AMD VCN/VCE: чому блок кодека важливіший, ніж ви думаєте

VCN/VCE простими словами для продакшну

GPU AMD мають кілька «движків». Люди одержимі обчислювальними блоками, бо так роблять бенчмарки. Відеопайплайни цікавлять інша частина кремнію: фіксований блок кодека.

Що таке VCE

VCE (Video Coding Engine) — це старіший апаратний блок кодування AMD, здебільшого пов’язаний з H.264 (AVC) і згодом HEVC (H.265) у деяких поколінь. Коли VCE виконує роботу, ваш CPU не змушений витрачати цикли на оцінку руху, перетворення, ентропійне кодування та всю непомітну математику, що перетворює кадри в бітстріми.

Що таке VCN

VCN (Video Core Next) — нове покоління, яке зазвичай охоплює як апаратний декод, так і енкод (залежно від покоління GPU і драйверів), і розширює підтримку кодеків. Це не «швидші шейдери». Це спеціалізований конвеєр для відеокомпресії та декомпресії.

Чому фіксована логіка краща за «просто GPU»

Загального призначення GPU compute може кодувати відео за допомогою шейдерів або compute-ядр, але це рідко є кращим рішенням у продакшні. Апаратне кодування є детермінованим, енергоефективним і не конкурує з вашим рендерингом або ML-навантаженнями за ті самі ресурси.

Думайте про VCN/VCE як про навантажувач на складі. Ви можете носити коробки вручну (CPU) або дозволити навантажувачу (VCN) робити це, поки ваші люди займаються когнітивною роботою. Якщо ви не перевірите, чи існує навантажувач, чи заправлений він і чи дістає до полиць, ви продовжите наймати більше людей і все одно пропускатимете терміни відвантаження.

Чому блок кодека важливіший, ніж ви думаєте

1) Він змінює вашу математику масштабування

При кодуванні на CPU планування ємності зазвичай виглядає як: «один 1080p транскод коштує X ядер при пресеті Y». З VCN/VCE ресурс зазвичай — комбінація:

• пропускної здатності блоку кодека (сесії, роздільна здатність, fps, B-кадри, lookahead, параметри керування швидкістю)
• накладних витрат PCIe і копіювання пам’яті (особливо якщо ви скачуєте кадри CPU↔GPU)
• обмежень одночасного декоду/енкоду в апаратному та драйверному стеку
• стабільності драйвера та поведінки прошивки під тривалим навантаженням

Ваш вузол може мати 64 ядра CPU і все одно давитись, бо блок кодека обмежує число одночасних 4K енкодів. Або навпаки: скромний CPU може витримати дивовижну кількість потоків, бо VCN робить важку роботу.

2) Він змінює профіль затримок

Для реального часу (WebRTC, конференції, live) затримка — це не лише «час енкоду». Це також черги: кадри чекають свого ходу, бо блок кодека насичений або бо ви ненавмисно використовуєте програмний енкод для одного етапу.

І так, у вас може бути GPU на 10% «завантаження», і при цьому VCN бути вичерпаним. Використання GPU — не єдина істина; це кілька движків із окремими стелями.

3) Він змінює енергоспоживання й тепловий режим

Апаратне кодування зазвичай значно енергоефективніше за кодування на CPU. Це важливо в датацентрах, де потужність — жорстка межа, і в edge-пристроях, де охолодження — радше легенда.

Короткий жарт №1: Нічого не говорить «екологічні обчислення» краще, ніж перемістити кодування з 200W CPU-страждання на блок кодека, який ледве потіє.

4) Він змінює домен відмов

Помилки програмного кодування зазвичай виглядають як «процес вмер» або «CPU повністю завантажений». Помилки апаратного кодування можуть бути дивнішими: перезавантаження прошивки, скидання драйвера, завислі кільця або тихі відкатування на софт, які виглядають як «таємничий стрибок CPU».

Це не причина уникати VCN. Це причина моніторити його всерйоз.

5) Він змінює компроміс якості продукту

Не всі енкодери однакові. Аппаратні енкодери значно покращилися, але все ще мають обмеження: менше ручок налаштувань, інша поведінка керування швидкістю бітрейту й іноді інше визначення «добре» при низькому бітрейті.

Практичний висновок: якщо ви продаєте продукт, де «якість за біт» — ключова відмінність, тестуйте якість кодування VCN на вашому реальному міксі контенту. Якщо ж ваш продукт має працювати в реальному часі — віддавайте пріоритет VCN і витрачайте час на налаштування та спостереження замість героїчного масштабування CPU.

Цікаві факти та історичний контекст

• Фіксовані блоки для відео передують сучасному хайпу «GPU compute». Апаратна допомога при декоді з’явилася ще понад десять років тому, бо кодеки спеціалізовані й енерговитратні при софтовій реалізації.
• Перехід AMD від назви VCE до VCN відображає ширше перенаправлення дизайну. VCN — не просто «VCE v2»; це покоління, яке також більш комплексно охоплює декод на багатьох моделях.
• Підтримка кодеків специфічна для покоління, а не для бренду. «Radeon» — маркетинг; покоління ASIC каже вам, що блок кодека реально вміє.
• Стек драйверів так само важливий, як і кремній. Потужний блок кодека може бути фактично недоступним, якщо userspace API (AMF/VA-API) не підключені коректно у вашому збірці ОС.
• Пропускна здатність апаратного кодування нелінійна відносно роздільної здатності. 4K — це не «вдвічі 1080p». Це в кілька разів більше пікселів, плюс більший тиск на референси/складність і іноді інші внутрішні обмеження.
• У практиці існують обмеження сесій. Навіть якщо не документовано формально, реальні системи досягають стель одночасності через прошивку, планування кільцевих буферів або поведінку userspace бібліотек.
• VCN формувався під впливом попиту на стримінг і конференції. Зростання відеодзвінків зробив апаратне кодування з ніші базовою очікуваною функцією.
• Поява AV1 змінила правила гри. Підтримка декоду/енкоду AV1 — ключовий поділ поколінь; вона впливає на вартість доставки контенту та стратегію сумісності клієнтів.

Режими відмов: як VCN/VCE псує вам день

Тихий відкат на софт: найдорожча відмова

Найпоширеніша продакшн-катастрофа — це не «апаратний енкодер недоступний». Це «апаратний енкодер був недоступний, і система тихо відкотилася на софт». Раптом ваші транскодуючі вузли потребують у 4× більше CPU, затримки зростають, а автоскейлер виглядає так, ніби тікає з будівлі.

Податок копіювання: коли шина стає вузьким місцем

Якщо ваша пайплайн декодує на GPU, копіює кадри в системну пам’ять, запускає фільтр на CPU, а потім копіює назад на GPU для енкоду — ви щойно побудували збірника податку PCIe. Для високих fps або роздільностей цей податок домінує.

Нестабільність драйвера/прошивки під витривалим навантаженням

Тривалі сесії кодування можуть викликати поведінку, яка ніколи не проявляється в коротких тестах: таймаути кілець, зависання прошивки або скидання GPU, що вбивають інші робочі навантаження на тій же карті.

Регресія якості, що маскується під «мережеві проблеми»

Відмінності в керуванні швидкістю можуть спричиняти коливання бітрейту, нестабільну якість або дивні артефакти руху. Це часто списують на «CDN», бо це звичний козел відпущення. Але не завжди справа в CDN.

Контенція движків, про яку ви не подумали

В деяких навантаженнях одночасний декод + енкод + відображення/compute можуть конкурувати за пропускну здатність пам’яті або планування, навіть якщо блок кодека сам по собі в порядку. Це виглядає як «випадкові» пропуски кадрів.

Короткий жарт №2: Якщо ваш моніторинг відстежує лише «завантаження GPU», ви по суті дивитесь на спідометр, поки двигун горить.

Швидкий план діагностики

Мета — швидко відповісти на одне питання: що зараз є вузьким місцем — блок кодека, CPU, копії, диск/мережа чи програмний відкат?

Перше: доведіть, чи дійсно задіяно апаратне кодування/декодування

• Перевірте логи FFmpeg на ініціалізацію апаратного пристрою і використання апаратних кадрів.
• Перевірте можливості VA-API і чи відповідає профіль/entrypoint вашому кодеку.
• Спостерігайте за використанням CPU: «апаратний енкод» з високим навантаженням на кілька ядер — підозріло.

Друге: перевірте навантаження блоку кодека (не тільки 3D)

• Використовуйте radeontop або лічильники sysfs, якщо доступні, щоб побачити активність VCN.
• Корелюйте навантаження VCN з пропущеними кадрами, глибиною черги та затримкою енкоду.

Третє: ідентифікуйте шляхи копіювання та приховані конверсії форматів

• Шукайте hwdownload/hwupload і фільтри масштабування, що змушують використовувати CPU-кадри.
• Перевірте піксельні формати; випадкові RGB-конверсії — вбивці продуктивності.

Четверте: виключіть I/O та мережу

• Перевірте пропускну здатність читання для джерела медіа і запису для виходів.
• Для live-потоків перевірте джиттер інгресту і затори на виході.

П’яте: перевірте помилки драйвера/прошивки

• Скануйте kernel логі на наявність amdgpu VCN ring timeouts, скидань, проблем із завантаженням прошивки.
• Переконайтеся, що пакети прошивки й версії ядра відповідають очікуванням розгортання.

Практичні завдання: команди, виводи, рішення (12+)

Це реальні «подивись сам» завдання, які заощаджують вам припущення. Кожне містить: команду, що типовий вивід означає і яке рішення прийняти далі.

Завдання 1: Визначте GPU і використовуваний драйвер ядра

cr0x@server:~$ lspci -nnk | sed -n '/VGA compatible controller/,+5p'
0a:00.0 VGA compatible controller [0300]: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Navi 23 [1002:73ff] (rev c1)
        Subsystem: XFX Limited Device [1682:5005]
        Kernel driver in use: amdgpu
        Kernel modules: amdgpu

Значення: Ви використовуєте драйвер ядра amdgpu, який потрібен для основних Linux-шляхів апаратного відео.

Рішення: Якщо ви бачите vfio-pci (passthrough) або несподіваний загальний драйвер, зупиніться і виправте прив’язку драйвера перед тим, як торкатися FFmpeg.

Завдання 2: Підтвердьте наявність DRM-нодів (render node — ключовий)

cr0x@server:~$ ls -l /dev/dri
total 0
drwxr-xr-x 2 root root         80 Jan 10 09:10 by-path
crw-rw---- 1 root video  226,   0 Jan 10 09:10 card0
crw-rw---- 1 root render 226, 128 Jan 10 09:10 renderD128

Значення: renderD128 існує; доступ до render node для VA-API/DRM можливий.

Рішення: Якщо renderD* відсутній, підозрюйте збій драйвера, проблеми з мапінгом пристрою в контейнері або дозволи.

Завдання 3: Перевірте права користувача на render node

cr0x@server:~$ id
uid=1000(cr0x) gid=1000(cr0x) groups=1000(cr0x),44(video),989(render)

Значення: Користувач у групах video і render; апаратне прискорення не впаде через дозволи.

Рішення: Якщо ні, виправте членство в групах або контекст безпеки контейнера; не робіть «sudo FFmpeg» як постійне рішення.

Завдання 4: Перевірте можливості VA-API (профілі декоду/енкоду)

cr0x@server:~$ vainfo --display drm --device /dev/dri/renderD128 | sed -n '1,35p'
libva info: VA-API version 1.20.0
libva info: Trying to open /usr/lib/x86_64-linux-gnu/dri/radeonsi_drv_video.so
libva info: Found init function __vaDriverInit_1_20
libva info: va_openDriver() returns 0
vainfo: VA-API version: 1.20 (libva 2.20.0)
vainfo: Driver version: Mesa Gallium driver 24.0.0 for AMD Radeon RX 6600 (navi23, LLVM 17.0.6, DRM 3.57, 6.6.0)
vainfo: Supported profile and entrypoints
      VAProfileH264Main            : VAEntrypointVLD
      VAProfileH264Main            : VAEntrypointEncSlice
      VAProfileHEVCMain            : VAEntrypointVLD
      VAProfileHEVCMain            : VAEntrypointEncSlice
      VAProfileAV1Profile0         : VAEntrypointVLD

Значення: VLD = декод, EncSlice = енкод. Ця GPU/стек підтримує енкод H.264 і HEVC, декод AV1.

Рішення: Якщо entrypoint енкоду відсутній для вашого кодека, не плануйте апаратне кодування через VA-API на цьому стеку; розгляньте AMF (якщо доступно), інше покоління GPU або софт-енкод.

Завдання 5: Підтвердьте, що FFmpeg бачить апаратні прискорювачі

cr0x@server:~$ ffmpeg -hide_banner -hwaccels
Hardware acceleration methods:
vdpau
cuda
vaapi
qsv
drm
opencl
vulkan

Значення: FFmpeg зібрано з підтримкою VA-API.

Рішення: Якщо vaapi відсутній, перевстановіть або перебудуйте правильний пакет FFmpeg. Не відлагоджуйте «чому апарат повільний», коли ви ним не користуєтесь.

Завдання 6: Протестуйте VA-API декод + енкод із явними фільтрами

cr0x@server:~$ ffmpeg -hide_banner -loglevel info \
  -vaapi_device /dev/dri/renderD128 \
  -hwaccel vaapi -hwaccel_output_format vaapi \
  -i input-1080p-h264.mp4 \
  -vf 'scale_vaapi=w=1280:h=720:format=nv12' \
  -c:v h264_vaapi -b:v 3500k -maxrate 3500k -bufsize 7000k \
  -an -y /tmp/out-vaapi.mp4
Stream mapping:
  Stream #0:0 -> #0:0 (h264 (native) -> h264 (h264_vaapi))
Press [q] to stop, [?] for help
frame= 1800 fps=240 q=-0.0 Lsize=   4521kB time=00:01:00.00 bitrate= 617.1kbits/s speed=8.00x
video:4379kB audio:0kB subtitle:0kB other streams:0kB global headers:0kB muxing overhead: 3.2%

Значення: Пайплайн залишається на GPU (VAAPI кадри), використовуючи scale_vaapi і h264_vaapi. «speed» показує реальну пропускну здатність; порівняйте з софт-базовою.

Рішення: Якщо ви бачите помилки про hwaccel_output_format або відкат на програмні фільтри, виправте ланцюжок фільтрів, щоб уникнути завантаження кадрів на CPU.

Завдання 7: Виявлення випадкового відкату на CPU, перевіривши навантаження CPU під час «апаратного» запуску

cr0x@server:~$ pidstat -u -p $(pgrep -n ffmpeg) 1 3
Linux 6.6.0 (server)  01/10/2026  _x86_64_  (32 CPU)

09:22:11      UID       PID    %usr %system  %guest   %CPU  CPU  Command
09:22:12     1000     21877    12.00    3.00    0.00  15.00    8  ffmpeg
09:22:13     1000     21877    11.00    3.00    0.00  14.00    9  ffmpeg
09:22:14     1000     21877    13.00    2.00    0.00  15.00    7  ffmpeg

Значення: Використання CPU низьке; ймовірно, задіяно апаратне прискорення. Для чистого GPU-транскоду CPU має займатися в основному демультиплексом/мультиплексом та оркестрацією.

Рішення: Якщо CPU сидить на 300–800% для одного процесу FFmpeg, ви майже напевно робите софт-декод/енкод або фільтри на CPU.

Завдання 8: Перевірте kernel логи на проблеми amdgpu VCN

cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | egrep -i 'amdgpu|vcn|ring|firmware' | tail -n 20
[Fri Jan 10 09:10:18 2026] amdgpu 0000:0a:00.0: amdgpu: SMU is initialized successfully!
[Fri Jan 10 09:10:19 2026] amdgpu 0000:0a:00.0: amdgpu: VCN decode and encode initialized
[Fri Jan 10 09:27:43 2026] amdgpu 0000:0a:00.0: amdgpu: ring vcn_dec timeout, signaled seq=2419, emitted seq=2421
[Fri Jan 10 09:27:44 2026] amdgpu 0000:0a:00.0: amdgpu: GPU reset begin!
[Fri Jan 10 09:27:48 2026] amdgpu 0000:0a:00.0: amdgpu: GPU reset succeeded, trying to resume

Значення: Кільце декоду VCN вийшло за таймаут і спричинило скидання GPU. Це не «неправильні прапорці FFmpeg»; це проблема стабільності/драйвера/прошивки/теплового режиму.

Рішення: Зменшіть одночасність, перевірте терміни/живлення, валідуйте пакети прошивки та розгляньте зміни ядра/Mesa. Також ізолюйте GPU, якщо на ньому виконуються інші робочі навантаження.

Завдання 9: Спостереження за движками GPU з radeontop

cr0x@server:~$ radeontop -d - -l 1 | head -n 8
Dumping to -
gpu 7.12%, ee 0.00%, vgt 0.00%, ta 0.00%, sx 0.00%, sh 0.00%, spi 0.00%, sc 0.00%
vram 512.00M  3.10%, gtt 245.00M  1.40%
mclk 34.00%, sclk 12.00%
vcn 78.00%, vcn0 78.00%

Значення: 3D-движок переважно простає, але VCN активно використовується. Це блок кодека, який виконує роботу, і він може насититися незалежно.

Рішення: Якщо VCN близький до 100% і ви втрачаєте кадри, ви обмежені кодеком: зменшіть роздільність/fps, скоротіть одночасність або розподіліть навантаження між GPU.

Завдання 10: Підтвердьте, який енкодер використовується в FFmpeg (уникнути фейкових конфігів)

cr0x@server:~$ ffmpeg -hide_banner -i input-1080p-h264.mp4 -c:v h264_vaapi -f null - 2>&1 | egrep -i 'Stream mapping|h264_vaapi|Using'
Stream mapping:
  Stream #0:0 -> #0:0 (h264 (native) -> h264 (h264_vaapi))

Значення: FFmpeg явно мапить на h264_vaapi.

Рішення: В автоматизації логгайте цей рядок. Якщо ви коли-небудь побачите libx264 або h264 (native) у виводі, тривожтеся — ви платите податок CPU.

Завдання 11: Виявлення конверсій форматів, що змушують софт-шляхи

cr0x@server:~$ ffmpeg -hide_banner -loglevel verbose \
  -vaapi_device /dev/dri/renderD128 \
  -hwaccel vaapi -hwaccel_output_format vaapi \
  -i input-1080p-h264.mp4 \
  -vf 'format=yuv420p,scale=1280:720' \
  -c:v h264_vaapi -f null - 2>&1 | egrep -i 'hwdownload|auto_scale|format|vaapi'
[Parsed_format_0 @ 0x55c9c2b7b340] auto-inserting filter 'auto_scale_0' between the filter 'Parsed_null_0' and the filter 'Parsed_format_0'
[Parsed_format_0 @ 0x55c9c2b7b340] auto-inserting filter 'auto_scale_1' between the filter 'Parsed_format_0' and the filter 'Parsed_scale_1'

Значення: Ви примушуєте софт-фільтри (format, CPU scale), які часто тригерять завантаження та конверсії. Логи натякають на авто-вставлене масштабування.

Рішення: Замініть на GPU-дружні еквіваленти, як-от scale_vaapi, і зберігайте VAAPI піксельний формат (часто nv12).

Завдання 12: Виміряйте пропускну здатність диска під час транскоду (щоб виключити I/O)

cr0x@server:~$ iostat -dx 1 2
Linux 6.6.0 (server)  01/10/2026  _x86_64_  (32 CPU)

Device            r/s     rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz     w/s     wkB/s   w_await aqu-sz  %util
nvme0n1         12.00   5896.00     0.00   0.00    0.40   491.33    9.00   3120.00    0.55   0.01   1.20

Значення: Диск майже не працює; це не ваш вузький момент.

Рішення: Якщо бачите високу затримку і високий %util, припиніть звинувачувати VCN і спочатку виправте зберігання/розклад/кешування.

Завдання 13: Перевірте мережеві помилки та пропускну здатність для live-інгесту/еґресу

cr0x@server:~$ ip -s link show dev eth0 | sed -n '1,12p'
2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state UP mode DEFAULT group default qlen 1000
    link/ether 52:54:00:12:34:56 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    RX:  bytes packets errors dropped  missed   mcast
      987654321  123456      0       2       0       0
    TX:  bytes packets errors dropped carrier collsns
      876543210  112233      0       0       0       0

Значення: Кілька RX drop, без помилок. Не явний винуватець, але дропи можуть мати значення для реального часу.

Рішення: Якщо помилки/дропи ростуть під час інцидентів, дослідіть черги NIC, MTU, конгестію і traffic shaping перед переналаштуванням енкодерів.

Завдання 14: Підтвердьте, що контейнер має потрібні пристрої змеплені

cr0x@server:~$ docker exec transcoder ls -l /dev/dri
total 0
crw-rw---- 1 root video  226,   0 Jan 10 09:10 card0
crw-rw---- 1 root render 226, 128 Jan 10 09:10 renderD128

Значення: Контейнер бачить render node.

Рішення: Якщо ні, виправте --device=/dev/dri або налаштування плагіна пристроїв Kubernetes. Не «встановлюйте Mesa» в контейнер і сподівайтесь на краще.

Завдання 15: Перевірте наявність енкодерів у ffmpeg для VAAPI/AMF

cr0x@server:~$ ffmpeg -hide_banner -encoders | egrep -i 'vaapi|amf' | head -n 20
 V....D h264_vaapi            H.264/AVC (VAAPI) (codec h264)
 V....D hevc_vaapi            H.265/HEVC (VAAPI) (codec hevc)

Значення: VAAPI енкодери присутні. Якщо AMF присутній у вашій збірці, ви побачите h264_amf, hevc_amf тощо.

Рішення: Обирайте API, який ви можете оперативно підтримувати. На Linux VA-API через Mesa часто є найбільш передбачуваним варіантом; AMF може бути життєздатним залежно від упаковки та інтеграції додатків.

Завдання 16: Переконайтеся, що ваш вихід — це те, що ви очікуєте

cr0x@server:~$ ffprobe -hide_banner -select_streams v:0 -show_entries stream=codec_name,profile,pix_fmt,width,height,avg_frame_rate -of default=nw=1 /tmp/out-vaapi.mp4
codec_name=h264
profile=High
pix_fmt=yuv420p
width=1280
height=720
avg_frame_rate=30/1

Значення: Кодек і формат виходу виглядають адекватно для широкої сумісності.

Рішення: Якщо ви випадково виводите формат, який клієнти не декодують (або профіль/рівень, який їм не підходить), ви отримаєте «заикання відтворення», що насправді є помилкою декодування на стороні клієнта.

Три корпоративні міні-історії з практики

Міні-історія №1: Інцидент через неправильне припущення

Вони мігрували сервіс вирізання live-кліпів з CPU-важкого кластера на GPU-вузли. Презентація була проста: «апаратне кодування знизить витрати». Стадійні тести пройшли: один потік in, один потік out, гарні графіки, всі задоволені.

У виробництві трафік прийшов як зазвичай: нерівномірний, зі стрибками й повний крайових випадків. Після першої хвилі розгортання затримка почала рости. Потім загорілися сторінки інциденту: кліпи почали йти довше, прев’ю затримувалися, і оператори почали вручну обмежувати клієнтів.

Припущення було тонким: вони вважали, що «ємність GPU» масштабується як CPU-ядра. Додати більше задач — і все повільніше, але плавно. VCN не був «плавним». Він досягав межі одночасності, і черги вибухнули. 3D-завантаження залишалося низьким, тому on-call ганяв примарні вузькі місця в планувальнику та сховищі.

Виправлення не було екзотичним. Вони додали моніторинг на рівні двигуна (використання VCN і глибина черги енкодів), встановили ліміти сесій на вузол і змінили диспетчер на розподіл задач по GPU замість їх стекування. Найкраще: їм не потрібен був новий хардвер. Потрібна була правильна модель мислення.

Міні-історія №2: Оптимізація, яка відбилася боком

Інша команда хотіла кращу візуальну якість для низькобітрейтових 720p потоків. Вони ввімкнули дорожчі налаштування керування швидкістю і поведінку, схожу на lookahead, у своїх параметрах енкоду. Мета була благородна: менше артефактів при русі.

На папері апаратний енкодер все ще справлявся. В ізоляції — теж. На практиці ця «невелика» зміна змістила криву пропускної здатності настільки, що пікові навантаження штовхнули вузли в насичення. Користувачі побачили пропуски кадрів і розсинхронізований звук/відео, і зведення служби підтримки було: «мережа погана».

Інженери відреагували прогнозовано: більше повторів, більше буферизації, більше таймаутів. Це погіршило затримку. Також це сховало сигнал: вузьким місцем були енкодери, а не WAN.

Вони відкотили налаштування й замінили їх підходом, основаним на контенті: тримати апаратне кодування швидким для реального часу і резервувати софт-енкод для VOD, де затримка не критична. Висновок був жорстким, але корисним: «якість» — це бюджет, і блок кодека — банк, який його контролює.

Міні-історія №3: Нудна, але правильна практика, що врятувала ситуацію

Медіаплатформа мала нудну звичку, яка виглядала банально на демо: вони тримали невеликий набір синтетичних транскод-тестів прив’язаних до кожного оновлення ядра і Mesa. Одні й ті ж входи. Одні й ті ж виходи. Та сама тестова інфраструктура. Вони запускали це на одному канарці на модель GPU і зберігали результати.

Одного тижня рутинний оновлення ОС принесло регресію: апаратний декод все ще працював, але енкод періодично відкладався на софт через тонкий userspace mismatch. Ніхто не помітив відразу, бо сервіс не падав. Просто став повільнішим.

Канар відловив це за кілька годин. Графіки показали подвоєння CPU на транскод і падіння використання VCN. On-call не потрібна була бойова кімната; потрібен був ролбек. Вони призупинили розгортання, зафіксували відомі гарні версії пакетів і відправили upstream репорт з кроками відтворення.

Ось як виглядає інженерія надійності в більшість днів: не героїка, а відмова від сліпих деплоїв.

Типові помилки (симптом → корінь проблеми → виправлення)

1) Симптом: Спайки CPU під час «GPU-транскодування»

Корінь проблеми: Відкат на софт (енткодер недоступний, неправильні дозволи на пристрій, відсутня підтримка VA-API/AMF) або фільтри на стороні CPU змушують скачування кадрів.

Виправлення: Перевірте мапування енкодера в логах FFmpeg; використовуйте GPU-нативні фільтри (scale_vaapi), тримайте кадри на апаратних поверхнях і забезпечте доступ до /dev/dri/renderD*.

2) Симптом: Завантаження GPU виглядає низьким, але пропускна здатність жахлива

Корінь проблеми: Ви дивитесь не на той движок. VCN насичений, коли 3D простає.

Виправлення: Моніторьте VCN явно (radeontop, sysfs/телеметрія де доступно). Плануйте ємність по пропускній здатності VCN, а не по «% GPU».

3) Симптом: Випадкові заикання кожні кілька хвилин під навантаженням

Корінь проблеми: Черги в блоці кодека, проблеми планування драйвера або теплове/енергетичне троттлінг, що викликає періодичні паузи.

Виправлення: Зменшіть одночасність на GPU, забезпечте адекватне охолодження, зафіксуйте профілі потужності й корелюйте паузи з kernel логами та використанням VCN.

4) Симптом: «Працювало в staging», але падає в production

Корінь проблеми: Staging запускала один потік. Production — багато потоків, змішані кодеки й роздільності. Деякий контент активував інші шляхи (10-bit, B-кадри, дивні обмеження рівня).

Виправлення: Тестуйте з одночасністю та репрезентативними медіа. Створіть «тест на тортури» і запускайте його на кожній моделі GPU, яку ви розгортаєте.

5) Симптом: Апаратне кодування працює на хості, але не в контейнері

Корінь проблеми: Відсутній мапінг пристрою, відсутні групові дозволи або контейнер не має відповідних userspace бібліотек.

Виправлення: Замапте /dev/dri, додайте групу render і вирівняйте версії Mesa/libva з хостом. Віддавайте перевагу тонким контейнерам із стабільними драйверами хоста.

6) Симптом: HEVC енкод відсутній, хоча «GPU це підтримує»

Корінь проблеми: Покоління GPU або прошивка підтримують його, але ваш драйверний стек не експонує entrypoint; або ОС збірка використовує урізаний VA-драйвер.

Виправлення: Перевірте за допомогою vainfo. Якщо VAEntrypointEncSlice для HEVC відсутній, не робіть припущень. Оновіть Mesa/libva або змініть підхід.

7) Симптом: Якість відео гірша, ніж при CPU-енкоді при тому ж бітрейті

Корінь проблеми: Інша поведінка керування бітрейтом; апаратні пресети можуть бути оптимізовані під пропускну здатність, а не компресійний ефект.

Виправлення: Налаштуйте бітрейтову драбину, використайте консервативніші налаштування руху/якості там, де доступно, або резервуйте CPU-енкод для архівації/VOD.

8) Симптом: Скидання GPU вбивають інші робочі навантаження

Корінь проблеми: Спільне використання GPU: зависання VCN спричиняє повне скидання GPU і впливає на інші контексти.

Виправлення: Ізолюйте транскодування на виділені GPU або хости. Якщо потрібно шарити, встановіть консервативні ліміти сесій і використовуйте канарки для оновлень драйверів.

Контрольні списки / покроковий план

Контрольний список A: Перед покупкою обладнання (або підписом хмарного зобов’язання)

1. Перерахуйте потрібні кодеки та профілі: H.264, HEVC, AV1; 8-bit проти 10-bit; потреби в декоді проти енкоді.
2. Визначте стратегію API для кожної ОС: VA-API, AMF або специфічні додатки (OBS, GStreamer, Jellyfin тощо).
3. Виберіть один репрезентативний робочий навантаження: роздільність, fps, фільтри та цільова бітрейт-ліхтарня.
4. Бенчмаркуйте одночасність: 1 потік, потім N потоків, поки не з’являться затримки або пропуски.
5. Перевірте сумісність клієнтів: профілі/рівні/піксельні формати, які клієнти фактично декодують.

Контрольний список B: Для нового образу вузла (golden AMI, PXE image тощо)

1. Зафіксуйте відому-робочу комбінацію ядра + Mesa/libva для вашого покоління GPU.
2. Встановіть FFmpeg з потрібною підтримкою прискорення (перевірте ffmpeg -hwaccels і ffmpeg -encoders).
3. Перевірте ноди пристроїв і дозволи (/dev/dri/renderD*, групи).
4. Запустіть smoke-транскод, що змушує GPU-фільтри і енкодери.
5. Зберіть базові метрики: CPU на транскод, використання VCN, fps енкоду, коефіцієнт помилок.

Контрольний список C: Для розгортання в продакшн

1. Запустіть канар одного хоста на модель GPU.
2. Налаштуйте алерти на індикатори відкату на софт: зміна імені енкодера, спайки CPU на завдання, раптове падіння використання VCN.
3. Обмежте одночасність на GPU консервативно; збільшуйте лише на підставі даних.
4. Записуйте kernel логи в вікна інцидентів; скидання VCN — діагностичне золото.
5. Тримайте план ролбеку для драйверів і userspace бібліотек.

Контрольний список D: Для live-сервісів (чутливих до затримки)

1. Віддавайте пріоритет стабільності кадрів над максимальною компресійною ефективністю.
2. Уникайте CPU↔GPU стрибків кадрів; тримайте пайплайн на GPU де можливо.
3. Використовуйте обмежені черги і політики відкидання, які ви можете пояснити клієнтам.
4. Вимірюйте end-to-end: захоплення → енкод → пакування → відправлення → декод.

Цитата про надійність (перефразована думка): John Allspaw підкреслював, що інциденти виникають через взаємодію нормальної роботи несподіваними способами, а не через одного «поганого актора».

FAQ

1) Чи означає VCN те саме, що й «GPU енкодинг»?

Ні. VCN — це фіксований апаратний блок відео. «GPU енкодинг» також може означати кодування на шейдерах/compute, що є іншим різновидом із різними характеристиками продуктивності та конкуренції ресурсів.

2) Якщо мій GPU потужний для ігор, чи гарантує це хороший транскодинг?

Ні. Ігрова продуктивність залежить від пропускної здатності шейдерів і пам’яті. Пропускна здатність транскодингу залежить від покоління блоку кодека, підтримуваних кодеків і зрілості драйверів.

3) Чому «завантаження GPU» залишається низьким, а система втрачає кадри?

Бо VCN може бути насичений, в той час як 3D-движки простає. Багато дашбордів показують лише одне число завантаження. Для відео це число часто не має значення.

4) Чи варто використовувати VA-API чи AMF на Linux?

Використовуйте те, що ваше додаток добре підтримує і що ви можете надійно експлуатувати. На багатьох Linux-розгортаннях VA-API через Mesa — найпередбачуваніший варіант. AMF може бути життєздатним, але залежить від пакування і інтеграції додатків.

5) Який найшвидший спосіб довести, що апаратне кодування активне?

Запустіть FFmpeg з примусом h264_vaapi/hevc_vaapi і масштабуванням на GPU, потім підтвердіть мапінг у логах і спостерігайте низьке використання CPU разом із активністю VCN.

6) Чому деякі відео не проходять апаратний енкод/декод, навіть якщо кодек однаковий?

Профілі й формати мають значення: 10-bit, нестандартні рівні, інтерлейс або дивне хрома-субсемплінг можуть викликати шляхи, які не підтримуються, і відкат. «H.264» — це не одне і те ж саме.

7) Чи можу я безпечно запускати кілька транскодів на одному GPU?

Так, але треба вимірювати і встановлювати ліміт одночасності. Режим відмови «забагато» зазвичай проявляється у спайках затримок і колапсі черг, а не в чистій помилці.

8) Чому додавання «якісних» налаштувань іноді шкодить стабільності реального часу?

Тому що деякі параметри міняють баланс між пропускною здатністю і ефективністю. Ви можете залишатися «апаратним», але просити апарат робити більше на кадр, і він зрештою скаже «ні» — відстаючи.

9) Чи потрібно мені хвилюватися про декод, якщо мій сервіс лише кодує?

Зазвичай так, бо багато пайплайнів декодують перед енкодом, і декод може бути вузьким місцем або тригером відкату на софт. Також апаратний декод тримає кадри на GPU для чистішого пайплайну.

10) На що слід спрацьовувати алертами в продакшні?

Налаштовуйте алерти на: зміни вибору енкодера (апарат → софт), відхилення CPU на завдання, насичення VCN, пропущені кадри, затримки енкоду та події скидання GPU на рівні ядра.

Практичні наступні кроки

1. Інвентаризуйте ваші реальні вимоги до кодеків (включно з профілями/глибиною бітності), потім валідуйте їх за допомогою vainfo на тій самій ОС-образі, яку плануєте постачати.
2. Зберіть одну «відомо-робочу» команду FFmpeg, яка тримає кадри на GPU від початку до кінця. Використовуйте її як канар і як інструмент відтворення інцидентів.
3. Інструментуйте блок кодека: відстежуйте використання VCN, fps енкоду, CPU на задачу і скидання ядра. Якщо не можете промоніторити VCN — ви працюєте в сліпу.
4. Встановіть і застосуйте ліміти одночасності на GPU. Виміряйте, де ламається затримка, і в продакшні працюйте на 60–80% від цієї межі. Залишайте запас; трафік не буде ввічливим.
5. Перестаньте довіряти дашбордам «завантаження GPU», які не розбивають движки. Відеопайплайни живуть або вмирають на частинах GPU, яких більшість людей ігнорує.

VCN/VCE — це не просто чекбокс функції. Це примітив для планування ємності, важіль затримки й межа ризику надійності. Ставтеся до нього як до продакшн-інфраструктури, а не до маркетингового тезису, і він віддячить вам спокійнішими чергами on-call.