我曾在一个高并发视频处理项目中踩过不少坑。那是为一个跨境短视频平台提供服务，平台每日需处理超过10万条用户上传的视频素材。最初我们采用的是传统的CPU并行转码方案，但随着并发量飙升，服务器负载严重，转码延迟超标、磁盘IO瓶颈频发，甚至影响到其他服务节点的稳定性。最终我们决定引入GPU + NVMe SSD的组合架构，对香港边缘节点的转码能力进行系统优化。

本文将分享我在这一过程中积累的实操经验，涵盖GPU调度、FFmpeg优化、NVMe并发IO调优、分布式转码任务编排等关键细节。

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一、硬件架构设计与选型

1.1 GPU选型：基于NVIDIA T4 / A10的转码加速

我们选用了NVIDIA T4和部分节点采用了A10 GPU，这些卡支持NVENC/NVDEC硬件转码引擎，并支持多路并发处理：

• T4：支持最多6路并发转码会话；

• A10：可支持超过10路高码率并发；

• 支持AV1 / H.264 / H.265 编解码，兼容 FFmpeg 与 GStreamer。

1.2 NVMe SSD选型：Samsung PM9A3 / Intel D7-P5510

我们搭配了U.2 接口的企业级 NVMe SSD，每块具备 6.8GB/s 读速和 4.5GB/s 写速，并开启 WriteBack缓存 + PLP保护：

• RAID0组合（2~4盘），提高并发写入吞吐；

• 结合 fio 实测 IOPS > 800K（QD=64，4K随机写）；

• 有效支持大量转码文件读写与缓存。

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二、软件栈部署与参数调优

2.1 驱动与环境初始化

• 安装官方 NVIDIA 驱动 + CUDA Toolkit（版本建议 >= 12.0）；

• 确保 nvidia-smi 能正常识别 NVENC 支持；

• 配套 ffmpeg 编译需开启如下配置：

2.2 GPU转码FFmpeg参数实践

以下是我们用于高并发转码的核心命令结构：

关键优化点：

• -preset p1：极致并发压缩速度；

• scale_cuda：使用GPU加速分辨率转换；

• 控制码率、防止突发带宽峰值。

2.3 多进程转码调度

我们结合 multiprocessing + watchdog 脚本，控制每张GPU并发不超过指定数量：

同时通过 nvidia-smi dmon 实时监控 GPU 使用率，避免过载。

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三、NVMe SSD并发IO优化策略

3.1 文件缓存与IO并行设计

• 转码过程中启用 tmpfs + NVMe 组合：

  • 小文件用内存（tmpfs）缓存；

  • 大文件直接读写NVMe。

3.2 EXT4挂载优化参数

• noatime: 减少写入；

• discard: 确保TRIM功能维持SSD性能；

• stripe-width: 优化RAID下的块对齐。

3.3 IO调度器调整

为降低调度延迟，我们设置为 none 或 mq-deadline：

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四、高并发任务分布与调度策略

4.1 任务调度框架

我们设计了一个基于Redis队列 + 多节点并发消费者的分布式转码队列：

• Producer端写入视频任务ID到Redis；

• 各节点Worker定时拉取任务并标记状态；

• 每个Worker使用独立GPU资源并配套NVMe存储。

4.2 GPU资源隔离策略（NUMA绑定）

使用 nvidia-cuda-mps-control 和 numactl 控制绑定：

• 保证数据在对应NUMA域流动；

• 避免跨socket访问引发带宽抖动。

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五、转码性能对比实测（基于香港节点）

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结语：GPU与NVMe是视频处理的新范式

通过将GPU硬件加速与高吞吐的NVMe SSD结合，我们成功将香港转码节点的处理能力提升了3~5倍，极大缓解了高并发下的转码压力。尤其是在内容平台、教育直播、跨境短视频等场景中，这种架构是高效、可扩展且成本可控的方案。未来我还计划结合Kubernetes调度GPU和NVMe资源池，实现更精细化的资源编排。

这正是实践中总结出的经验，也是在压力中逼出来的系统架构。希望对同样在视频处理一线奋战的你有所帮助。