Начиная со сборки 5.2.2022, WCS поддерживает аппаратное ускорение при декодировании и кодировании видео с использование NVIDIA GPU.
Настройка
Для работы аппаратного ускорения на сервере должны быть установлены NVIDIA CUDA драйверы по инструкции с официального сайта. При этом CUDA toolkit устанавливать не нужно:
sudo apt-get install -y cuda-drivers
Если драйверы установлены успешно, утилита nvidia-smi
покажет текущее состояние GPU
Поддержка аппаратного ускорения включается настройкой
enable_hardware_acceleration=true
При включенном аппаратном ускорении приоритет будет у CUDA кодировщика/декодировщика, если сценарий использования не попадает под исключения!
Настройка для работы под нагрузкой
Настроек по умолчанию достаточно для небольшого количества сессий транскодинга и тестирования. Однако для эксплуатации в условиях повышенных нагрузок необходимо настроить такие параметры, как максимально допустимое количество кодировщиков на графическое ядро и на сервер в целом. Для этого используется файл настроек /usr/local/FlashphonerWebCallServer/conf/gpu_config.json
[ { "gpuName" : "Tesla P100-PCIE-16GB", "disabled" : false, "config" : { "maxEncodeSessions" : 95, "maxHostEncodeSessions" : 95, "maxDecodeSessions" : 19, "maxEncoderUtilization" : 90, "maxDecoderUtilization" : 90, "minMemoryAvailable" : "4 GB" } } ]
[ { "pciBusId" : "0000:02:00.0", "disabled" : false, "config" : { "maxEncodeSessions" : 95, "maxHostEncodeSessions" : 95, "maxDecodeSessions" : 19, "maxEncoderUtilization" : 90, "maxDecoderUtilization" : 90, "minMemoryAvailable" : "4 GB" } } ]
Здесь:
- gpuName - имя GPU
- pciBusId - идентификатор GPU на PCI шине
- disabled - не использовать GPU
- maxEncodeSessions - максимальное количество кодировщиков на GPU
- maxHostEncodeSessions - максимальное количество кодировщиков на сервере
- maxDecodeSessions - максимальное количество декодеров на GPU
- maxEncoderUtilization - максимальная нагрузка на GPU при кодировании, в процентах
- maxDecoderUtilization - максимальная нагрузка на GPU при декодировании, в процентах
- minMemoryAvailable - минимальное количество свободной памяти
Если в сервер установлены несколько GPU, конфигурация с именем GPU применяется ко всем чипам с таким именем. Конфигурация с идентификатором GPU на PCI шине применяется только к одному GPU, т.к. идентификаторы на PCI шине уникальны для каждого устройства.
Инструмент для тестирования GPU и автоматической генерации файла настроек
Для тестирования нагрузочной способности GPU на сервере и автоматической генерации файла настроек предусмотрен специальный инструмент, который запускается следующим образом:
/usr/local/FlashphonerWebCallServer/tools/gpu_calibration_tool.sh sample.mp4 --separate-test --interval=20
Здесь:
- sample.mp4 - файл-источник видео для тестирования, должен содержать видео максимального разрешения, которое будет использоваться в эксплуатации, например, 1920x1080
- --separate-test - провести тестирование всех GPU, установленных на сервере и доступных операционной системе; если этот ключ не указан, проводится тест одного GPU, выбранного случайным образом
- --interval - интервал в секундах между тестами различных чипов
Инструмент проводит тестирование и создает файл настроек с максимальными параметрами GPU по результатам теста. Если тестируется несколько чипов, в настройках будут указаны их идентификаторы на PCI шине. Если тестируется только один чип (ключ --separate-test
не указан), в настройках будет имя GPU.
Во время тестирования WCS должен быть остановлен!