[Docker] Emby-cuda ÀÔ´Ï´Ù

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https://hub.docker.com/r/ncianeo/emby-cuda/ (738)

 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. Image processing. Deep learning.
ÁÁÀº Á¤º¸ °¨»çÇÕ´Ï´Ù. ¸î¹øÀÇ »ðÁú ³¡¿¡ proxmox¿¡¼­ gpu passthroughÈÄ ÄÁÅ×ÀÌ³Ê ¾È¿¡¼­ Àß ¾²°í ÀÖ½À´Ï´Ù.. ¹Ìµð¾î ¼­¹ö¸¦ emby·Î °¥¾ÆŸ¾ß°Ú½À´Ï´Ù..
     
Galvanizer 2018-07
Emby°¡ °³¹ßÀÚµéÀÌ Æ÷·³¿¡¼­ È°¹ßÈ÷ È°µ¿Çϸ鼭 ¾÷µ¥ÀÌÆ®µµ »¡¶ó¼­ ÁÁ½À´Ï´Ù ¤¾¤¾ ¹®Á¦Á¡ÀÌ ¹ß°ßµÇ¸é ¾î´À»õ ¾÷µ¥ÀÌÆ®·Î ³ªµµ ¸ð¸£´Â »çÀÌ¿¡ °íÃÄÁ® ÀÖ½À´Ï´Ù
Àúµµ µµÄ¿¿¡ ¿Ã¸° ¹Ìµð¾î¼­¹ö ÄÁÅ×À̳ʿ¡ gpu »ç¿ë ¹æ¹ý ã´Ù°¡ ¹æ¹ý ÇϳªÇϳª ½ÃµµÇغ¸¸é¼­ µð¹ö±ë Çغ¸°í ÇÏ´Ù°¡ °Ü¿ì ãÀº ¹æ¹ýÀ̾ È¥ÀÚ¸¸ ¾Ë±â ¾Æ±î¿ö À̹ÌÁö ¹èÆ÷ÇÑ °ÍÀÔ´Ï´Ù
Àß ¾²°í °è½Ã´Ù´Ï º¸¶÷ÀÖ°í ÁÁ³×¿ä °¨»çÇÕ´Ï´Ù ¤¾¤¾
          
Ȥ½Ã GTX·Î Æ®·£½º ÄÚµù½Ã ÃÖ´ë µ¿½Ã Æ®·£½ºÄÚµù °¹¼ö°¡ 2°³·Î Á¦ÇѵǴ ¹®Á¦´Â ÇØ°áÇϼ̴ÂÁö¿ä? À̰Ͷ§¹®¿¡ Äõµå·Î¸¦ ±¸¸ÅÇؾßÇϳª °í¹ÎÇÏ´Ù°¡ ·¯½Ã¾Æ Çü´ÔµéÀÇ ÈûÀ» ºô¾î ÇØ°áÇß½À´Ï´Ù. https://github.com/keylase/nvidia-patch Ȥ½Ã ¹®Á¦¸¦ °Þ°í °è½Ã¸é ÂüÁ¶ÇϽøé ÁÁ°Ú½À´Ï´Ù. (GPU¿¡ µû¸¥ nvenc concurrent session limitationÀº https://developer.nvidia.com/video-encode-decode-gpu-support-matrix ¿¡ ³ª¿ÍÀÖ½À´Ï´Ù)
               
Galvanizer 2018-12
Àú´Â °³ÀοëÀ¸·Î È¥ÀÚ »ç¿ëÇÏ°í ÀÖ´ø Áö¶ó ÀÌ·± À̽´°¡ ÀÖ´Â ÁÙµµ ¸ô¶ú³×¿ä
ÁÁÀº Á¤º¸ °¨»çµå¸³´Ï´Ù
µµÄ¿ À̹ÌÁö¿¡ ÆÐÄ¡ Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö ¾Ë¾Æº¸°Ú½À´Ï´Ù
                    
gtx970À¸·Î 18°³ µ¿½Ã Æ®·£½ºÄÚµùÇغ¸´Ï Äè°¨ÀÌ ´À²¸Áö³×¿ä.. :)
githubÇÏ´Ü¿¡ º¸¸é CreateBitstreamBuffer failed: out of memory (10) ¿¡·¯°¡ ¶ß´Â °æ¿ì ffmpeg¸¦ ÆÐÄ¡ÇؾßÇÑ´Ù°í ÇÕ´Ï´Ù.  https://gist.github.com/Snawoot/70ae403716c698cb86ab015626d72bd4 µµÄ¿ À̹ÌÁö ÆÐÄ¡½Ã ÂüÁ¶ ºÎŹµå¸³´Ï´Ù~


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