Вопрос или проблема
Я пытался конвертировать видео высокого разрешения в 2k. Я использовал эту команду:
ffmpeg -i input_video.mp4 -vf scale=1920:1080 -c:v h264_nvenc -preset slow -b:v 8M output_video.mp4
Согласно результатам top и nvidia-smi, мой процессор работал на максимуме, но мой графический процессор едва использовался. Процесс ffmpeg использовал всего около 240 МиБ видеопамяти.
nvidia-smi dmon показал много активности enc. Но низкое использование видеопамяти и высокая загрузка процессора заставляют меня думать, использует ли ffmpeg мой графический процессор в полную силу.
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
Почему FFmpeg с NVENC не использует вашу GPU на полную мощность
Когда вы запускаете команду FFmpeg с использованием кодека h264_nvenc, вы ожидаете, что ваша видеокарта NVIDIA активно будет участвовать в процессе кодирования. Однако, как вы отметили, ваша CPU использует максимальные ресурсы, в то время как GPU лишь немного активен. Это может быть связано с несколькими факторами, которые мы подробно рассмотрим ниже.
1. Проверка совместимости и конфигурации системы
Убедитесь, что ваша система полностью поддерживает NVENC:
- Драйверы: Проверьте, что вы используете актуальные драйверы NVIDIA, совместимые с вашей видеокартой и FFmpeg. Рекомендуется скачать последние версии драйверов с официального сайта NVIDIA.
- Версия FFmpeg: Убедитесь, что у вас установлена версия FFmpeg, которая поддерживает NVENC. Обычно это включает использование FFmpeg, собранного с поддержкой
--enable-nvenc.
2. Параметры командной строки
Ваша команда:
ffmpeg -i input_video.mp4 -vf scale=1920:1080 -c:v h264_nvenc -preset slow -b:v 8M output_video.mp4На первый взгляд, команда выглядит корректно, однако к ней можно добавить немного настроек для улучшения использования GPU:
- Уровень кодирования: Попробуйте указать значение уровня с помощью опции
-profile:v highили другого, соответствующего вашему контенту. - Качество кодирования: Обратите внимание на установку
-preset. Хотяslowможет использовать больше ресурсов, также можно попробоватьhigh-performanceили простоmedium, чтобы увидеть, изменится ли ситуация. - Динамическое регулирование: Рассмотрите возможность использования параметра
-gpu, чтобы указать использование определенного GPU, если у вас их несколько.
3. Избегание перегрузки CPU
Если CPU активно используется, это может говорить о том, что кодирование передается сначала на CPU. Рассмотрите возможность использования опции -hwaccel cuda, чтобы FFmpeg мог лучше управлять статической загрузкой GPU.
4. Контролируйте запрещенные факторы
- Сжатие и качество: Высокое качество выходного видео может требовать больше ресурсов. Попробуйте уменьшить битрейт или разрешение для начала.
- Поток данных: Убедитесь, что ваше исходное видео не имеет высоких требований к расшифровке, которые могут превышать возможности GPU, при этом следя за использованием кодеров/декодеров.
5. Мониторинг производительности
Используйте следующие команды, чтобы получить больше информации о загрузке GPU:
- nvidia-smi: Позволяет следить за загрузкой GPU в режиме реального времени.
- ffmpeg -stats: Добавление этого параметра к команде позволит выводить более детальную информацию о процессе кодирования.
Заключение
Чтобы FFmpeg эффективно использовал вашу GPU при кодировании видео с помощью NVENC, важно проверить настройки системы, параметры команды и избегать избыточной нагрузки на CPU. Проведение аналогичных операций на других файлах поможет определить, является ли проблема специфической для определенного видео или системы в целом. Не забудьте проводить тесты с изменениями настроек и фиксировать результат для идентификации оптимальной конфигурации.
Ограничение использования ресурсов — это нормальное явление, и при внесении корректировок, вы сможете максимально эффективно использовать свой GPU и ускорить процесс кодирования.