参考博客：
    1. 【ffmpeg入门】安装CUDA并使用gpu加速：https://blog.csdn.net/m0_62599305/article/details/140518620

首先在使用之前，你需要先检查下你的电脑是否支持 cuda 加速：
    输入 

ffmpeg -hwaccels

   输出如下信息表示支持 cuda 加速：
       

 Hardware acceleration methods:
        cuda
        dxva2
        qsv
        d3d11va

测试情况：
    1. 使用 GPU：        

ffmpeg -hwaccel_output_format cuda    -c:v h264_cuvid    -i fastX.mp4 -vf "scale=iw/2:-1" -b:v 500k  -c:v h264_nvenc fastX_small_0001_gpu.mp4

       
    2. 使用 CPU：        

ffmpeg 				  				  -c:v h264          -i fastX.mp4 -vf "scale=iw/2:-1" -b:v 500k  -c:v h264 		 fastX_small_0001_cpu.mp4

        

我的电脑环境情况：
    1. 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
    2. cpu是 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700KF 3.40 GHz
    3. 内存32g
    4. gpu内存27.9g( 共享gpu内存15.9g，专用gpu内存 12g)
    5. cuda版本11.6
    6. ffmpeg版本：ffmpeg version 6.1.1-essentials_build-www.gyan.dev Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developer
    7. fastX.mp4 的信息为：
        时长：02:20:50
        帧宽度：1920
        帧高度：1080
        数据速率：2997kbps
        总比特率：3377kbps
        帧速率：23.98 帧/秒

其他命令：
    1. 

ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=iw/2:-1" -b:v 1500k -c:v libx264 output.mp4

    2. 

ffmpeg -i fastX.mp4 -vf "scale=iw/2:-1" -b:v 500k -c:v libx264 fastX_small_0001.mp4

经测试发现gpu版本的 ffmpeg并为比cpu版本的 ffmpeg命令块多少，甚至更低，其实上述ffmpeg命令并未使用 cuda的全部能力，需要使用cuda的滤镜能力，完整的命令是：

ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -c:v h264_cuvid -i fastX.mp4 -vf "scale_npp=iw/2:-1" -c:v h264_nvenc -b:v 500k fastX_small_gpu.mp4

速度一下子干到了 30x，还有一个原因是视频的处理其实并不适合高并发提高性能，因为视频的存储并不是相当于n多张图片简单堆砌而成的，如果是这样的话，可以把视频比如切成10份，开10个线程分别处理每一份，速度很定杠杠的，但是不是这样的，如果视频是由图片简单度堆砌成的，虽然具有了前面的优点但是贼占空间，比如一个90分钟的电影就需要占几十甚至几百个G。你稍微知道一些关键帧，i帧,b帧什么的。就知道，视频需要顺序解析(可能说错了，反正是这个意思)，所以后面的图片需要前面图片的结果才能推出其结果，比如第i帧图片和第i+1帧图片有很少的差异，所以第i+1帧存储的并不是完整的图片，而是其和第i帧图片的差异，所以很省空间，但是也意味着必须顺序执行，发挥不了高并发的优势