英伟达Tesla T4 显卡编解码能力测试

显卡基本参数：

Timestamp : Fri Aug 27 10:04:12 2021
Driver Version : 460.32.03 CUDA Version 11.2
Attached GPUs : 8

FB Memory
Total : 15109 MiB
BAR1 Memory Usage
Total : 256 MiB

Architecture:        x86_64
CPU op-mode(s):      32-bit, 64-bit
Byte Order:          Little Endian
CPU(s):              64
On-line CPU(s) list: 0-63
Thread(s) per core:  2
Core(s) per socket:  16
Socket(s):           2
NUMA node(s):        2
Vendor ID:           GenuineIntel
CPU family:          6
Model:               85
Model name:          Intel(R) Xeon(R) Gold 5218 CPU @ 2.30GHz
Stepping:            7
CPU MHz:             1000.014
BogoMIPS:            4600.00
Virtualization:      VT-x
L1d cache:           32K
L1i cache:           32K
L2 cache:            1024K
L3 cache:            22528K
NUMA node0 CPU(s):   0-15,32-47
NUMA node1 CPU(s):   16-31,48-63

输入： IPC摄像头 Rtsp
分辨率：2560*1440
码流：0.8M/bs
编码：h264

输出：Rtsp
分辨率：1920*1080
码流：0.4M/bs
编码：h264

操作流程：
拉流->解码->YUV2RGB->RGB2YUV->编码
因为解码后颜色空间是YUV如果想进行下一步图像处理，必须将颜色空间转换为BRG方可进行主流图片业务处理。

首先我们放入200路视频进行测试：
用dstat命令后可以看到，输入在150Mb。

接着查看帧率：
发现帧率非常低，只有11帧上下

继续看GPU情况：
GPU利用率只有一半过一点。

打开一路编解码会话就会占用一定GPU内存，所以编解码的另外一个限制是GPU显存的大小，英伟达官网有一篇论文阐述了这个问题
https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-video-memory-usage-with-the-nvdecode-api-and-nvidia-video-codec-sdk/
论文名字：Optimizing Video Memory Usage with the NVDECODE API and NVIDIA Video Codec SDK

上面就是关于显存对于编解码的占用大小表格。

查看CPU情况：

GPU解码能力：

发现解码能力没有完全发挥出来，那么真正的瓶颈在哪里呢，接着往下看，瓶颈在颜色空间转换这里。所以如果你的代码中有颜色空间转换，那么毫无疑问，这里就是性能的瓶颈。

重点敲黑板：
颜色空间转换是性能的瓶颈。

总结：
其实从接受码流来看，8张显卡所能处理的最大码流为150Mb/s，每张卡所能处理的流量为150/8=18.75Mb/s，按照每路0.8Mb/s，那么就是23.5路，也就是23路，保守一点一张显卡能处理20路编解码+颜色空间转换。

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