どうも、やまけんです。
以前書いた下記の記事のRHEL8版です
普段あまりRHELを使うことがないので、この記事はほぼ検証のためだけに実行した結果を残すだけで、元記事のように永続的に更新する予定はありません。
おそらくCUDAのバージョン差異でその時々でインストール方法が変わるぐらいだとは思いますので、なんとか読み替えてください。（元記事のUbuntu向けは自分がその環境で使ってるので、変更があれば適宜直してるんですけど。ちょっとRHELまでは無理）
#環境
# cat /etc/redhat-release
Red Hat Enterprise Linux release 8.4 (Ootpa)
# lspci | grep -i nvidia
01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation TU117 [GeForce GTX 1650] (rev a1)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10fa (rev a1)
#準備
##CUDAのインストール
NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux に従って入れます
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
今回はパッケージで入れたいと思いますので、
2. Pre-installation Actions
3. Package Manager Installation
7. Post-installation Actions
こちらを進めれば良いです。
# Development ToolsとKernel Headerを入れる
sudo dnf group install "Development Tools"
sudo dnf install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
# dkmsを入れるためにEPELリポジトリを有効化
yum install https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-8.noarch.rpm
# nvidiaリポジトリを追加
sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo
# dnf キャッシュをクリーン
sudo dnf clean all
# ドライバーをインストール
sudo dnf -y module install nvidia-driver:latest-dkms
# cudaをインストール
sudo dnf -y install cuda
# パスを通す
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
インストールが完了したら再起動し、 nvidia-smi にてドライバインストールも含め完了しているか確認しましょう。
# nvidia-smi
Fri Aug 13 10:43:38 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02 Driver Version: 470.57.02 CUDA Version: 11.4 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| 54% 33C P0 1W / 75W | 0MiB / 3908MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
#
##FFmpegのインストール
Compile FFmpeg on CentOS
https://trac.ffmpeg.org/wiki/CompilationGuide/Centos
こちらをベースに全てソースコードで入れていきます。
TLS対応のために openssl-devel をインストールの上
--enable-openssl を追記しています。
また、FFmpeg4以降でnvencを使用する場合は nv-codec-headers が必要です。
これらはNVIDIA Video Codec SDKの一部を使用しています。
https://developer.nvidia.com/ffmpeg
https://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers
ちなみに
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ffmpeg-transcoding-guide/
において、コンパイル時は
./configure --enable-cuda --enable-cuvid --enable-nvenc --enable-nonfree --enable-libnpp --extra-cflags=-I/usr/local/cuda/include --extra-ldflags=-L/usr/local/cuda/lib64
という記載がありますが、 ./configure --help | grep cuda で調べればわかるとおり、現在は
--enable-cuda-nvcc enable Nvidia CUDA compiler [no]
が正しいため、--enable-cuda ではなく --enable-cuda-nvcc に変更しています。
またインストールされるCUDAのバージョン次第で
--extra-cflags="-I/usr/local/cuda-11.4/include"
--extra-ldflags="-L/usr/local/cuda-11.4/lib64"
を正しいCUDAライブラリのパスに直す必要があります。
なお、インストールされるドライババージョンによって、NVIDIA Video Codec SDKのバージョン依存が発生します。
https://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers のREADMEにて対応バージョンを確認ください。
本ドキュメントは基本的に最新のドライバをインストールしてある前提にあります。
必ず nvidia-smi にてインストールされているドライババーションを確認してください。
古いグラボなどで最新ドライバが入らない場合、
https://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers の ブランチを切り替えると、過去のSDKでの必要ドライババーションの確認が確認ができます。
ドライバが古い場合は、NVIDIA codec API のインストール時の
git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers -b sdk/9.0
のように -b sdk/9.0 でブランチを指定してインストールしてみてください。
# FFmpegコンパイルに必要なものを導入
sudo dnf install autoconf automake bzip2 bzip2-devel cmake freetype-devel gcc gcc-c++ git libtool make pkgconfig zlib-devel openssl-devel
# 作業ディレクトリ作成
mkdir ~/ffmpeg_sources
# NASM インストール
cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://www.nasm.us/pub/nasm/releasebuilds/2.15.05/nasm-2.15.05.tar.bz2
tar xjvf nasm-2.15.05.tar.bz2
cd nasm-2.15.05
./autogen.sh
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin"
make
make install
# Yasm インストール
cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://www.tortall.net/projects/yasm/releases/yasm-1.3.0.tar.gz
tar xzvf yasm-1.3.0.tar.gz
cd yasm-1.3.0
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin"
make
make install
# libx264 インストール
cd ~/ffmpeg_sources
git clone --branch stable --depth 1 https://code.videolan.org/videolan/x264.git
cd x264
PKG_CONFIG_PATH="$HOME/ffmpeg_build/lib/pkgconfig" ./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin" --enable-static
make
make install
# libx265 インストール
cd ~/ffmpeg_sources
git clone --branch stable --depth 2 https://bitbucket.org/multicoreware/x265_git
cd ~/ffmpeg_sources/x265_git/build/linux
cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$HOME/ffmpeg_build" -DENABLE_SHARED:bool=off ../../source
make
make install
# libfdk-aac インストール
cd ~/ffmpeg_sources
git clone --depth 1 https://github.com/mstorsjo/fdk-aac
cd fdk-aac
autoreconf -fiv
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --disable-shared
make
make install
# libmp3lame インストール
cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://downloads.sourceforge.net/project/lame/lame/3.100/lame-3.100.tar.gz
tar xzvf lame-3.100.tar.gz
cd lame-3.100
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin" --disable-shared --enable-nasm
make
make install
# libopus インストール
cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://archive.mozilla.org/pub/opus/opus-1.3.1.tar.gz
tar xzvf opus-1.3.1.tar.gz
cd opus-1.3.1
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --disable-shared
make
make install
# libvpx インストール
cd ~/ffmpeg_sources
git clone --depth 1 https://chromium.googlesource.com/webm/libvpx.git
cd libvpx
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --disable-examples --disable-unit-tests --enable-vp9-highbitdepth --as=yasm
make
make install
# NVIDIA codec API インストール
cd ~/ffmpeg_sources
git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers
cd nv-codec-headers
make
make install PREFIX="$HOME/ffmpeg_build"
# FFmpeg インストール
cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-snapshot.tar.bz2
tar xjvf ffmpeg-snapshot.tar.bz2
cd ffmpeg
PATH="$HOME/bin:$PATH" PKG_CONFIG_PATH="$HOME/ffmpeg_build/lib/pkgconfig" ./configure \
--prefix="$HOME/ffmpeg_build" \
--pkg-config-flags="--static" \
--extra-cflags="-I$HOME/ffmpeg_build/include" \
--extra-ldflags="-L$HOME/ffmpeg_build/lib" \
--enable-cuda-nvcc \
--nvccflags="-gencode arch=compute_52,code=sm_52 -O2" \
--enable-cuvid \
--enable-nvenc \
--enable-libnpp \
--extra-cflags="-I/usr/local/cuda-11.4/include" \
--extra-ldflags="-L/usr/local/cuda-11.4/lib64" \
--extra-libs="-lpthread -lm" \
--ld="g++" \
--bindir="$HOME/bin" \
--enable-openssl \
--enable-gpl \
--enable-libfdk-aac \
--enable-libfreetype \
--enable-libmp3lame \
--enable-libopus \
--enable-libvpx \
--enable-libx264 \
--enable-libx265 \
--enable-static \
--enable-nonfree
make
make install
##動作確認
実際にインストールが成功したか、下記のコマンドでnvencエンコード関連オプションが使えるか確認します。
for i in buildconf hwaccels decoders filters encoders; do echo $i:; ffmpeg -hide_banner -${i} | egrep -i "npp|cuvid|nvenc|cuda|nvdec"; done
結果はこのようになると思います。
test@test:~$ for i in buildconf hwaccels decoders filters encoders; do echo $i:; ffmpeg -hide_banner -${i} | egrep -i "npp|cuvid|nvenc|cuda|nvdec"; done
buildconf:
--enable-cuda-nvcc
--enable-cuvid
--enable-nvenc
--enable-libnpp
--extra-cflags=-I/usr/local/cuda-11.4/include
--extra-ldflags=-L/usr/local/cuda-11.4/lib64
hwaccels:
cuda
decoders:
V..... av1_cuvid Nvidia CUVID AV1 decoder (codec av1)
V..... h264_cuvid Nvidia CUVID H264 decoder (codec h264)
V..... hevc_cuvid Nvidia CUVID HEVC decoder (codec hevc)
V..... mjpeg_cuvid Nvidia CUVID MJPEG decoder (codec mjpeg)
V..... mpeg1_cuvid Nvidia CUVID MPEG1VIDEO decoder (codec mpeg1video)
V..... mpeg2_cuvid Nvidia CUVID MPEG2VIDEO decoder (codec mpeg2video)
V..... mpeg4_cuvid Nvidia CUVID MPEG4 decoder (codec mpeg4)
V..... vc1_cuvid Nvidia CUVID VC1 decoder (codec vc1)
V..... vp8_cuvid Nvidia CUVID VP8 decoder (codec vp8)
V..... vp9_cuvid Nvidia CUVID VP9 decoder (codec vp9)
filters:
... hwupload_cuda V->V Upload a system memory frame to a CUDA device.
... overlay_cuda VV->V Overlay one video on top of another using CUDA
... scale_cuda V->V GPU accelerated video resizer
... scale_npp V->V NVIDIA Performance Primitives video scaling and format conversion
... thumbnail_cuda V->V Select the most representative frame in a given sequence of consecutive frames.
... transpose_npp V->V NVIDIA Performance Primitives video transpose
T.. yadif_cuda V->V Deinterlace CUDA frames
encoders:
V....D h264_nvenc NVIDIA NVENC H.264 encoder (codec h264)
V..... nvenc NVIDIA NVENC H.264 encoder (codec h264)
V..... nvenc_h264 NVIDIA NVENC H.264 encoder (codec h264)
V..... nvenc_hevc NVIDIA NVENC hevc encoder (codec hevc)
V....D hevc_nvenc NVIDIA NVENC hevc encoder (codec hevc)
test@test:~$
きちんとビルド時のオプションが有効なこと、デコーダ、フィルター、エンコーダにnvenc関連が入っているのがわかります。
表示が出ない場合、今回コンパイルしたffmpegではないパッケージでインストールしたffmpegなどの結果になっている可能性があります。 which ffmpeg にてffmpegのパスを確認し、今回コンパイルしたffmpegで間違い無いかを確認してください。
#実際に使ってみる
では実際に使ってみましょう。
MPEG2からH.265へ720pでエンコード
ffmpeg -hwaccel cuvid -c:v mpeg2_cuvid -deint adaptive -drop_second_field 1 -i input.mp2ts -c:v hevc_nvenc -vf scale_npp=-1:720 -tag:v hvc1 -f mp4 out.mp4
解説です。
-hwaccel cuvid
HWエンコードでcuvidを明示(cuvidについては互換性維持のため残っていますが、そのうちcudaに変わります。しかしscale_npp周りで実装が変わるので、明示的に古いままにしています。)
-c:v mpeg2_cuvid
MPEG2のハードウェアデコードを明示
-deint adaptive -drop_second_field 1
インターレス解除します。-deintだけだとフレーム数が2倍に増えるだけなので-drop_second_field 1 で増えたフレームを間引いています。
-i input.mp2ts
変換元ファイルを指定します。
-c:v hevc_nvenc
H.265でNVEncを使います
-vf scale_npp=-1:720
720Pになるよう縮小 通常はscale=と使うかと思いますが、scale_nppでnvidiaのHWスケーリングを使うので高速になります。
-tag:v hvc1
Apple製品で扱えるH.265は hev1ではなくhvc1の方なので、タグで明示します
-f mp4
出力ファイルフォーマットがをmp4であると明示します
out.mp4
出力先ファイル名を指定
詳しいオプションは
Using FFmpeg with NVIDIA GPU Hardware Acceleration
https://developer.nvidia.com/designworks/dl/Using_FFmpeg_with_NVIDIA_GPU_Hardware_Acceleration-pdf
にて。
##注意
Geforce などのコンシュマー向けGPUでは、同時にエンコードできるストリームは2本に制限されてますので、同時に複数のHWエンコードが必要（ストリーミング環境など）はQuadroやTeslaが必要です。