我们为一家东南亚视频平台客户搭建了一套基于香港GPU服务器的高并发视频推流与实时转码系统。业务主要面向移动端直播与点播场景，用户体量大、请求瞬时性强，对实时转码延迟和吞吐能力提出了极高要求。起初我们尝试用传统CPU+FFmpeg方案进行转码，但在高峰期延迟拉高、并发能力严重不足，无法满足4K/H.265等高码率需求。最终，我们结合香港本地的GPU裸金属节点资源，部署了基于NVIDIA NVENC的转码引擎，有效实现了秒级响应、百路并发推流的目标。
一、系统架构与组件选择
核心目标：支持 7×24 实时推流，支持 H.264/H.265 编码，最低延迟控制在 200ms 内，同时保障服务器资源利用率最大化。
1. 香港GPU服务器规格
我们采用的主力服务器为 A5数据香港GPU裸金属实例，规格如下：
- GPU：NVIDIA A10 / L40S（取决于是否支持AV1）
- CPU：Intel Xeon Silver 双路
- 内存：256 GB DDR4 ECC
- 存储：2×NVMe SSD（用于输入缓冲与缓存帧）
- 网络：10Gbps BGP带宽，支持UDP推流/HTTP-FLV/WebRTC分发
GPU驱动及CUDA环境：
$ nvidia-smi
Driver Version: 535.xx
CUDA Version: 12.2
2. 软件组件栈
- FFmpeg with NVENC：作为推流编码核心
- GStreamer（可选）：用于低延迟WebRTC编码封装
- nginx-rtmp-module：作为入口推流接收层
- Redis + Golang中控服务：任务调度与队列
- Prometheus + Grafana：性能监控与热力追踪
二、FFmpeg + NVENC 编码实践
GPU加速的最大优势就是在面对多路推流时，不再依赖CPU线程调度，而是完全交由NVENC独立编码模块处理。
1. 编码能力测试
NVIDIA官方 NVENC 编码能力约为：
| GPU型号 | H.264编码会话 | H.265编码会话 | AV1编码会话 |
|---|---|---|---|
| A10 | 10 | 8 | 不支持 |
| L40S | 13 | 10 | 6 |
通过 FFmpeg 验证推流转码：
ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda \
-i input.sdp \
-c:v h264_nvenc -preset p1 -b:v 3M -maxrate 4M -bufsize 6M \
-g 50 -keyint_min 50 -profile:v high \
-f flv rtmp://127.0.0.1/live/stream001
测试表明，在 A10 上开启 10 路 1080p@30fps H.264 转码时，GPU 使用率维持在 85% 以下，延迟约 130ms。
2. 多会话并发策略
我们为每个转码任务配置独立 FFmpeg 进程，避免跨路干扰。同时采用 taskset 限定每个进程的 CPU affinity，防止内核调度打散 GPU 调度。
GPU 映射：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./transcode.sh
结合 Redis 做任务分发，控制每块 GPU 的并发转码数。
三、推流接入与路由设计
为了减轻 GPU 节点负载，我们将推流入口和转码后分发解耦：
- nginx-rtmp 部署在高性能 CPU 实例，负责接入推流并中继至后端转码节点；
- 推流元信息（bitrate, resolution, codec） 通过 GOP 抓帧分析后写入 Redis；
- 中控服务 从 Redis 拉取推流任务，并以轮询+资源余量优先策略分发到对应 GPU 节点。
示例推流路径：
主播推流 -> nginx-rtmp（入口） -> Redis记录流ID -> 转码调度服务 -> FFmpeg+NVENC -> 分发CDN
四、延迟控制与编码优化
编码延迟主要受 GOP 长度、B帧使用、缓存配置影响。为保证低延迟，我们采用如下配置：
-c:v h264_nvenc -tune zerolatency -g 25 -bf 0 -rc:v cbr -b:v 2M
- -bf 0 禁用B帧（减少预测延迟）
- -g 与 -keyint_min 设置为一致，保证每秒强制关键帧刷新（便于播放器快速解码）
- -tune zerolatency 为直播优化低缓冲帧数
- -preset p1 表示最快转码模式（较高GPU占用）
五、监控与负载调优
使用如下指标组合进行GPU负载控制：
- nvidia-smi dmon 实时查看 NVENC 编码模块占用
- Prometheus 自定义 Exporter：记录每GPU当前活跃流数量、平均延迟、丢帧率
- 触发报警逻辑：GPU核心温度 > 80°C、NVENC占用 > 90%、FPS下降即触发任务切换或拉起备用实例
六、实战经验总结
- GPU绑定粒度一定要细：一台机器上的多个流必须清晰分配，防止编码器冲突。
- GPU转码与音频处理解耦：建议视频GPU转码、音频仍用CPU处理，提高整体并行度。
- 带宽瓶颈需提前排查：GPU服务器常见问题是转码能力足，但带宽不够，要选具备10Gbps及以上的BGP线路。
- 热备设计很关键：一旦GPU节点死机或满载，任务要能自动迁移。我们用Consul做健康探针+Failover。
借助香港本地GPU服务器与NVIDIA转码引擎，我们不仅将整体延迟控制在200ms以内，也稳定支撑了日峰值超过800路的视频推流与实时编码任务。这套架构在直播、点播、安防、在线教育等场景下具备良好的通用性与扩展性。下一步，我们计划引入AV1编码与更低码率适配方案，以支持更多区域网络环境下的高清视频传输。
