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 CUDA를 이용한 인코딩의 가능성은 열렸으나...
CPU의 발전에 따라 싱글에서 듀얼, 듀얼에서 쿼드
코어로 이동하면서 동영상 인코딩 프로그램들도 멀티쓰레드와 멀티 코어
CPU 지원이 강화되고 처리 속도가 향상되었다. 또한, 게임이나 고화질
영상 가속 재생 등의 특정 용도로 한정되었던 GPU는 동영상
인코딩 등과 같은 CPU가 필요한 특정 작업들에서는 사용되지
않아 자원이 남아도 사용할 방법이 거의 없었다.
CPU가 필요한 특정 작업들에서 고성능 GPU를 사용하지
못하는 것은 낭비인데 이런 낭비를 줄이기 위해 고성능 GPU의
남는 자원을 효과적으로 활용하기 위한 방법들이 나타나게 되는데 대표적인
것이 GPGPU로 GPGPU는 CPU로 처리하던 일들 일부를 GPU로 처리가 가능하게
해주는 기술이다. 더군다나 현재의 GPU들은 처리 속도가 CPU를 넘어설
만큼 향상되어 CPU와 함께 CPU의 부족한 부분을 보완해주는 것을 넘어
보다 효율적인 작업들이 가능해진다.
NVIDIA는 이를 위해 C언어 기반 CUDA를 발표했고
경쟁사들도 이를 지원하기 위한 노력들이 이루어지고 있어 미래의 GPU들이
나아가야 할 방향을 제시하고 있으며, 이런 GPGPU 기술은 전문적인 분야
외에도 일반 사용자들을 위한 분야에도 도입되기 시작했다.
NVIDIA는 경쟁사들보다 일찍 이들을 지원했고 일반 사용자들이 쉽게 접할 수 있는 분야는 게임
물리엔진 가속에 이어 동영상 인코딩 분야에도 CUDA를 적극적으로 도입하여 실제 사용할 수 있는 프로그램이나 게임들이 등장하고 있다.
[NVIDIA CUDA는 인코딩
분야에서 적극적인 모습을 보인다.]
CUDA를 지원하여 GPU로 가속되는 동영상 인코딩 중 동영상 편집 테스트는 동영상 편집의 비중이 높은
TMPGEnc 4.0 Xpress와 사이버링크 파워디렉터 7의 두 가지 인코딩 프로그램을 통해 확인하였고 처리속도와 CPU 점유율 향상이라는 효과는 검증되었다고 볼 수 있다. 물론, 화질 등의 문제가 남아있기는 하지만, 많은 편집 작업이 필요한 사용자들이라면 처리속도와 CPU 점유율 향상은 가치가 있다.
그러나, 현재까지 등장한 CUDA 지원 동영상 인코딩 프로그램들 (트랜스코딩과 동영상 편집 모두 포함)은
모두 유료인 상태이고 유료인만큼 다양한 효과나 편집, 최신 기술의 지원이 적극적으로
이루어진다는 큰 장점을 가지고 있으나 우리나라의 일반 사용자들 입장에서의 동영상 인코딩 환경 (트랜스코딩)과는
어느 정도 거리가 있다.
국내 실정상 대다수의 일반 사용자들은
간단히 사용할 수 있는 가볍고 쉬운 인코딩 프로그램들을 선호하는 것을 고려하면 가장 좋은 방법이 CUDA 지원 무료 인코딩 프로그램들의 활성이겠지만, 사실상 쉽지 않은 문제다. 차선책으로 CUDA 지원 위한 무료 인코딩 프로그램들에 대한 NVIDIA의 적극적인 지원 정책과 더불어 CUDA 가속 플러그인 (Badaboom의 RapiHD 비디오 플랫폼을 통한 GPU 트랜스코딩 가속) 등을 GPU 번들 등으로 함께 제공하는 등도 고려해볼만 하다.
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