ffmpeg으로 nvidia gpu로 영상 인코딩 하면서 multicast 송출하기(멀티 GPU사용, hwaccel, cuda)

 

ffmpeg으로 동영상을 송출하기에 이어서 NVIDIA 멀티 GPU를 이용하여 인코딩을 추가하여 고속으로 송출하는 방법을 알아보겠습니다. 

 

https://yongeekd01.tistory.com/163

다양한 포맷의 동영상 파일을 mpegts, udp multicast로 송출하기(mp4, mov, mpegts..)

 

 

1. FFmpeg를 사용하여 비디오 크기 변경해서 인코딩 하면서 송출

 

먼저 인코딩 옵션을 추가하여 비디오 크기 변경해서 인코딩 하면서 송출 하는 방법을 보겠습니다.

 

ffmpeg -stream_loop -1 -re -i "inputfile.ts" -vf "scale=640:360" -c:v libx264 -preset ultrafast -c:a copy -f mpegts udp://239.0.0.1:1234?pkt_size=1316

 

-stream_loop -1: 입력 파일을 무한 반복
-re: 입력 파일을 실시간으로 ("real time") 처리
-i input.mp4: 입력 파일을 지정
-vf "scale=640:360": 비디오 필터로 해상도를 640x360으로 조정
-c:v libx264: 비디오 코덱으로 H.264를 사용
-preset ultrafast: 인코딩을 위한 프리셋으로, 'ultrafast'는 속도를 우선 설정 (superfast, veryfast, faster, fast, medium, slow, slower, veryslow)
udp://239.0.0.1:1234?pkt_size=1316: 멀티캐스트 주소와 포트를 지정. 패킷 크기를 1316으로 설정

 

2. FFmpeg를 사용하여 비디오 크기 변경해서 인코딩 하면서 송출

 

이제 HW 인코딩을 추가해 보겠습니다. 

 

ffmpeg -stream_loop -1 -re -hwaccel cuda -i "inputfile.ts" -vf "scale=640:360" -c:v h264_nvenc -preset fast -c:a copy -f mpegts udp://239.0.0.1:1234?pkt_size=1316

 

-hwaccel cuda: 하드웨어 가속을 위해 CUDA를 사용
-c:v h264_nvenc: 비디오 코덱으로 NVIDIA의 NVENC를 사용하여 H.264 인코딩을 수행
-preset fast: 인코딩 프리셋으로 fast를 사용

이렇게 해서 NVIDIA GPU를 사용하여 입력 비디오 파일을 디코딩하고, NVENC를 사용하여 H.264로 인코딩합니다. 이 과정은 비디오 트랜스코딩에 하드웨어 가속을 적용하여 처리 속도를 빠르게 하고, CPU 부하를 줄이는 데 도움이 됩니다.

 

 

3. 멀티 GPU가 있을때 FFmpeg이 사용할 디바이스를 지정해서 인코딩하기 

 

NVIDIA GPU가 여러 개 있는 시스템에서 특정 GPU를 선택하여 FFmpeg로 비디오 디코딩 또는 인코딩을 수행하려면, -hwaccel_device 옵션을 사용하여 대상 GPU를 지정할 수 있습니다. 이 옵션은 -hwaccel 옵션과 함께 사용되어, 하드웨어 가속을 수행할 구체적인 장치를 FFmpeg에 알려줍니다.

 

ffmpeg -stream_loop -1 -re -hwaccel cuda  -hwaccel_device 0 -i "inputfile.ts" -vf "scale=640:360" -c:v h264_nvenc -preset fast -c:a copy -f mpegts udp://239.0.0.1:1234?pkt_size=1316

 

-hwaccel_device 0: 하드웨어 가속에 사용할 GPU 장치를 지정합니다. 여기서 0은 시스템에서 첫 번째 GPU를 의미합니다. 여러 GPU가 있는 경우, 사용하고자 하는 GPU의 인덱스 번호(예: 1, 2, ...)로 변경합니다.

 

GPU 인덱스 번호는 시스템에 설치된 GPU의 순서에 따라 결정됩니다. 사용 가능한 GPU 목록과 각 GPU에 할당된 인덱스 번호를 확인하려면 NVIDIA의 nvidia-smi 유틸리티를 사용할 수 있습니다. 이 명령을 실행하면 현재 시스템에 설치된 NVIDIA GPU의 상태와 인덱스 번호를 볼 수 있습니다.