gst-launch和pipeline方式资源占用差异

[octocat9lee]

将vp中vp_rtsp_src_node和vp_rtsp_des_node源码中关于gstreamer的命令进行组合，使用gst-launch进行测试，观察命令行的资源使用情形：
gst-launch-1.0 rtspsrc location=rtsp://192.168.21.231:1684/live/mainstream latency=0 drop-on-latency=true ! application/x-rtp,media=video ! rtph264depay ! h264parse ! nvv4l2decoder ! nvvideoconvert ! nvv4l2h264enc ! h264parse ! rtspclientsink protocols=tcp latency=0 location=rtsp://localhost:7148/live/nvtest
从资源使用来看，CPU和GPU的占用都特别的少：

使用vp中vp_rtsp_src_node和vp_rtsp_des_node方案进行测试，测试仅包括rtsp拉流、解码、编码和推流流程，观察资源占用：

auto rtsp_src_0
= std::make_shared<vp_nodes::vp_rtsp_src_node>("rtsp_src_0", 0, "rtsp://192.168.21.231:1684/live/mainstream", 1, "nvv4l2decoder ! nvvideoconvert");
auto rtsp_des_0 = std::make_shared<vp_nodes::vp_rtsp_des_node>("rtsp_des_0", 0, 7148, "live/rtsp0");
rtsp_des_0->attach_to({ rtsp_src_0 });
rtsp_src_0->start();

疑问：GPU开始有3%的使用，CPU有一个核心的使用率在20%~40%的使用？为什么使用命令行与源码的差异在资源占用上如此大呢？使用代码方式导致资源占用高的原因是什么呢？

[taoxm]

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