[FFMPEG硬件加速]nvidia方案

1.目標

<1>顯卡性能參數；
<2>方案可行性；

2.平台信息

2.1.查看當前顯卡信息

命令： 
lspci |grep VGA 
信息： 
01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1)

解析： 
GK106，是一個由英偉達公司制造的適配器圖形處理和加速核心芯片。

從NVIDIA支持的矩陣表中查找出GK106支持格式分別為： 
NVDEC解碼：MPEG-2 VC-1 H.264(AVCHD) 
NVENC編碼：H.264 (AVCHD) YUV 4:2:0

3.NVIDIA

3.1.NVIDIA參考資料

• NVIDIA VIDEO CODEC SDK
• NVIDIA支持的矩陣表
• NVIDIA顯卡驅動
• CUDA工具集
• ffmpeg應用nvidia
• 個人雲盤NVIDIA驅動

3.2.NVIDIA性能參數

從NVIDIA的video encode performance中查找到Quadro K4000：支持同時編碼16路1920 X 1080 H.264 (AVCHD) YUV 4:2:0,支持高性能和高質量，以及低延時模式；

注意：目前所有的NVIDIA都不支持 4:2:2編碼 
支持的編碼格式總集：

H.264 (AVCHD) YUV 4:2:0     
H.264 (AVCHD) YUV 4:4:4     
H.264 (AVCHD) Lossless  
H.265 (HEVC) YUV 4:2:0  
H.265 (HEVC) YUV 4:4:4  
H.265 (HEVC) Lossless   
H.265 (HEVC) 8k

支持的解碼格式總集：

MPEG-2  
VC-1            
H.264(AVCHD)    
H.265(HEVC)     
VP8         
VP9    

3.3.NVIDIA顯卡驅動

驅動網站打開較慢，因此把我的驅動上傳到個人雲盤NVIDIA驅動，里面有產品支持列表

3.3.1.刪除舊驅動

sudo apt-get purge nvidia*

3.3.2.禁用自帶nouveau nvidia驅動

gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

並在文件blacklist-nouveau.conf中添加以下內容：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

更新：

update-initramfs -u

修改后需要重啟系統。確認下Nouveau是否已經被禁用，使用命令：

lsmod | grep nouveau

3.3.3.安裝驅動

重啟系統，使用Ctrl+Alt+F1進入tty1控制台：

service lightdm stop
./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run
service lightdm start

3.3.4.其他

   ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run --update     安裝時先下載最新驅動包
   ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run --uninstall  卸載驅動

4.ffmpeg

4.1.ffmpeg對NVIDIA GPU的支持

• 支持h.264和hevc硬件加速編碼； 支持h.264, hevc, VP9, VP8, MPEG2和MPEG4的硬件加速解碼；
• 可設置跟視頻編碼質量相關的參數,如：preset, rate等；
• 可使用FFmpeg中的filters進行端對端1:n編碼或1：n轉碼視頻硬件加速通道；
• 能添加自己編寫的高性能CUDA filters；
• 同時支持Windows和Linux support；

此外, NVIDIA 也為GPU的視頻處理任務提供的插件功能. 
GPU Resize：將一個輸入轉換為多個分辨率並行輸出； 
GPU Zero-copy：使能GPU-accelerated插件就可以避免在處理視頻時，系統和GPU內存間的數據拷貝；

4.2.ffmpeg對NVIDIA GPU的支持步驟

• 下載FFmpeg源碼 （https://git.FFmpeg.org/FFmpeg.git） 下載NVIDIA的最新Video Codec SDK 將NVIDIA的頭文件復制到ffmpeg的編譯環境中；
• 下載安裝NVIDIA驅動（apt install nvidia-375）
• 添加如下的configure命令(nv_sdk應包含cuda的庫和頭文件) :

./configure \
           --enable-nonfree \ --disable-shared \ --enable-nvenc \ --enable-cuda \ --enable-cuvid \ --enable-libnpp \ --extra-cflags=-Ilocal/include \ --extra-cflags=-I../nv_sdk \

注意：實際使用的是以下配置：

#! /bin/bash
bash configure \
    --enable-shared \ --disable-static \ --disable-yasm \ --disable-doc \ --enable-gpl \ --enable-pthreads \ --disable-w32threads \ --disable-os2threads \ --enable-debug \ --enable-nvenc \ --enable-cuda \ --enable-cuvid \ --extra-cflags="-Invidia_sdk -I/usr/local/cuda-8.0/include" \ --extra-ldflags="-Lnvidia_sdk -L/usr/local/cuda-8.0/lib64" \ --enable-nonfree \ --enable-libfreetype \ --enable-libfribidi \ --enable-libfontconfig \ --enable-libnpp \ --enable-gpl

4.3. 查看nvidia硬件加速編解碼器：

ffmpeg -codecs | grep cuvid
信息如下：
  DEV.LS h264 H.264 / AVC / MPEG-4 AVC / MPEG-4 part 10 (decoders: h264 h264_cuvid ) (encoders: h264_nvenc h264_vaapi nvenc nvenc_h264 )
  DEV.L. hevc  H.265 / HEVC (High Efficiency Video Coding) (decoders: hevc hevc_cuvid ) (encoders: nvenc_hevc hevc_nvenc hevc_vaapi )

ffmpeg -codecs | grep nvenc
  信息如下：
    DEV.LS h264 H.264 / AVC / MPEG-4 AVC / MPEG-4 part 10 (decoders: h264 h264_cuvid ) (encoders: h264_nvenc h264_vaapi nvenc nvenc_h264 )
    DEV.L. hevc H.265 / HEVC (High Efficiency Video Coding) (decoders: hevc hevc_cuvid ) (encoders: nvenc_hevc hevc_nvenc hevc_vaapi )
    DEVIL. mjpeg Motion JPEG (decoders: mjpeg mjpeg_cuvid ) (encoders: mjpeg mjpeg_vaapi )
    DEV.L. mpeg1video MPEG-1 video (decoders: mpeg1video mpeg1_cuvid )
    DEV.L. mpeg2video MPEG-2 video (decoders: mpeg2video mpegvideo mpeg2_cuvid )
    DEV.L. mpeg4 MPEG-4 part 2 (decoders: mpeg4 mpeg4_cuvid )
    D.V.L. vc1 SMPTE VC-1 (decoders: vc1 vc1_cuvid )
    D.V.L. vp8 On2 VP8 (decoders: vp8 vp8_cuvid )
    D.V.L. vp9 Google VP9 (decoders: vp9 vp9_cuvid )

5.結論

• 最后成功進行了硬件加速轉碼,由於顯卡是GeForce系列,因此只能驗證一路:
• 從結果來看,使用硬件加速確實釋放了CPU資源,編碼速度也有明顯提高,但質量相比X264有稍微的不足;
• 拋開編解碼質量和速度的嚴格要求,nvidia需要圖形專業級別的顯卡支持,方能做出產品;

6.后記

在20170125時，再一次投入nvidia的開發

7.工具

vmstat -w -n 1 
nvidia-bug-report.sh 
nvidia-cuda-mps-server 
nvidia-detector 
nvidia-modprobe 
nvidia-settings 可圖形查看顯卡使用情況 
nvidia-uninstall 
nvidia-cuda-mps-control 
nvidia-debugdump 
nvidia-installer 
nvidia-smi 
nvidia-xconfig

8.問題list

8.1.cannot load libcuda.so.1

原因：該問題是由於我升級了nvidia(ubuntu版本)的驅動（由375.39升級到375.51）引起的 
解決：卸載驅動，下載官方驅動375.39重新安裝

8.2.解碼阻塞

現象： 
1.源丟包時，解碼函數總是被阻塞,使用新的接口解決； 

8.3.結果

采用M2000，最終極限並發能達到48路左右，但實際采用32路