ffmpeg с nvenc, пох似 не использует мой GPU

Вопрос или проблема

ffmpeg -i input_video.mp4 -vf scale=1920:1080 -c:v h264_nvenc -preset slow -b:v 8M output_video.mp4

nvidia-smi dmon                                                                                     
# gpu    pwr  gtemp  mtemp     sm    mem    enc    dec    jpg    ofa   mclk   pclk
# Idx      W      C      C      %      %      %      %      %      %    MHz    MHz
    0      -     74      -      6      8     66      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      8     71      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      8     70      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      8     71      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      7     63      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      5      7     56      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      8     70      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      8     67      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      8     69      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      8     71      0      -      -   3504    420
    0      -     74      -      6      8     68      0      -      -   3504    420

Ответ или решение

Использование GPU с FFmpeg и NVENC: Проблемы и Решения

Введение

При работе с программным обеспечением для кодирования и редактирования видео, таким как FFmpeg, пользователи часто сталкиваются с вопросами оптимизации производительности, особенно когда речь идет о использовании графических процессоров (GPU). Ваша проблема заключается в том, что при кодировании видео с использованием кодека h264_nvenc, процессор загружен на максимум, в то время как GPU едва используется. Рассмотрим возможные причины данной ситуации и пути её решения.

Анализ проблемы

Ваше выполнение команды FFmpeg выглядит следующим образом:

ffmpeg -i input_video.mp4 -vf scale=1920:1080 -c:v h264_nvenc -preset slow -b:v 8M output_video.mp4

На первый взгляд, команда корректна и предназначена для кодирования видео с использованием NVENC. Однако результаты мониторинга показывают, что:

1. Высокая загрузка ЦП: Установка всех ресурсов на процессор может указывать на то, что ваша система не полностью использует GPU.
2. Низкое использование GPU: Показатели использования видеопамяти (VRAM) указывают на её минимальную загрузку, что вызывает обеспокоенность.
3. Активность шифрования: Несмотря на хорошую активность шифрования (enc), процесс не достигает максимальной производительности.

Возможные причины и решения

1. Настройки FFmpeg:

   • Попробуйте изменить изменение параметров кодирования. Использование -preset slow может привести к увеличению нагрузки на ЦП. Попробуйте использовать -preset fast или -preset medium для увеличения производительности.

2. Проблемы с драйверами:

   • Убедитесь, что у вас установлены последние драйверы NVIDIA, которые поддерживают NVENC. Периодически старые драйверы могут не обеспечивать необходимую поддержку.

3. Перекодировка со сложным фильтром:

   • Если scale=1920:1080 является интенсивной операцией, это может вызвать нагрузку на ЦП. Попробуйте использовать hwupload для передачи данных на GPU:

   ffmpeg -i input_video.mp4 -vf "scale_npp=1920:1080" -c:v h264_nvenc -preset fast -b:v 8M output_video.mp4

4. Запуск FFmpeg на GPU:

   • Используйте флаг -hwaccel для активации аппаратного ускорения:

   ffmpeg -hwaccel cuda -i input_video.mp4 -vf "scale_npp=1920:1080" -c:v h264_nvenc -preset fast -b:v 8M output_video.mp4

5. Следите за ресурсами системы:

   • Используйте команду nvidia-smi в режиме реального времени для наблюдения за нагрузкой на процессор и GPU. Оценка использования ресурсами поможет диагностировать проблемные области.

6. Проверка системы:

   • Убедитесь, что у вас достаточно ресурсов для выполнения задач. Недостаточная память системной или видеопамяти может ограничить возможность использования GPU.

Заключение

Если вы столкнулись с проблемами при использовании FFmpeg с NVENC, важно обратить внимание на настройки, драйверы и ресурсы вашей системы. Экспериментируя с параметрами производительности и следя за использованием ресурсов, вы сможете оптимизировать работу с видео и добиться эффективного использования вашего GPU. Не забывайте, что каждое устройство и соотношение задач могут требовать различных подходов, поэтому важно понимать контекст вашей работы.