最近经常用waifu2x超分辨率，只用CPU运算实在是太太太太太太太慢了 ○|￣|_
我记得ffmpeg用核显硬件加速编码就能比CPU编码节省70%~80%。那超分辨率引擎是不是也这样，即便用一块性能非常弱的显卡，也能比纯CPU运算产生极大的提升呢？
这些深度学习的玩意全是矩阵运算 确实需要GPU加速 哪怕是个Quadro也比纯CPU强太多
哦这是我的专业领域，我可以介绍两句。
这个是这样的。intel nvidia amd 三家的显卡，都有视频编解码芯片。同时 ffmpeg 这个库对系统的 API（比方说 DXVA）和各家显卡自己的 API（比方说 NVDEC）都有很好的支持。所以 ffmpeg 很强，而且哪怕不抠配置细节随手用，也能比 CPU 编码快很多。
这个要分情况讨论了。主要问题在于，超分辨率引擎使用的是什么技术来实现的，或者说用的是 CPU/GPU 的什么指令集的运算来实现的。waifu2x 这个库我不了解，如果是按 @Debatrix 所说它是一个基于深度学习算法实现的库的话，那就要取决于它使用的深度学习算法库对显卡的支持程度了。
通常不这么做大范围的对比评价。原因是，GPU 的架构、指令集基本上每一两年都有不小的提升，再加上深度学习本身也是最近10年才火起来的，指令集还在为深度学习快速迭代。通常来说，深度学习库对显卡有一个最低的要求，低于某个架构下的显卡可能直接就不支持了。所以结论应该是说，只要是能支持该深度学习库的显卡，哪怕性能在显卡中同比非常弱，也能吊打 CPU。
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哇，既专业又通俗易懂
买不到新电脑只能用GT540M（应该是不支持FFMPEG加速）的路过……Waifu2x更加是慢，只能靠i5-2450M慢慢爬，效果还不好……我想问的是，现在像MX450这种为移动平台开发的显卡也会具有Waifu2x需要的性能/条件？
ffmpeg可以看下这个，有些编码Intel核显比英伟达的支持还好
并不是这样的
GT540M太老了 只有96个CUDA核心 比起新一些的显卡动辄上千的CUDA核心（哪怕MX450也有八百多个） 这个数量几乎等于没有
好像 3090 有 10000 个 CUDA…太可怕了
GT540M 的 ffmpeg 加速应该还是支持的，具体看你需求是什么，如果是视频编解码的话，应该还是会有不错的性能提升的。
但如果是说 waifu2x 这种基于深度学习的应用的话，540m 肯定是无法支持的了。参考我上面的描述，540m 就是那种不支持深度学习库的显卡。
我就是看小众的文章下了一个VideoProc限免版，现在就用它做简单的快速剪辑压制，在过程界面它都只显示使用CPU而不能使用Intel/NVIDIA/AMD
我看了一下NVIDIA的官方页面和维基，有点晕，上面写MX系显卡都不支持NVENC和NVDNC视频解编码……意思是说没有这个API，ffmpeg需要通过别的方式调用来实现显卡加速，有NVENC的话是不占用CUDA性能？游戏直播好用？
我简单搜索了一下：
在 VideoProc 官网，这个 链接 有讲这个软件的 System requirements，其中关于 nvidia 显卡的描述是：
Nvidia GPU: Kepler-based GPU (2012 GeForce GT 630) or newer (hardware accelerated HEVC transcoding raises the threshold to Nvidia Maxwel GM206 GPUs GTX 960/950) , upto the newest RTX 3080.
你的 GT540M 我没有记错的话，应该是 Kepler 的上一代，Fermi 架构的，所以我估计 VideoProc 可能不支持你的显卡加速。另外在上面的链接里，也有写如何在软件中开启 GPU 加速，你可以看下那些选项你是否都开启了。
这个说法应该是不对的。我搜到了 nvidia 官网 论坛 里的一个描述，NVENC 是 Kepler 架构显卡引入的，只是你的显卡刚好不支持罢了。 
我最初的回复里说了，ffmpeg 支持很多 api，虽然你的显卡不支持 NVENC，但你仍然可以通过 ffmpeg 调用显卡 DXVA 等 api 实现显卡的加速。
大致明白了，非常感谢。
不过MX系显卡不支持NVENC也是官网的内容……
Video Encode and Decode GPU Support Matrix [NEW] | NVIDIA Developer
嗯官网这个链接写的挺清楚的，MX 的显卡确实都不支持 NVENC，笔记本上的数字系显卡是可以支持的