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

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.

Если в сервер установлены разные GPU, и ключ --separate-test не указан, будет протестировано по одному из GPU каждого типа

Изменение конфигурации кодирования/декодирования при изменении разрешения исходного потока

При публикации WebRTC потока разрешение может меняться в ходе публикации. Кроме того, при публикации потока скриншаринга, если захватывается какое-то окно на экране, разрешение также будет меняться при изменении размеров окна. При транскодинге такого потока на GPU, необходимо при каждом изменении разрешения менять параметры декодировщика. С настройками по умолчанию

hardware_acceleration_enable_soft_reconfiguration=true
hardware_acceleration_reconfigure_max_width=1920
hardware_acceleration_reconfigure_max_height=1088

если разрешение снижается, меняются только настройки разрешения для декодирования. Если же разрешение увеличивается выше заданного порога, настройки декодирования будут сброшены, фактически декодер будет создан заново.

С настройкой

hardware_acceleration_enable_soft_reconfiguration=false

настройки декодирования будут сбрасываться при каждом изменении разрешения. Это может сильно повлиять на производительность.