服務器端GPU自動批量轉碼方案及評測
發布時間：2019-10-20 17:16:43CPU轉碼的痛點
受不了一堆隊列任務等待轉碼中，客戶老是問我，我那個3個G的視頻轉了半天怎么還沒完啊，怎么才能讓轉碼快點呢？我只能告訴他升級CPU，客戶說已經是e5的cpu了，再高成本就上去很多了。
的確使用高端的cpu轉碼，動不動幾千上萬一個月的服務器租用成本是個大問題，一年下來一臺服務器就接近十來萬，上十來臺服務器一年小百萬就沒有了。賺的錢都給機房了，還搞毛啊！
為什么以前不做GPU轉碼
GPU一直是唯一的快速轉碼備用方案，但為什么我們遲遲沒有推出，有很多原因。
首先，GPU轉碼的畫質處理效果的確不是很好，同等碼率的情況下，CPU的畫質處理比GPU處理效果好。在幾年前，GPU轉碼還是高碼率低畫質，帶來的后果就是畫質低還占硬盤和寬帶，實際上得不償失。
其次，機房的刀片機器很難插進普通的顯卡，我們測試的NVIDIA teslap4算得上是一款專為服務器定做的轉碼顯卡，占地小，可以插進刀片服務器，但是價格偏貴，自己可以百度價格。
基于以上兩個原因，所以一直沒有實施GPU轉碼方案。
為什么現在要做？
首先是客戶的強烈需求，特別感謝定做的客戶給我們提供了開發的動力和資金支持，如果沒有定做的客戶，我們可能還是處于觀望狀態。
其次是硬件市場的日趨成熟，隨著GPU顯卡的價格的逐步走低中小企業購買顯卡轉碼的可能性越來越大，機房配置顯卡的可能性也在逐步提升，并且家用顯卡通過轉接頭也可以插在服務器上面使用，價格不再是問題。
GPU發展到如今，GPU的轉碼畫質雖有大幅提升，實測在2000碼率以上不管轉碼速度還是壓縮率GPU完勝CPU，相信在以后的將來低碼率情況下也會無限接近CPU轉碼效果。
最后最重要的是，作為一款全球火爆應用最廣泛的點播系統，如果不走在科技的前沿，是不是會被客戶看低我們的實力，就算做了不賺錢，也不能失領頭羊的身份，不管是否有大量客戶需要，至少我們要給有需求的客戶準備好這個環境。
所以，把不可能變成可能，只是需要時間來改變。
一切皆有可能！
顯卡的最佳選擇
言歸正傳，說點干貨。
目前做的顯卡轉碼，只做了NVIDIA這個公司的產品，為什么要選擇他，是因為他的技術相對成熟，看過不同的測評，對NVIDIA顯卡轉碼的評價略高于AMD和INTER，另外就是開發環境的成熟度，讓我們選擇了他，如果你有其他品牌顯卡的需求，也可聯系我們定做，費用低廉，服務滿意。
NVIDIA支持的型號參考官網：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
從NVIDIA官網可以看出，支持GPU轉碼的有服務器顯卡和家用顯卡，但是服務器顯卡的價格動不動上萬的價格，實在是沒興趣，我們的重點是節省成本，所以主推家用顯卡系列，經測試，最低端的gtx1060顯卡即可支持gpu轉碼，價格在1000塊錢左右，最高推薦GTX2060，價格在2000多，性能強悍，再往上的2080價格在10000左右，性能相當，就不作推薦了。
所以綜合來看，在1000-3000塊錢之間的所有顯卡都可以適配我們軟件來進行GPU轉碼，但是他的效率卻是CPU的幾倍，實測1G視頻文件，按2000-4000碼率的輸出只需5分鐘即可轉碼完成，這效率是e5 e7系列cpu都不可比擬的。
在使用家用顯卡的時候，我們推薦使用win10系統，因為家用顯卡的定位就是家庭系統用戶，服務器系統的兼容性到底如何，我們就不用花時間去考證了，畢竟不管什么系統，能快速解決問題才是關鍵。
驅動安裝
NVIDIA顯卡驅動安裝官網下載地址：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
如果你是linux服務器，需安裝以下驅動，截圖測試的是tesla p4、Tesla p100，其他型號自測。
windows為例：注意tesla系列CUDA版本一定選擇9.0，語言選擇中文簡體，其他版本能否使用不詳。如果是家用顯卡，可安裝官網對應型號安裝驅動。
linux驅動已經為您搭配好了最適應的驅動程序，可直接使用遠程一鍵安裝：http://install.云轉碼.com，注意Linux系統一定選擇centos7.x，實測7.6有效，其他版本不詳。
軟件的GPU轉碼設置：
首先你要讓軟件和授權類型支持GPU轉碼，升級軟件和授權碼以后，在系統設置-轉碼設置，選擇轉碼核心-GPU轉碼，保存即可。上傳一個視頻就可以體驗一下GPU嗖嗖的速度了。
基于低于2000碼率GPU轉碼畫質低，文件大的實際情況，我們增加了智能切換功能，該功能是在有GPU授權的情況下，指定一個臨界值，讓低于該碼率的輸出視頻用CPU轉碼，高于該碼率的輸出視頻用GPU轉碼。建議設置2000，可根據實際情況修改。
NVIDIA GPU轉碼實測效果：
測試的配置：阿里云主機，CPU e5 虛擬雙核 GPU tesla p100（算力6.0）
測試文件一：大小1G，時長43分鐘，同時輸出700|1400|2400|3000四種碼率對應640:-1|720:-1|1080:-1|1920:-1四種分辨率，轉碼時間為十五分鐘完成。
測試文件二：大小1.67G，時長1小時21分，設置原畫輸出（0碼率輸出，0分辨率），轉碼時間5分鐘。
實測家用顯卡比服務器專用顯卡性能差不了多少，所以強烈推薦使用家用顯卡系列。
畫質與壓縮率對比：
對于網絡播放來說，視頻的壓縮率絕對是考慮的第一要素，因為壓縮率越高，同等畫質情況下視頻文件體積越小，同樣寬帶的情況下，可以承載的在線人數越多，反之就浪費寬帶。
我們找了3個視頻，分別是動畫片片段、電影片段、電視劇片段，原始文件都是1920的4k片源，分別輸出640:-1（500碼率）、1280：-1（1400碼率）、1920:-1（2600碼率）、1920:-1（4000碼率），以下是測試結果：
電影片段
動畫片片段
電視劇片段
從以上測試結果可以得出大致結論：
使用2000碼率以下的低畫質視頻使用CPU轉碼效果更好，壓縮率高，文件小，清晰度更好。
使用2000碼率以上的低畫質視頻使用GPU轉碼效果更好，壓縮率高，文件小，清晰度更好。
因為篇幅原因就不取截圖了，實際觀察效果也是如此，有興趣的可以自己轉碼對比看效果，肉眼就可以判斷。
NVIDIA GPU轉碼結論：
如果你租用了兩臺或兩臺以上的服務器轉碼，并且輸出碼率超2000，就完全可以選擇GPU轉碼，算一下成本，以NVIDIA家用顯卡為例，價格1000-5000的1050TI—2060TI家用顯卡即可勝任，但是轉碼速度至少比e5系列CPU轉碼快了五倍以上，相當于一臺服務器頂五臺服務器以上的轉碼速度，而成本只多了顯卡+軟件費用，一共不到一萬塊錢的成本，而多租五臺E5轉碼服務器一年的成本遠至少是十萬以上。
成本公式：
普通版授權價格2000/年不變，GPU加速版授權價格為4999/年
CPU轉碼方案：（e5服務器一年最低兩萬+軟件費用2000）x5 > 十萬
GPU家用電腦轉碼方案：中高端家用電腦0.5萬+NVIDIA家用顯卡0.3萬+軟件費用4999 < 1.3萬
對比一下，使用GPU轉碼省時又省錢，應該怎么選擇，答案很明顯。
開通方式：
已購買普通授權的老客戶需聯系客服QQ 9609008，補差價2999即可開通GPU轉碼功能。
剛才已經提到了GPU轉碼是為高端用戶而準備，所以覺得顯卡貴、軟件貴、一臺普通服務器即可滿足轉碼需求的，完全可以忽略該方案。
跑車的設計可不是給我們老百姓拉貨的。
如果你有興趣可以看看最低成本的GPU轉碼方案：http://www.云轉碼.com/dianbo/wenti/558.html