<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small">Today's GIT checkin includes:</div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">- Cakewalk update <br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">- Nvenc option for encoding/rendering hardware acceleration for computers with Nvidia graphics for h264/h265.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">- Cuda build option for systems that already have the Cuda software loaded - with 2 demo plugins available.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">More info on the hardware acceleration options follow.  Some testing done on Fedora 29 and Leap 15, but not all possibilities have been tried.  I would expect to see some fallout.<br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">NVENC/NVDEC for Nvidia graphics board encoding and decoding will automatically be built by way of the configure scripts.  But first, before anyone gets too excited, let me just warn you that the ONLY encode codec Nvidia chose to support is H264 and H265 with H265 available on just the latest graphics boards (supposedly at least the ones with the Maxwell chip).  Also included in the ffmpeg build is "nvdec" but we have not figured out yet how this affects the hardware acceleration already in place with the use of CIN_HW_DEV=vdpau.<br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">Some information that was posted online 11/04/2018 -- "VDPAU falling away into irrelevance but no clear statements that consumers should switch to nvdec or that nvidia will advance VDPAU feature parity.  ...All of these things make it hard to see what the correct way to approach nvidia support is, and even if you pick one, you can't actually integrate in a simple way."<br><br>The easiest way to determine if nvenc is working for you is just to do a short render using h264_nvenc.mp4 or h265_nvenc.mp4 and see if it works or just gives you an error message.  Error message for computers without nvdia cards (or not implemented) is:   Cannot load libcuda.so.1    on the window from where your started cin. BTW this libcuda is part of nvidia libraries in the Operating System and does not mean you have CUDA in.  <br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">A 2 minute demo from Big Buck Bunny 3804x2160, took 6 minutes 3 seconds with nvenc to render as opposed to 22 minutes 30 seconds without nvenc -- so not quite 4 times faster and I had no plugins added on a 4 core Intel laptop with an Nvidia 950M graphics board.<br>-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">CUDA® is a parallel computing platform / programming model that provides big increases in computing performance through use of the GPU, graphics processing unit. It was first introduced in about 2006 for applications in computationally intense fields such as astronomy, biology, chemistry, and physics.<br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br>The use of Cuda is not going to improve the playing and rendering of video in Cinelerra EXCEPT in the case where you use a specific CUDA-enabled plugin that is computationally intense - sadly, most of what Cin does, Cuda will not help.  Cuda is mostly a "block oriented algorithm" which works well for such things as "a flock of birds all flying next to each other".</div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br><div class="gmail_default" style="font-size:small">If you have already 
installed the Cuda software on your computer -- and let me warn you, 
this is about 3GB of additional space usage -- the default build in the 
configure script is for cuda is "auto".  Otherwise it will NOT be included.  Obviously, you must have the Nvdia drivers for your graphics board installed too.  Cuda is available to install on your computer only for a specific set of Operating System distros.  Go to the following website:<br></div><br>   <a href="https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64">https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64</a></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">and gg says follow the very good set of directions to install around 3 GB.  It installs repos by package.  Also, install the "fusion repo" -- we do not know if this needs to be installed or not, but all of our test included it.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small">I will attempt to create a demo a little later and there will most likely be a Ubuntu16 and Mint18 build available soon for testing purposes.  gg/Phyllis<br></div></div>