，从英伟达了解到，为了帮助更快更高效地处理大规模图像，英伟达推出了CV—CUDA，这是一个开源库，用于构建加速的端到端计算机视觉和图像处理管道。

英伟达表示，互联网流量以视频为主这种视频将通过人工智能特效和计算机图形得到越来越多的增强与此同时，快速增长的社交媒体和视频共享服务遇到了困难，包括云计算成本不断增加，以及基于人工智能的图像处理和计算机视觉管道的瓶颈

据介绍，CV—CUDA可以加速AI特效，如重新光照，重置，背景模糊，超高分辨率等CV—CUDA提供了50多种高性能计算机视觉算法，一个可以轻松实现自定义内核的开发框架，以及许多零拷贝接口

英伟达数据显示，CV—CUDA的流处理能力相当于单个GPU的10倍，可以帮助开发者加快视频内容创作，3D世界，基于图像的推荐系统，图像识别和视频会议的处理速度。

CV—CUDA通过手动优化的CUDA内核加速前处理和后处理的制作过程，并原生集成在C/C++，Python和常见的深度学习框架中CV—CUDA将成为NVIDIA Omniverse中加速AI工作流的核心技术之一此外，开发者可以在12月份首先体验代码，测试版将于明年3月发布

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