единица

Максимальный битрейт, может быть в единицах 1, K, M.

гоп

целое число

Длина GOP (группы изображений).

кодек

строка

Видеокодек. Возможные значения: h364 , hevc .

 

Класс HardwareSurface является оболочкой для CUdeviceptr :

Жеткудадевицептр

Возвращает дескриптор CUdeviceptr в объект памяти CUDA.

 

Для передачи памяти между хостом и устройством существует два класса с именем 9.0011 PyFrameUploader и PySurfaceDownloader .

 

PyFrameUploader используется для загрузки массива NumPy в GPU. У него только один метод:

Загрузка одного кадра

Загружает пустой массив в GPU, возвращает дескриптор загруженной поверхности. В следующий раз, когда пользователь вызовет этот метод, ранее возвращенная поверхность может быть использована повторно.

 

PySurfaceDownloader используется для загрузки Surface с графического процессора. Он также имеет только один метод:

СкачатьSingleSurface

Загружает поверхность на стороне графического процессора в массив numpy на стороне процессора. В следующий раз, когда пользователь вызовет этот метод, будет возвращен другой экземпляр массива numpy.

 

Наконец, есть класс PySurfaceConverter , который используется для преобразования цветового пространства и формата пикселей с ускорением на графическом процессоре. Ниже приведен список поддерживаемых преобразований:

  • YUV420 — NV12 
  • NV12 до YUV420
  • NV12 в RGB

PySurfaceConverter имеет один метод:

Выполнить

Выполняет преобразование на графическом процессоре, возвращает дескриптор Surface с выходным форматом. В следующий раз, когда пользователь вызовет этот метод, ранее возвращенный объект Surface может быть использован повторно.

 

VPF предоставляет разработчикам простой, но мощный инструмент Python для полностью аппаратного ускорения кодирования, декодирования и обработки видео. Благодаря коду C++ под привязками Python он позволяет добиться высокой загрузки графического процессора с помощью десятков строк кода. Декодированные видеокадры предоставляются либо в виде массивов NumPy, либо в виде указателей устройств CUDA для более простого взаимодействия и расширения функций. VPF не накладывает никаких ограничений сверх NVIDIA Video Codec SDK и позволяет вам полностью использовать потенциал графических процессоров NVIDIA профессионального уровня.

О Романе Арзуманяне
Роман Арзуманян получил степень бакалавра (2010 г.) и магистра (2012 г.) по прикладной математике в Южном федеральном университете, Ростов-на-Дону, Россия. После этого работал в Samsung R&D Institute Russia, Москва (2012 — 2015), Intel corp., Москва (2015 — 2017). В настоящее время он работает в NVIDIA Moscow в качестве инженера-разработчика. Его исследовательские интересы включают кодирование видео, высокую производительность и GPGPU.

Просмотреть все сообщения Романа Арзуманяна