[Docker] Emby-cuda 입니다

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https://hub.docker.com/r/ncianeo/emby-cuda/ (184)

 NVENC를 이용한 하드웨어 인코딩을 바로 사용할 수 있는 도커입니다. 남는 gpu가 있는 경우 저성능의 cpu와 조합해 고성능의 미디어 서버를 구성할 수 있습니다.

준비물: gtx6 시리즈 이상의 그래픽 카드, nvidia-docker2


설치 방법:

1. nvidia-docker2를 인스톨합니다(도커 스테이블 버전과 호환됩니다). 선택사항) 도커의 디폴트 런타임을 nvidia로 지정합니다.

2. docker pull ncianeo/emby-cuda:latest 로 최신 도커 이미지를 받습니다.

3. 세팅 단계입니다. 제 도커 헙 설명서를 참고해 컨테이너를 실행합니다. 1.에서 선택사항을 하신 경우 —runtime=nvidia는 제외해도 됩니다. 만약 멀티gpu 환경에서 특정 gpu를 사용하고 싶은 경우 nvidia-smi 명령어로 해당 gpu 번호를 확인 한 다음, docker run 명령어에 다음과 같은 옵션을 추가합니다. 

-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=<gpu 번호>

Galvanizer, ph.d candidate Image processing Deep learning
강물처럼 2018-07
좋은 정보 감사합니다. 몇번의 삽질 끝에 proxmox에서 gpu passthrough후 컨테이너 안에서 잘 쓰고 있습니다.. 미디어 서버를 emby로 갈아타야겠습니다..
     
Galvanizer 2018-07
Emby가 개발자들이 포럼에서 활발히 활동하면서 업데이트도 빨라서 좋습니다 ㅎㅎ 문제점이 발견되면 어느새 업데이트로 나도 모르는 사이에 고쳐져 있습니다
저도 도커에 올린 미디어서버 컨테이너에 gpu 사용 방법 찾다가 방법 하나하나 시도해보면서 디버깅 해보고 하다가 겨우 찾은 방법이어서 혼자만 알기 아까워 이미지 배포한 것입니다
잘 쓰고 계시다니 보람있고 좋네요 감사합니다 ㅎㅎ
          
강물처럼 2018-12
혹시 GTX로 트랜스 코딩시 최대 동시 트랜스코딩 갯수가 2개로 제한되는 문제는 해결하셨는지요? 이것때문에 쿼드로를 구매해야하나 고민하다가 러시아 형님들의 힘을 빌어 해결했습니다. https://github.com/keylase/nvidia-patch 혹시 문제를 겪고 계시면 참조하시면 좋겠습니다. (GPU에 따른 nvenc concurrent session limitation은 https://developer.nvidia.com/video-encode-decode-gpu-support-matrix 에 나와있습니다)
               
Galvanizer 2018-12
저는 개인용으로 혼자 사용하고 있던 지라 이런 이슈가 있는 줄도 몰랐네요
좋은 정보 감사드립니다
도커 이미지에 패치 적용할 수 있는지 알아보겠습니다
                    
강물처럼 2018-12
gtx970으로 18개 동시 트랜스코딩해보니 쾌감이 느껴지네요.. :)
github하단에 보면 CreateBitstreamBuffer failed: out of memory (10) 에러가 뜨는 경우 ffmpeg를 패치해야한다고 합니다.  https://gist.github.com/Snawoot/70ae403716c698cb86ab015626d72bd4 도커 이미지 패치시 참조 부탁드립니다~




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