為什么會出現如上一頁中描述的那些問題呢？要回答這個問題，我們還得從一個叫做DXVA的東西談起。因為，DXVA工作與否正是決定當前視頻是否在使用硬件解碼的標志。

“DXVA”全稱是DirectX VIDEo AccelerATIon（硬件視頻加速接口），它是一個由微軟和圖形芯片廠商聯合定義的一個硬件接口規范，就好象DirectX 3D是游戲開發的應用程序接口一樣，DXVA就是視頻硬件解碼的程序接口，顯卡的視頻單元必須滿足DXVA的規范和要求才能實現相應的功能。

    不過需要注意的是，DXVA是一個具有“分級”特性的標準。簡單的理解就是硬件支持DXVA的級別，而不僅僅只有“支持”與“不支持”兩個檔次。從上面的表中我們可以看出，DXVA對H.264視頻硬件加速有6種級別，而對于VC-1視頻有四種級別。

    DXVA不僅僅對顯卡的支持度進行了分級，而且對解碼器的支持度也進行了分級，也就是說解碼器即使支持DXVA，也不一定能夠實現DXVA中所有的功能。而由于目前視頻封裝格式非�；靵y，就極容易出現一些不可預知的問題。如果對DXVA這個標準進行評價的話，既有好評也有壞評，好評是微軟直接提供了硬件加速與解碼器之間的橋梁，而壞評就是其要求十分嚴格，導致我們前面所說的一些問題

   前面我們說到，DXVA是導致使用GPU硬解碼出現問題的根本原因，如果要解決這個問題，最好的辦法是脫離DXVA，比如CPU解碼就不會出現什么問題，而且畫質也非常好，這就是因為CPU軟解碼不需要DXVA（DXVA是硬件加速標準）。那么，有沒有辦法利用顯卡模擬CPU進行解碼呢？——CUDA做到了這一點。

    對于CUDA這個名詞相信各位都不會陌生，簡單的說就是NVIDIA顯卡的通用計算技術，CUDA可以直接使用GPU來進行CPU很難完成的復雜運算，理論上來說可以運行任意CPU運算的程序。而且由于CUDA編程語言和C語言基本沒有區別，所以CUDA很快就被全世界各個行業所接受。

    在視頻領域，我們之前經常都說到了利用CUDA進行視頻編碼，比如我們之前測試過的Cyberlink MediaShow，vReveal MotionDSP，ArcSoft TotalMedia Theatre以及MediaCoder等。但是視頻解碼一直由于GPU內有專門的運算模塊，導致這一領域幾乎無人問津。而日前，CoreAVC推出了1.9.x版本的解碼器，正式加入了CUDA視頻解碼的功能。

CoreAVC官方網站上1.9.5版本的廣告已經赫然出現了CUDA標志

    CoreAVC是非常流行的H.264解碼器之一，幾乎所有集多種解碼器于一身的播放器都帶有CoreAVC解碼器。今年2月份，CoreAVC率先發布了1.9.0版本的解碼器，首次支持CUDA解碼H.264視頻，不過由于當時存在一些播放色塊的問題，很快CoreAVC就推出了1.9.5版本的解碼器，從此H.264高清視頻解碼正式邁入CUDA時代。

   我們知道，CUDA是一個完整的NVIDIA GPGPU解決方案，它直接提供了硬件的訪問接口，而不必通過圖形API來實現GPU硬件的訪問。也就是說，CUDA從某種意義上模擬了CPU的計算。而使用CUDA進行高清視頻解碼的原理也就不難理解了！實際上，使用CUDA進行高清視頻解碼，就是通過調用GPU中龐大的流處理器資源，進行視頻解碼運算，并不是調用GPU中專門的視頻處理單元。

    視頻解碼的運算量雖然不高，但是對處理器的并行處理效率有很高的要求，這就是為什么多核心CPU高清視頻解碼的效率比單核高很多的原因。而使用CUDA進行解碼，GPU中有很多的流處理器資源可以調用，所以使用CUDA進行視頻解碼運算，簡直是輕而易舉。而且由于運算量不高，解碼計算基本不可能讓GPU全速工作，所以在功耗方面也能得到有效的控制。

    另外，由于采用CUDA架構，GPU視頻解碼不再需要通過DXVA進行硬件加速，所以可以徹底脫離DXVA的各種限制，從某種意義上模擬CPU進行運算，不僅可以獲得非常完美的兼容性，而且畫質也和CPU軟解沒有什么區別，設置起來也更加方便。

MediaCoder也只有編碼過程采用CUDA技術

    再來我們還可以談到CUDA視頻轉碼這件事情上，我們知道視頻的轉碼過程實際上就是解碼——編碼的過程，而之前部分即使采用CUDA進行視頻轉碼，但解碼過程仍然是CPU來完成，只有編碼過程由CUDA來完成，這樣實際上還是沒有完全利用到GPU的優勢。