Dockerを使ってNVENCを有効にしたFFmpegをWSL2にインストールする

目的

　環境を汚さず最小構成で、Nvidia GPUを使用したハードウェアエンコードが可能なFFmpegを手に入れます。

環境

• OS: Ubuntu 22.04 on WSL2
• GPU: Geforce RTX 4090
• GPUドライバ: NVIDIA Studioドライバー 566.14

結論

　次の内容のDockerfileを作成して

FROM nvidia/cuda:12.6.2-devel-ubuntu24.04
# Select and pull from "https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/cuda".
# `base` does NOT include `nvcc` that is required to compile ffmpeg with nvcodec.

# The first one is necessary not to stop at installing git with time zone selection.
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES video,compute,utility

# NVIDIA have not set these fundamental environment variables which most programs refer to
# while they selves are requiring in "https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#mandatory-actions".
# An error about missing (not found) `nvcc` can raise without these setup.
ENV PATH="/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}}"
ENV PKG_CONFIG_PATH="/usr/local/lib/pkgconfig${PKG_CONFIG_PATH:+:${PKG_CONFIG_PATH}}"
ENV LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}"


# See "https://docs.nvidia.com/video-technologies/video-codec-sdk/12.0/ffmpeg-with-nvidia-gpu/index.html#compiling-for-linux".
# git, nasm and pkg-config are also required to install ffmpeg, however they are not included in above instruction.
# So they are added in following command.
RUN apt-get update \
    && apt-get install -y build-essential yasm cmake libtool libc6 libc6-dev unzip wget libnuma1 libnuma-dev git nasm pkg-config

# Check what version of Video Codec SDK is available with README in "https://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers".
# Match the SDK and cuda.
# Ref) https://docs.nvidia.com/video-technologies/video-codec-sdk/12.2/read-me/index.html#system-requirements
RUN mkdir ffmpeg-nvcodec && cd ffmpeg-nvcodec \
    && git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers.git \
    && cd nv-codec-headers && make && make install

RUN git clone https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git ffmpeg/ && cd ffmpeg \
    && wget https://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-7.1.tar.xz \
    && tar -xf ffmpeg-7.1.tar.xz \
    && rm ffmpeg-7.1.tar.xz \
    && cd ffmpeg-7.1 \
    && ./configure \
        --enable-nonfree --extra-cflags=-I/usr/local/cuda/include \
        --extra-ldflags=-L/usr/local/cuda/lib64 \
        --disable-static \
        --enable-shared \
        --enable-cuda-nvcc \
        --enable-libnpp \
    && make -j $(nproc) \
    && make install

RUN echo 'export PATH=$PATH' >> ~/.bashrc \
    && echo 'export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH' >> ~/.bashrc \
    && echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc \
    && mkdir workspace

ビルドする

sudo docker pull nvidia/cuda:12.6.2-devel-ubuntu24.04
sudo docker build -t ffmpeg:12.6.2-devel-ubuntu24.04 .
sudo docker run --gpus all -it --rm -v $(pwd):/workspace ffmpeg:12.6.2-devel-ubuntu24.04

手順

事前準備

　WSL2にインストールしたDockerでGPUを使用可能になっていることが必要です。
そこまでの方法は以前に紹介しています。
NVIDIA Container Toolkitのインストールまで完了して下さい。

使用可能なCUDAのバージョン確認

　ffnvcodecが対応しているCUDAを調べます。これは2段階で行います。
まず配布ページのREADMEでffnvcodecが対応しているVideo Codec SDKのバージョンを調べます。
　続いてそのSDKのページを探して対応しているCUDAのバージョンを確認します。
例えばSDK v12.2であればhttps://docs.nvidia.com/video-technologies/video-codec-sdk/12.2/read-me/index.html#system-requirements にCUDA 11.0以上と記載されています。

CUDAインストール済みDockerイメージの入手

　使えるバージョンのCUDAがインストールされたイメージをNVIDIA NGCで探します。
注意点としてタグにbaseとあるイメージはNVENCを有効にするために必要なnvccがインストールされていません。このためdevelとあるイメージから好みのものを選択して下さい。この記事では12.6.2-devel-ubuntu24.04を選択します。

sudo docker pull nvidia/cuda:12.6.2-devel-ubuntu24.04

FFmpegのバージョンを選択

リリースされているものから選んでください。この記事では7.1を選びます。

Dockerfileの作成

冒頭のコードの編集

　FFmpegをインストールしたDockerイメージを作るためにDockerfileを準備します。
結論に記載したコードをDockerfileに書き込み、次のように修正して下さい。

1. 1行目を入手したCUDAインストール済みDockerイメージに合わせる
2. CUDAのバージョン(例 12.6)に合わせてENV PATH="/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}}"を書き換える
3. 同じくENV LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}"を書き換える
4. 3つ目のRUNのFFmpegのバージョン4箇所を書き換える

解説

　CUDAのインストールガイドで必須とされているにも関わらず、NVIDIAが提供しているDockerイメージでは環境変数が設定されていません。このまま放置するとnvccが見つからないというエラーが出たり、肝心のNVENCが含まれないFFmpegが出来上がったりします。そのためENVで設定しています。ただし、イメージから起動したコンテナ中には持ち込まれないため最後のRUNを行っています。
　またENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveがない場合には、最初のRUNでライブラリのインストール中にタイムゾーンを選ばされて処理が止まります。これは(普通はインストール済みのため)NVIDIAの説明にないgitを追加したことで起こります。

NVENC有効なFFmpegをインストールしたDockerイメージの作成

　作成したDockerfileがあるディレクトリで次を実行します。基にしたイメージが分かる方が管理しやすいため、タグは基のイメージと同じにします。ただの好みなので変更しても問題ありません。

sudo docker build -t ffmpeg:12.6.2-devel-ubuntu24.04 .

　あとはDockerコンテナを起動すればNVENC可能なFFmpegが使えます。

sudo docker run --gpus all -it --rm -v $(pwd):/workspace ffmpeg:12.6.2-devel-ubuntu24.04

オプションの意味は次の通りです。

• --gpus all: 起動したコンテナでGPUを使用するために必須
• -it: インタラクティブシェルに入る
• --rm: 同じイメージ由来のコンテナが起動済みの場合は古いコンテナを削除
• -v $(pwd):/workspace: カレントディレクトリをコンテナ中の/workspaceに接続

結言

　パスの設定を忘れずに。