ffmpeg 硬解码相关知识

hunandede2025-04-23 8:33

一：FFMPEG 支持的硬解方式：如下都是了解知识

DXVA2 - windows

DXVA2 硬件加速技术解析‌

‌一、核心特性与适用场景‌
  • ‌技术定义‌：DXVA2（DirectX Video Acceleration 2）是微软推出的基于 DirectX 的硬件加速标准，主要用于 Windows 平台，通过 GPU 分担视频解码任务以降低 CPU 负载16。
  • ‌适用场景 ‌：
    • 多路高分辨率视频流（如 4K/8K H.265）解码1。
    • 实时视频播放或监控场景，需高性能低延迟解码3。
‌二、FFmpeg 对 DXVA2 的支持‌

  1. ‌支持编解码器‌：

    • H.264/AVC、H.265/HEVC、MPEG-2、VC-1、VP9 等。
    • 注：部分 HEVC 文件可能因硬件兼容性问题导致初始化失败，需结合具体硬件验证3。

  2. ‌实现方式‌：

    • 通过 libavcodec 中的 dxva2.h 接口与 Direct3D 交互，使用 IDirectXVideoDecoder 完成硬件解码27。
    • 需创建 dxva_context 结构体，配置解码器对象及 Direct3D 表面数组27。
‌三、使用步骤与示例‌

  1. ‌FFmpeg 编译要求‌：

    • 启用 --enable-hwaccel=h264_dxva2 等选项，确保支持目标编解码器48。

  2. ‌关键代码流程‌：

    复制代码

    cCopy Code

    // 创建 DXVA2 硬件设备上下文 AVBufferRef *hw_device_ctx = av_hwdevice_ctx_alloc(AV_HWDEVICE_TYPE_DXVA2); av_hwdevice_ctx_init(hw_device_ctx); // 初始化上下文 int ret = av_hwdevice_ctx_create(&hw_device_ctx, AV_HWDEVICE_TYPE_DXVA2, NULL, NULL, 0);

    • 需将 hw_device_ctx 绑定至解码器的 hw_device_ctx 字段35。

  3. ‌性能优化‌：

    • 避免将解码后的 GPU 显存数据拷贝至 CPU 内存，直接通过 GPU 渲染或处理以减少性能损耗3。
‌四、常见问题与排查‌

  1. ‌初始化失败‌：

    • ‌错误表现 ‌：返回 Cannot allocate memory 或 I/O 错误（如 -5）。
    • ‌原因 ‌：驱动未安装（如未安装 DirectX 9 运行时库）、权限不足（如无法访问 /dev/dri/render*）或硬件不兼容36。

  2. ‌兼容性验证‌：

    • 使用 ffmpeg -hwaccel dxva2 -i input.mp4 测试解码是否生效。
    • 检查 GPU 使用率是否显著上升，CPU 负载是否降低3。
‌五、环境依赖与版本适配‌
  • ‌驱动要求‌：需安装 DirectX 9 及以上版本及兼容显卡驱动。
  • ‌FFmpeg 版本‌：从 4.2 到 6.0 均支持 DXVA2，但部分高级功能（如显存直接访问）需特定版本配置。

D3D11VA - windows

D3D11VA（Direct3D 11 Video Acceleration）是微软基于DirectX 11的硬件视频加速技术，主要用于优化视频解码和渲染性能。以下是其核心要点：

一、定义与背景

  • ‌硬件加速原理‌：D3D11VA通过GPU硬件单元并行处理视频解码任务，显著降低CPU负载，提升解码效率48。
  • ‌技术定位‌：作为DirectX API的一部分，它不仅是图形渲染工具，还扩展了视频处理能力，支持与D3D11渲染管线深度集成8。

二、技术特点

  1. ‌灵活性‌

    • 提供细粒度控制，开发者可自定义颜色空间转换、缩放等后期处理逻辑，适合需要复杂渲染的3D应用（如360°全景视频）18。
    • 支持多线程操作，例如通过AVD3D11VADeviceContext结构体管理设备上下文（ID3D11Device、ID3D11VideoDevice等），实现高效资源调度3。

  2. ‌兼容性‌

    • 兼容不同厂商的显卡硬件，确保跨平台解码一致性4。
    • 在FFmpeg等开源库中集成时，需通过锁机制（lock/unlock回调）管理多线程访问3。

  3. ‌性能优势‌

    • 支持现代编码格式（如HEVC、8K HDR），满足高分辨率、广色域视频的硬解需求7。
    • 相比传统DXVA解码，D3D11VA在延迟敏感型场景（如实时视频编辑）表现更优8。
三、应用场景
  • ‌视频播放器开发 ‌：如VLC、PotPlayer等通过D3D11VA实现360°全景渲染，或通过关闭优先使用选项（如D3D11DXVA）优化兼容性16。
  • ‌嵌入式设备‌：车载全景倒车系统、摩托车头盔摄像头等需低功耗硬解的场景1。
  • ‌流媒体与游戏‌：结合D3D11渲染管线，实现实时视频叠加或游戏内视频流处理8。
四、与其他技术的对比
‌特性‌ ‌D3D11VA‌ ‌DXVA‌
‌设计目标‌ 灵活性与深度集成 标准化与高效硬解
‌适用场景‌ 自定义渲染、3D应用 通用视频播放
‌控制粒度‌ 高（支持后期处理） 低（固定流程）
‌兼容性‌ 依赖D3D11硬件支持 广泛支持旧设备

8

五、开发注意事项

  • ‌解码器配置 ‌：在FFmpeg中需正确初始化AVD3D11VADeviceContext，关联设备与视频上下文3。
  • ‌播放器优化 ‌：如mpv播放器可通过--hwdec=d3d11va启用硬解，或结合--gpu-api=opengl平衡性能与兼容性5。
  • ‌调试工具‌：利用DirectX调试层（如Visual Studio GPU调试）排查资源泄漏或同步问题。

如需进一步实现细节（如FFmpeg集成代码），可参考具体硬件加速文档或开源项目实践。

CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，通过将计算任务分配到GPU的数千个核心并行处理，显著提升高性能计算效率23。其核心特点包括：

一、技术架构

  1. ‌硬件支持‌

    • 基于GPU的并行计算引擎，支持SIMT（单指令多线程）执行模型，每个流多处理器（SM）可管理多个线程束（Warp）58。
    • 提供多级内存层次：全局内存、共享内存、常量内存等，其中共享内存可实现同一线程块内低延迟通信58。

  2. ‌编程模型‌

    • 使用扩展的C/C++/Fortran语法，通过__global__函数定义GPU内核，支持线程块（Thread Block）和网格（Grid）的层级结构36。
    • 提供CUDA工具链（如nvcc编译器）、数学库（cuBLAS、cuFFT）和调试工具（Nsight），简化开发流程8。

二、应用场景

  • ‌人工智能与深度学习‌：加速神经网络训练和推理，支撑大模型算力需求16。
  • ‌科学计算‌：用于分子动力学模拟（如AMBER）、流体力学仿真等高性能计算任务78。
  • ‌金融与数据分析‌：优化高频交易、风险模型计算，部分案例实现18倍性能提升7。

三、市场影响

  • ‌生态优势‌：构建了从硬件（Tesla/GeForce GPU）到软件（CUDA-X AI库）的完整生态，主导AI算力市场16。
  • ‌商业价值‌：作为AI基础设施（AI Infra）的核心组件，支撑云计算、数据中心等细分领域30%年增长率1。

四、性能优化关键

  • ‌内存访问模式‌：需确保全局内存的合并访问（Coalesced Access），避免非对齐或分散访问导致性能下降5。
  • ‌线程调度‌：合理配置线程块大小和网格维度，以匹配GPU硬件资源（如SM数量、寄存器容量）58。

CUDA通过软硬件协同设计，将GPU从图形处理器转化为通用并行计算引擎，成为现代AI和科学计算的基石技术

QSV

Intel Quick Sync Video（QSV）技术

  1. ‌技术概述 ‌

    Intel QSV 是一种基于硬件加速的视频编解码技术，集成于 Intel 处理器中，可高效处理 H.264、HEVC 等主流格式，显著降低 CPU 负载56。

  2. ‌核心优势‌

    • 独立硬件模块：独立于 CPU 和 GPU 运行，支持并行处理视频任务6。
    • 广泛兼容性：支持 VAAPI、oneVPL 等接口，适用于多种操作系统和开发框架5。
    • 低功耗：专为移动设备优化，提升能效比6。

  3. ‌应用场景 ‌

    常用于视频编辑、实时流媒体处理及需要高效转码的领域（如云计算、游戏直播）6。

总结建议

  • ‌视频格式转换需求‌：优先选择支持批量处理且兼容新版 QSV 的工具（如数据蛙视频转换器）27。
  • ‌硬件加速需求‌：在视频处理项目中可调用 Intel QSV 技术提升效率，需注意驱动和接口适配56。

OPENCL

OpenCL（Open Computing Language）是由Khronos Group维护的跨平台异构计算框架，支持CPU、GPU、FPGA、DSP等多种处理器协同工作16。以下是其核心特性和应用解析：

一、历史与发展

  • ‌起源‌：由苹果公司主导开发并于2008年提交至Khronos Group，首个规范OpenCL 1.0于2008年11月发布，最新版本为2013年推出的OpenCL 2.01。
  • ‌核心目标‌：提供统一的编程模型，利用异构设备的并行计算能力加速计算密集型任务6。

二、核心架构模型

  1. ‌平台模型 ‌
    描述硬件拓扑结构，由Host（主机）连接多个OpenCL设备（如CPU、GPU）构成67。
  2. ‌执行模型 ‌
    • ‌主机程序‌：运行在CPU上，负责设备发现、内核调度和内存管理7。
    • ‌**内核（Kernel）**‌：运行在设备上的并行函数，支持OpenCL C语言或原生函数调用7。
  3. ‌内存模型 ‌
    定义全局内存、常量内存、本地内存和私有内存等多级存储结构，优化数据访问效率78。
  4. ‌编程模型 ‌
    基于任务分割和数据分割的并行机制，支持SIMD（单指令多数据）和SPMD（单程序多数据）模式16。

三、技术特点

  • ‌跨平台性‌：支持Windows、Linux等系统，适配NVIDIA、AMD、Intel等硬件厂商设备18。
  • ‌高性能‌：通过内核并行化实现大规模数据运算加速，典型应用包括图像处理（如边缘检测）和科学计算38。
  • ‌灵活性‌：支持动态编译内核代码，允许运行时优化以适应不同硬件架构67。

四、应用场景

  • ‌科学计算‌：物理模拟、生物信息学等6。
  • ‌图像处理‌：视频编解码、实时滤波等8。
  • ‌机器学习‌：深度学习模型训练与推理加速6。
  • ‌金融建模‌：高频交易、风险分析等复杂计算8。

五、开发环境配置

  • ‌工具链‌：需安装厂商提供的SDK（如AMD APP SDK、NVIDIA CUDA Toolkit）和驱动2。
  • ‌IDE集成‌：在Visual Studio中配置OpenCL头文件及库路径，通过命令队列管理内核执行23。

六、与CUDA对比

‌特性‌ ‌OpenCL‌ ‌CUDA‌
‌开放性‌ 开源标准，跨厂商支持46 仅NVIDIA硬件专用4
‌生态成熟度‌ 社区驱动，工具链碎片化46 统一工具链，成熟度高4
‌性能优化‌ 依赖硬件厂商实现，需手动调优48 深度集成硬件，自动化优化更佳4

七、生态发展

  • ‌POCL‌：开源实现，支持LLVM编译器优化，提升代码可移植性5。
  • ‌Vortex GPGPU‌：基于RISC-V架构的SIMT处理器，扩展OpenCL对新兴硬件的支持5。

总结

OpenCL通过统一的编程接口和异构计算模型，成为跨平台高性能计算的行业标准14。尽管其生态碎片化问题存在，但在灵活性、可移植性方面仍具显著优势，适用于多硬件协同的复杂场景

DRM

**DRM（直接渲染管理器）**‌

  1. ‌定义与作用‌

    • ‌**Direct Rendering Manager（DRM）**‌是Linux内核中管理显卡硬件的子系统，提供用户空间程序与GPU交互的接口，支持3D渲染、视频解码和GPU计算56。
    • 解决传统Linux图形架构（如FBDEV）在多应用并发访问GPU时的资源冲突问题56。

  2. ‌核心组件与功能演进‌

    • ‌**KMS（Kernel Mode Setting）**‌：管理显示模式设置（如分辨率、刷新率）6。
    • ‌**GEM（Graphics Execution Manager）**‌：处理显存分配与同步，优化多进程资源共享6。
    • ‌跨厂商支持‌：支持NVIDIA、AMD、Intel等显卡，并适配多GPU切换场景6。

  3. ‌应用场景‌

    • ‌图形栈集成‌：被Wayland、X.Org、Kodi等图形系统或应用调用6。
    • ‌硬件加速‌：为视频解码（如FFmpeg VAAPI）、AI推理等提供底层支持5。

VAAPI

VAAPI（Video Acceleration API）是由Intel主导开发的跨平台视频硬件加速接口，主要用于优化视频编解码、图像处理等任务的性能。以下是其核心要点：

一、定义与核心功能

  • ‌硬件加速原理‌：通过调用GPU或专用视频处理单元（VPU）执行视频编解码、缩放、色彩空间转换等操作，显著降低CPU负载7。
  • ‌跨平台支持‌：主要应用于Linux系统，兼容Intel/AMD集成显卡及部分独立显卡，在嵌入式设备（如ARM SoC）中也有应用47。

二、技术特点

  1. ‌支持的编码格式‌

    • 主流格式：H.264、HEVC（H.265）、VP9等，支持4K/8K高分辨率及HDR广色域视频处理78。
    • 编码器限制：硬件编码质量通常低于软件编码（如x264），但速度和功耗表现更优5。

  2. ‌开发集成‌

    • 通过FFmpeg调用：需配置-hwaccel vaapi启用硬件加速，并指定输出格式（如-hwaccel_output_format vaapi）7。
    • 示例命令：ffmpeg -hwaccel vaapi -i input.mp4 -c:v h264_vaapi output.mp47。

  3. ‌性能优势‌

    • 降低CPU占用：视频解码时CPU使用率可下降50%以上，适用于实时流媒体、多路视频监控等场景4。
    • 零拷贝传输：支持直接在显存中处理数据，减少内存与显存间的复制开销5。
三、应用场景
  • ‌视频播放器‌：如VLC、MPV通过VAAPI实现4K HDR硬解，提升播放流畅度。
  • ‌云端渲染‌：桌面云服务（如灵跃云）结合FFmpeg+VAAPI方案实现低延迟远程视频渲染4。
  • ‌嵌入式设备‌：智能摄像头、车载系统等需低功耗解码的场景7。
四、与其他技术的对比
‌特性‌ ‌VAAPI‌ ‌DXVA/D3D11VA‌ ‌NVDEC‌
‌适用平台‌ Linux/Unix Windows NVIDIA显卡专用
‌硬件兼容性‌ Intel/AMD集成显卡为主 依赖DirectX兼容显卡 仅NVIDIA显卡
‌开发复杂度‌ 需配置FFmpeg参数 需绑定DirectX设备 需CUDA环境
‌应用场景‌ 通用服务器、嵌入式设备 游戏、Windows应用 AI推理、高性能计算

45

五、开发注意事项

  • ‌环境依赖 ‌：需安装libva库及对应显卡驱动（如Intel的intel-media-va-driver）4。
  • ‌格式限制‌：部分硬件仅支持特定编码格式的子集，需提前测试目标设备的兼容性7。
  • ‌调试工具 ‌：使用vainfo命令可查看当前系统支持的VAAPI功能列表。

如需在Windows平台实现类似功能，可考虑微软的DXVA或D3D11VA方案，两者均深度集成于DirectX生态48。

VDPAU

VDPAU（Video Decode and Presentation API for Unix）技术解析

一、核心定义与功能

  1. ‌技术定位 ‌

    VDPAU是NVIDIA为Unix/Linux系统设计的视频编解码及渲染API，通过GPU硬件加速实现视频解码、后期处理（如去噪、色彩校正）和图像合成，支持MPEG-1/2、H.264、VC-1等主流编解码格式36。其最大支持分辨率为2048×2048像素，适用于GeForce 8系列及以上显卡3。

  2. ‌开源特性 ‌

    与NVIDIA私有API（如NVDEC）不同，VDPAU为开源接口，可被多品牌GPU（如Intel）通过驱动适配调用，但其完整功能仍依赖NVIDIA硬件实现16。

二、技术实现与架构

  1. ‌硬件加速机制 ‌

    VDPAU将解码后的视频数据直接存入显存，通过GPU进行像素处理和渲染，减少CPU负载和内存带宽占用，适用于高分辨率视频流实时处理38。

  2. ‌开发接口‌

    • 提供C语言函数库（如libvdpau），支持开发者直接调用解码器实例（如VdpDecoderCreate）和渲染管线35。
    • 在FFmpeg中通过hwaccel模块集成，需配置--enable-vdpau编译选项，并依赖libvdpau-dev等开发库8。
三、应用场景

  1. ‌多媒体播放器 ‌

    广泛用于VLC、MPlayer等开源播放器，支持GPU硬解4K/8K视频，降低播放时的CPU占用率38。

  2. ‌视频处理工具 ‌

    在FFmpeg中用于视频转码加速，例如将H.264视频流解码为YUV帧时，可通过VDPAU后端提升处理速度68。

四、与其他技术的对比

  1. ‌与VA-API的差异 ‌

    VA-API（Video Acceleration API）由Intel主导，支持跨平台（包括Windows/Linux）和更广泛GPU品牌，但VDPAU在NVIDIA硬件上的性能优化更深入16。

  2. ‌与NVDEC的兼容性 ‌

    NVIDIA的私有解码接口NVDEC（原NVCUVID）与VDPAU功能重叠，但后者开源特性使其在Linux生态中更受开发者青睐16。

五、开发限制与优化
  • ‌兼容性问题‌：虚拟机环境下可能因显存虚拟化支持不足导致性能下降或功能失效1。
  • ‌内存管理‌：需显式释放解码器实例和显存资源，避免内存泄漏58。

VDPAU通过硬件加速与开源生态结合，成为Linux系统中高性能视频处理的重要解决方案

VIDEOTOOLBOX

VideoToolbox 技术解析与适用场景

VideoToolbox 是苹果（Apple）和微软（Microsoft）分别推出的视频处理技术框架，两者在功能定位、技术实现和应用场景上存在显著差异。以下为分平台解析：

一、苹果 VideoToolbox

  1. ‌核心功能‌

    • ‌硬件加速编解码‌：直接调用 iOS/macOS 设备的 GPU、DSP 等硬件资源，高效处理 H.264、H.265 等主流编码格式，显著降低 CPU 负载与功耗23。
    • ‌低延迟处理‌：支持实时视频会议、直播推流等场景，可自定义编码参数（如码率、分辨率）以优化传输效率36。
    • ‌扩展功能‌：Mac 版提供视频格式转换、添加水印、参数分析等工具，满足本地化处理需求4。

  2. ‌技术优势‌

    • ‌原生集成‌：深度适配苹果设备硬件，兼容 Metal 和 CoreVideo 框架，开发门槛低23。
    • ‌多任务并行‌：支持同时运行多个编解码会话（Session），提升多线程处理能力6。

  3. ‌适用场景‌

    • ‌移动端应用‌：iOS 直播、实时通信（如 FaceTime）等高实时性场景23。
    • ‌桌面端处理‌：Mac 视频编辑、批量转码及轻量级后期制作4。

二、微软 VideoToolbox

  1. ‌技术定位‌

    • ‌自定义编解码开发 ‌：通过 VTCompressionSession 和 VTDecompressionSession 接口，支持开发者构建定制化视频编码/解码应用57。
    • ‌强类型字典配置 ‌：利用 VTCompressionProperties 等数据结构精准控制编解码参数，适配复杂业务需求7。

  2. ‌应用领域‌

    • ‌跨平台开发‌：适用于 Xamarin 等框架下的多平台（Android、iOS、Mac）音视频处理项目8。
    • ‌企业级解决方案‌：结合微软云服务（如 Azure），优化云端视频转码与流媒体分发效率5。

总结建议

  • ‌苹果开发者‌：优先使用原生 VideoToolbox 实现硬件加速，关注 2025 年更新的会话配置方法（如低延迟优化）36。
  • ‌微软开发者‌：通过强类型字典接口自定义编解码流程，适配跨平台及云端场景需求5

MEDIACODEC

Android MediaCodec 核心解析

一、核心架构

  1. ‌组件定位 ‌

    MediaCodec 是 Android 多媒体框架中的底层编解码组件，通过硬件加速实现音视频数据的压缩与解压缩，广泛应用于播放器硬解、实时通信等场景15。

  2. ‌状态转移模型‌

    • ‌生命周期 ‌：包含 Stopped（未初始化/配置/错误）、Executing（运行/流结束）、Released 三大状态34。
    • ‌关键流程 ‌：
      • 创建后通过 configure() 设置格式参数（如视频分辨率、编码类型）进入 Configured 状态34；
      • 调用 start() 进入 Executing 状态，通过 dequeueInputBuffer() 获取输入缓冲区填充数据38；
      • 处理结束后标记 EOS（End of Stream）并释放资源37。

  3. ‌数据流程‌

    • ‌输入/输出缓冲区 ‌：通过 ByteBuffer 或 Surface 传递数据，后者直接操作 Native 内存以提升性能78。
    • ‌编解码逻辑 ‌：
      • 解码：输入压缩数据 → 输出原始帧（如 YUV）；
      • 编码：输入原始帧 → 输出压缩数据（如 H.264）68。
二、技术特性

  1. ‌硬件加速 ‌

    直接调用 SoC 厂商提供的硬件编解码器（如高通 Hexagon、联发科 APU），功耗和延迟显著低于 FFmpeg 等软件方案15。

  2. ‌低延时模式 ‌

    Android 11+ 支持低延时解码（如实时视频通话），需 SoC 厂商实现驱动，解码器需快速返回帧数据并避免屏幕锁存2。

  3. ‌跨版本兼容性‌

    • ‌编解码器选择 ‌：通过 MediaCodecList 枚举设备支持的编解码器名称及能力，适配不同厂商实现（如软解 OMX.google.h264.decoder vs 硬解 OMX.MTK.VIDEO.DECODER.AVC）14；
    • ‌数据格式限制‌：仅支持 YUV 格式输入，需从 Camera2 等来源转换 RGB 数据5。
三、应用场景

  1. ‌实时视频处理‌

    • ‌直播/视频通话 ‌：结合 Camera2 获取 YUV 帧，编码后传输；
    • ‌AR/VR 渲染‌：低延时解码确保画面实时性25。

  2. ‌流媒体播放‌

    • ‌硬解播放器‌：NuPlayer、ExoPlayer 等通过 MediaCodec 实现 H.264/HEVC 硬解；
    • ‌自适应流‌：根据网络带宽动态切换编码参数16。

  3. ‌视频编辑‌

    • ‌转码与剪辑 ‌：与 MediaMuxer 结合实现格式转换；
    • ‌特效处理 ‌：通过 Surface 输入到 OpenGL ES 进行滤镜渲染47。
四、开发流程

  1. ‌编解码器创建‌

    • ‌按类型创建 ‌：createDecoderByType("video/avc")；
    • ‌按名称创建 ‌：createByCodecName("OMX.MTK.VIDEO.DECODER.AVC")47。

  2. ‌参数配置‌

    复制代码

    javaCopy Code

    MediaFormat format = MediaFormat.createVideoFormat(MediaFormat.MIMETYPE_VIDEO_AVC, width, height); format.setInteger(MediaFormat.KEY_BIT_RATE, bitrate); codec.configure(format, surface, null, 0); // 输出到 Surface 或 ByteBuffer

  3. ‌数据处理循环‌

    复制代码

    javaCopy Code

    while (!isEOS) { int inputIndex = codec.dequeueInputBuffer(timeout); if (inputIndex >= 0) { ByteBuffer buffer = codec.getInputBuffer(inputIndex); fillData(buffer); // 填充输入数据 codec.queueInputBuffer(inputIndex, ...); } // 处理输出缓冲区... }

五、对比与生态

  1. ‌与软件方案对比‌

    ‌维度‌ ‌MediaCodec‌ ‌FFmpeg‌
    ‌性能‌ 硬件加速，低功耗 依赖 CPU，灵活性高
    ‌兼容性‌ 依赖厂商实现，设备差异大 跨平台统一
    ‌开发成本‌ 需处理状态机/缓冲区 接口简单，但需处理线程同步

  2. ‌生态现状‌

    • ‌碎片化问题 ‌：不同厂商编解码器支持参差不齐，需通过 MediaCodecList 动态适配16；
    • ‌开源实现 ‌：如 POCL 提升跨硬件兼容性，但性能优化仍依赖厂商驱动
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