Найкращий GPU для відеомонтажу: CUDA vs VRAM vs кодеки — що справді вирішує

Що вирішує: CUDA vs VRAM vs кодеки

Якщо вам потрібне одне принципове правило, яке працює в продакшені: кодеки визначають, чи можна відтворювати плавно, VRAM визначає, чи буде проєкт стабільним, а обчислення визначають, чи завершиться рендер швидше, коли інші проблеми вирішені.

1) Кодеки вирішують для відтворення (особливо long-GOP з камер)

Багато монтажерів купують потужну відеокарту, а потім намагаються різати HEVC 10-bit 4:2:2 з бездзеркалки з трьома корекційними нодами й дивуються, чому відтворення рване. Зазвичай це не проблема CUDA. Це — проблема шляху декодування.

Сучасні GPU мають блоки з фіксованою логікою — NVIDIA NVDEC/NVENC, AMD VCN, Intel Quick Sync — які ефективно декодують/кодують відео. Якщо ваш матеріал не підтримується (або ваш NLE не використовує апаратний шлях для конкретного варіанту), декодер стає CPU. GPU ввічливо сидить і нічого не робить, як водій навантажувача, якому доручили в’язати.

2) VRAM вирішує для стабільності й «неочікуваних» провалів продуктивності

VRAM — це бюджет, якого ви не помічаєте, поки не перевитратите. Як тільки ви перетинаєте його межу, ситуація погіршується не на 5% — вона стає дивною: помилки рендеру, чорні кадри, треш кешу, раптові падіння FPS при додаванні ще одного OFX-ефекту та експорти, що крашаться на 92%, немов за традицією.

VRAM стає важливішою, коли ви нарощуєте:

• таймлайни більшої роздільності (4K/6K/8K)
• 10-bit / 12-bit конвеєри, RAW дебайєринг, HDR-скопи
• шумоподавлення, optical flow, AI апскейлінг, важка робота у Fusion/mograph
• кілька дисплеїв та масштабування інтерфейсу (так, це сумується)

3) CUDA/обчислення вирішують для ефектів, кольорокорекції, AI та швидкості фіналізації

Обчислення важливі, коли ви робите справжню роботу на GPU: ноди колірної корекції, тимчасове шумоподавлення, денойз/дебенд, стабілізація, розмиття, робота з частинками, AI-інференс та деякі рушії рендеру.

CUDA особливо важлива, бо екосистема NVIDIA все ще найпослідовніше прискорена в популярних NLE та плагінах. Це не означає, що AMD «поганий». Це означає, що в корпоративному середовищі — де потрібна передбачувана поведінка при оновленнях драйверів, версій плагінів і машин — NVIDIA зазвичай менш драматична опція.

Мій рейтинг для більшості реальних монтажних команд:

1. Підтримка кодеків і апаратне декодування (чи буде відтворення плавним?)
2. Запас VRAM (чи витримає проєкт?)
3. Пропускна здатність обчислень (чи буде швидше рендерити?)

Так, «найкращий GPU» залежить від ваших матеріалів і NLE. Але якщо ви не виміряєте спочатку вузьке місце, ви купуєте машину, орієнтуючись на кількість підсклянників.

Цікаві факти та коротка історія (що пояснює сьогоднішній безлад)

• CUDA з’явився у 2007 році, і він змінив тон GPU-обчислень: розробники отримали стабільнішу модель програмування замість чистих графічних хакив.
• H.264 (AVC) став «універсальним кодеком» на десятиліття, але редагування його нативно завжди було компромісом, бо він створювався для розповсюдження, а не для точкових розрізів по кадрах.
• HEVC (H.265) з’явився у 2013, обіцяв кращу компресію, а натомість породив зоопарк профілів (8/10-bit, 4:2:0/4:2:2/4:4:4), які не всі декодуються однаково.
• Блоки з фіксованою логікою для відео існують тому, що CPU втомлювався від long-GOP математики. Спеціалізовані декодери виконують entropy decoding і motion compensation з набагато меншим енергоспоживанням, ніж загальні обчислення.
• ProRes був представлений Apple у 2007 році щоб зробити монтаж плавнішим шляхом обміну простору на диску на легше декодування. Ідея «витратити диск, щоб зекономити CPU» досі найпрактичніший трюк у книжці.
• Історія DaVinci Resolve у спеціалізованому апаратному градингу вплинула на його GPU-важкий дизайн; не випадково Resolve добре масштабуються з потужними GPU і достатнім VRAM.
• Покоління NVENC важливі. Дві «NVIDIA-карти» можуть експортувати кардинально по-різному залежно від того, який блок енкодера вони несуть і які профілі він підтримує.
• 4:2:2 — це часта точка розриву. Багато споживчих апаратних шляхів історично підтримували 4:2:0 ширше, але з 4:2:2 було нестабільно, особливо в HEVC.
• Пропускна здатність пам’яті GPU часто важить більше за сирі FLOPS для певних ефектів; найшвидше обчислювальне ядро сумне, якщо чекає на пам’ять, як на заторі.

Як NLE насправді використовують GPU (і чому ваші графіки брешуть)

Premiere Pro (Mercury Playback Engine)

GPU-прискорення Premiere покращує відтворення для GPU-прискорених ефектів, масштабування, деяких кольорових операцій і може відвантажувати частину експорту. Але декодування — велика пастка. Premiere може використовувати апаратне декодування для деяких H.264/HEVC, але підтримка залежить від:

• профілю кодека та хрома-субсемплінгу
• глибини бітності та роздільності
• особливостей контейнера
• комбінацій драйвера/NLE-версії

Якщо декодування відкотиться на CPU, ви побачите завантаження CPU і низьке навантаження GPU. Користувачі трактують це як «мій GPU слабкий». Ні. Ваш GPU нудиться.

DaVinci Resolve

Resolve агресивно використовує GPU: ноди колірної корекції, OFX, Fusion і кешування. Він також любить VRAM. Resolve може бути найчіткішим «GPU-бенчмарком» для монтажу, бо він справді намагається робити роботу на GPU, а потім карає вас, коли VRAM закінчується.

Resolve Studio має більше апаратних можливостей декоду/кодування, ніж безкоштовна версія. Ця ліцензійна деталь змінює, що означає «кращий GPU», бо програмне забезпечення може використовувати або не використовувати апаратний блок, за який ви заплатили.

Final Cut Pro (і екосистема Apple)

На Apple Silicon дебати «GPU vs медіа-движок» змінюються, бо медіа-движки вбудовані в SoC і оптимізовані для ProRes та H.264/HEVC робочих процесів. У цьому світі покупка дискретного GPU не є опцією; вибір правильної конфігурації Mac — ось що важить.

Чому «% використання GPU» — поганий єдиний показник

Багато інструментів моніторингу показують «3D» використання, що говорить про графічний конвеєр, а не про відео-декодер, не про обчислення, не про копіювальні двигуни. Ви можете бути 100% обмежені декодом, а «3D» показує 5%.

Парафразована ідея (атрибутована): Вернер Фогельс часто казав, що «все ламається, і ви повинні про це думати». В термінах монтажу: припускайте, що апаратний шлях може відпасти, і зробіть вашу робочу процедуру стійкою.

Короткий жарт #1: Якщо ваш таймлайн пропускає кадри, не панікуйте — ваш GPU просто практикує майндфулнес. Дуже розслаблений. Дуже ледачий.

Кодеки: та частина, про яку всі забувають, поки не боляче

Long-GOP vs інтракадр: чому CPU пропотує

H.264 та HEVC зазвичай — long-GOP кодеки: іноді зберігають повний кадр, а потім зберігають різниці для кадрів між ними. Декодування кадру N може вимагати декодування ланцюга попередніх кадрів. Шукання по таймлайну стає дорогим і непередбачуваним. Монтаж хоче довільного доступу; long-GOP дає «довільний доступ, але з паперовою тяганиною».

Інтракадрові кодеки (ProRes, DNxHR, CineForm) більші, але простіші для декодування. Для багатьох студій «краще оновлення GPU» фактично — це політика транскоду.

Апаратна підтримка декодування не універсальна; вона специфічна

Коли хтось каже «ця відеокарта підтримує HEVC», вони часто мають на увазі «підтримує якусь версію HEVC». Що вам потрібно перевірити:

• HEVC Main vs Main10
• 4:2:0 vs 4:2:2 vs 4:4:4
• 8-bit vs 10-bit vs 12-bit
• обмеження роздільності для декодування/кодування
• кількість одночасних потоків

Енджини експорту: NVENC/AMF/Quick Sync — це не просто «швидше», вони різні

Апаратні енкодери чудові для швидкості, але вони відрізняються поведінкою контролю швидкості, якістю на бітрейт і підтримкою певних профілів. Якщо ви доставляєте для телебачення або маєте суворі специфікації платформи, можливо, для критичних мастерів ви все ще будете використовувати софтове кодування.

VRAM: мовчазний обмежувач

На що витрачається VRAM у монтажі

• декодовані кадри та фреймбуфери
• проміжні буфери ефектів (часто кілька на ноду)
• кольорові трансформації, LUT-и, тонемапінг, HDR-конвеєри
• AI-моделі та буфери інференсу
• кеш GPU і поверхні рендер-кешу

Правило великого пальця для цілей VRAM (практично, не теоретично)

• 1080p монтаж з легкими ефектами: 6–8 GB може бути достатньо.
• 4K мультикамерний монтаж, помірне градування, трохи NR: 12–16 GB — де життя стає спокійнішим.
• 6K/8K, важкий OFX/NR/Fusion: 16–24+ GB зупиняють несподівані скелі продуктивності.

Якщо ви регулярно використовуєте тимчасове шумоподавлення або важкі AI-інструменти, ставте VRAM як обов’язковий запас безпеки, а не розкіш.

Режими відмови через VRAM виглядають як баги софту

Коли VRAM тісний, ви побачите симптоми, які виглядають так:

• випадкові краші під час рендеру
• ефекти, що вимикаються тихо
• чорні або пошкоджені кадри
• підвисання, яке з’являється після «ще одного ноду»

Саме тому команди витрачають тижні на ритуали «перевстановлення драйверів», коли виправлення — у «перестань намагатися градувати 8K RAW з 8 GB VRAM».

CUDA/обчислення: коли «сирий» GPU справді важливий

CUDA vs OpenCL vs «залежить»

CUDA — лише для NVIDIA і широко підтримується плагінами та шляхами прискорення NLE. OpenCL існує в усіх вендорів, але реальний світ заплутаний: драйвери відрізняються, автори плагінів пріоритизують те, що використовують їхні клієнти, і стабільність важить більше за теоретичну портативність.

Обчислювальні завдання, де вибір GPU очевидний

• тимчасове шумоподавлення
• оптичний потік для ретаймінгу
• AI апскейлінг і денойз
• Fusion-композитинг з важкими нодами
• кілька послідовних нодів кольору з кваліфікаторами і розмиттям

PCIe-лайнс, copy engines і чому «швидкий GPU» може бути повільним

Якщо ви постійно переміщаєте кадри між системною пам’яттю, VRAM і сховищем, ви можете упертися в передачу даних, а не в обчислення. GPU з сильними copy engines і достатнім VRAM, щоб тримати дані на місці, може виграти у «швидшого» GPU, який постійно пейджиться.

Швидкий план діагностики (виявити вузьке місце за 10 хвилин)

1. По-перше: визначте кодек і профіль проблемних кліпів. Якщо це HEVC 10-bit 4:2:2, припускайте проблему з декодуванням, доки не доведете протилежне.
2. По-друге: перевірте, чи справді активне апаратне декодування. Якщо декодування на CPU, оновлення GPU не виправить відтворення.
3. По-третє: спостерігайте VRAM під навантаженням (важкий градус + NR + скопи). Якщо VRAM досягає межі, це ваша «випадкова» нестабільність.
4. По-четверте: розділіть відтворення й експорт. Якщо відтворення в порядку, а експорт повільний — ви обмежені обчисленням або кодуванням, а не декодом.
5. По-п’яте: перевірте пропускну здатність сховища й поведінку кешу. Гнатися за GPU, коли диск кешу завантажений, — класичний спосіб виглядати зайнятим.
6. По-шосте: підтвердіть, що ви на правильній гілці драйвера (studio vs game-ready або відомо-робочі версії). Стабільність важливіша за новизну.

Практичні завдання: команди, виводи та рішення

Ось реальні перевірки, які я запускаю, коли хтось каже «оновлення GPU не допомогло» або «Resolve постійно крашиться». Команди показані в bash. Виводи — прикладові. Суть — у тому, яке рішення ви приймаєте далі.

Завдання 1: Визначити кодек, профіль, бітність і хрома

cr0x@server:~$ ffprobe -hide_banner -select_streams v:0 -show_entries stream=codec_name,codec_tag_string,profile,pix_fmt,width,height,bit_rate -of default=nw=1 input.mp4
codec_name=hevc
codec_tag_string=hvc1
profile=Main 10
pix_fmt=yuv422p10le
width=3840
height=2160
bit_rate=150000000

Що це значить: HEVC Main10, 4:2:2, 10-bit. Саме тут апаратна підтримка декодування може бути неповною залежно від GPU/NLE.

Рішення: Перш ніж купувати GPU, перевірте, чи ваш NLE і GPU можуть апаратно декодувати саме цей формат. Якщо ні — заплануйте транскодування у ProRes/DNxHR для монтажу.

Завдання 2: Перевірити наявність NVIDIA GPU, драйвер і базовий стан

cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 13 10:12:44 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.14              Driver Version: 550.54.14      CUDA Version: 12.4     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------|
| GPU  Name                  Persistence-M| Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf           Pwr:Usage/Cap|           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA RTX A4000               Off | 00000000:65:00.0   On  |                  N/A |
| 38%   55C    P2              85W / 140W |    6120MiB / 16376MiB  |     23%      Default |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

Що це значить: Драйвер завантажений, CUDA видима, VRAM зараз ~6 GB з 16 GB.

Рішення: Якщо ця команда не запускається — ви не займаєтесь монтажною діагностикою, а відлагодженням драйверів/ядра/заліза першочергово.

Завдання 3: Спостерігати тиск на VRAM в реальному часі під час відтворення

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=timestamp,utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total,pstate --format=csv -l 1
timestamp, utilization.gpu [%], utilization.memory [%], memory.used [MiB], memory.total [MiB], pstate
2026/01/13 10:13:01, 12, 18, 12420, 16376, P2
2026/01/13 10:13:02, 15, 22, 15110, 16376, P2
2026/01/13 10:13:03, 19, 25, 16280, 16376, P2

Що це значить: Ви смикаєтесь біля стелі VRAM. Ще один ефект — і ви впадете у пейджинг або режими відмови.

Рішення: Знизьте роздільність таймлайну, пропечіть/об’єднайте ефекти, використовуйте оптимізовані медіа або купіть більше VRAM. Гонитва за CUDA-ядрами цього не вирішить.

Завдання 4: Перевірити наявність NVENC/NVDEC через збірку ffmpeg і енкодери

cr0x@server:~$ ffmpeg -hide_banner -encoders | grep -E "nvenc|amf|qsv" | head
 V....D h264_nvenc           NVIDIA NVENC H.264 encoder (codec h264)
 V....D hevc_nvenc           NVIDIA NVENC hevc encoder (codec hevc)
 V....D h264_qsv             H.264 / AVC / MPEG-4 AVC / MPEG-4 part 10 (Intel Quick Sync Video acceleration)
 V....D hevc_qsv             HEVC (Intel Quick Sync Video acceleration)

Що це значить: У цієї системи ffmpeg має доступ до апаратних енкодерів.

Рішення: Якщо NVENC відсутній, ваші тести експорту можуть не відображати реальних можливостей GPU; ви можете бути прив’язані до софтового кодування.

Завдання 5: Перевірити апаратне декодування у ffmpeg (NVIDIA) і подивитися, чи відмовляє

cr0x@server:~$ ffmpeg -hide_banner -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -i input.mp4 -f null -
Stream mapping:
  Stream #0:0 -> #0:0 (hevc (native) -> wrapped_avframe (native))
[hevc @ 0x55b2c5d2d600] No support for codec hevc profile Main 10 4:2:2 on this device
Error while decoding stream #0:0: Function not implemented

Що це значить: Блок декодування GPU (або шлях) не підтримує цей точний формат.

Рішення: Припиніть очікувати гладкого нативного відтворення. Транскодуйте в інтракадрний формат для монтажу або обирайте апаратне забезпечення, відоме підтримкою цього профілю у вашому NLE.

Завдання 6: Перевірити завантаження CPU під час тестів відтворення/експорту

cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 3
Linux 6.5.0 (workstation) 	01/13/2026 	_x86_64_	(24 CPU)

10:14:10 AM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait   %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
10:14:11 AM  all   82.14    0.00    6.21    0.12   0.00    0.34    0.00    0.00    0.00   11.19
10:14:12 AM  all   88.22    0.00    5.89    0.08   0.00    0.27    0.00    0.00    0.00    5.54

Що це значить: CPU виконує роботу. Це часто вказує на софтове декодування або ефекти, що навантажують CPU.

Рішення: Якщо CPU навантажений, а GPU низький — зосередьтесь на кодеках/транскодах або оновленні CPU, а не на GPU-обчисленнях.

Завдання 7: Перевірити iowait і тиск на сховище (вузьке місце кеш-диска)

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.5.0 (workstation) 	01/13/2026 	_x86_64_	(24 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          22.10    0.00    3.90   18.70    0.00   55.30

Device            r/s     rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz     w/s     wkB/s   wrqm/s  %wrqm w_await wareq-sz  aqu-sz  %util
nvme0n1         120.0  280000.0     0.0   0.00    3.10  2333.33   310.0  520000.0     0.0   0.00   14.50  1677.42    5.20  98.00

Що це значить: NVMe завантажений приблизно на 98% з високим часом очікування запису. Ваш кеш-диск є вузьким місцем.

Рішення: Перенесіть кеш/скретч на швидше сховище, розділіть ОС і кеш, або зменшіть треш кешу. Оновлення GPU не допоможе при насиченому диску скретчу.

Завдання 8: Підтвердити ширину/швидкість PCIe лінку (неправильне встановлення або енергоменеджмент)

cr0x@server:~$ lspci -s 65:00.0 -vv | grep -E "LnkCap|LnkSta"
LnkCap:	Port #0, Speed 16GT/s, Width x16, ASPM L0s L1, Exit Latency L0s<1us, L1<8us
LnkSta:	Speed 2.5GT/s (downgraded), Width x4 (downgraded)

Що це значить: GPU працює на PCIe Gen1 x4. Це не «трохи повільніше»; це некоректна конфігурація або апаратна проблема.

Рішення: Пересадіть карту, перевірте налаштування BIOS, перевірте роз’єм/підключення riser. Не бенчмаркуйте нічого, доки це не виправлено.

Завдання 9: Перевірити тактові частоти/тротлінг GPU під навантаженням

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=clocks.gr,clocks.mem,temperature.gpu,power.draw,power.limit --format=csv -l 1
clocks.gr [MHz], clocks.mem [MHz], temperature.gpu, power.draw [W], power.limit [W]
465, 405, 83, 138.22, 140.00
435, 405, 85, 139.01, 140.00

Що це значить: Біля ліміту потужності і жарко; такти падають. Троттлінг може перетворити преміальну карту на дорогий обігрівач.

Рішення: Покращіть повітряний потік корпусу, налаштуйте криву вентиляторів, трохи знизьте ліміт потужності для стабільності або оновіть охолодження.

Завдання 10: Підтвердити, який GPU використовує додаток (підводний камінь гібридної графіки)

cr0x@server:~$ nvidia-smi pmon -c 1
# gpu        pid  type    sm   mem   enc   dec   command
# Idx          #   C/G     %     %     %     %   name
    0      23144     G     2     3     0     0   Xorg

Що це значить: Лише сервер відображення використовує GPU; ваш редактор може працювати на iGPU або не використовувати прискорення.

Рішення: Примусьте NLE використовувати дискретний GPU (налаштування ОС для графіки), перевірте налаштування апаратного прискорення в NLE і повторно протестуйте.

Завдання 11: Виміряти швидкість кодування софтом vs NVENC, щоб зрозуміти, чи обмежений експортування

cr0x@server:~$ /usr/bin/time -f "elapsed=%E cpu=%P" ffmpeg -hide_banner -i input.mov -c:v libx264 -preset medium -crf 18 -c:a aac out_sw.mp4
frame= 1800 fps= 68 q=-1.0 Lsize=  412345kB time=00:01:00.00 bitrate=56300.0kbits/s speed=2.27x
elapsed=0:26.52 cpu=118%

Що це значить: Софтове кодування працює ~2.27x реального часу і сильно вантажить CPU.

Рішення: Якщо мета доставки дозволяє, протестуйте NVENC, щоб скоротити час експорту і звільнити CPU для багатозадачності.

cr0x@server:~$ /usr/bin/time -f "elapsed=%E cpu=%P" ffmpeg -hide_banner -i input.mov -c:v h264_nvenc -preset p5 -cq 19 -c:a aac out_nvenc.mp4
frame= 1800 fps=240 q=-1.0 Lsize=  420110kB time=00:01:00.00 bitrate=57300.0kbits/s speed=8.00x
elapsed=0:07.86 cpu=42%

Що це значить: NVENC-експорт значно швидший і CPU падає істотно.

Рішення: Якщо якість відповідає вимогам, використовуйте NVENC для чорнових і термінових задач; зберігайте софтове кодування для фінальних мастерових копій за потреби.

Завдання 12: Виявити тиск на системну пам’ять, що маскується під «повільний GPU»

cr0x@server:~$ free -h
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            64Gi        58Gi       1.2Gi       2.1Gi       4.0Gi       2.5Gi
Swap:           16Gi        12Gi       4.0Gi

Що це значить: Ви свопитесь. Це знищить інтерактивний монтаж і викличе підвисання, що виглядає як проблеми з GPU.

Рішення: Додайте RAM, закрийте пам’ятногіркі процеси, зменшіть розмір кеша і уникайте одночасного запуску AI-інструментів з NLE на системах з недостатньою пам’яттю.

Завдання 13: Перевірити, чи ваш медіа-диск дає стабільну пропускну здатність

cr0x@server:~$ fio --name=readtest --filename=/mnt/media/test.bin --rw=read --bs=1M --size=4G --iodepth=16 --direct=1
readtest: (groupid=0, jobs=1): err= 0: pid=30112: Tue Jan 13 10:18:44 2026
  read: IOPS=820, BW=820MiB/s (860MB/s)(4096MiB/4991msec)
    clat (usec): min=340, max=9200, avg=1400.22, stdev=380.11
    lat (usec): min=360, max=9220, avg=1420.10, stdev=380.49

Що це значить: Пропускна здатність у нормі, є спайки латентності, але не катастрофічні.

Рішення: Якщо пропускна здатність значно нижча за очікування або латентність має великі стрибки — виправте сховище перед тим, як звинувачувати GPU.

Завдання 14: Підтвердити, що ОС бачить GPU і правильні модулі ядра

cr0x@server:~$ lsmod | grep -E "^nvidia|amdgpu|i915" | head
nvidia_uvm           1581056  0
nvidia_drm             98304  2
nvidia_modeset       1531904  1 nvidia_drm
nvidia              65048576  74 nvidia_uvm,nvidia_modeset

Що це значить: NVIDIA-стек завантажено.

Рішення: Якщо модулі відсутні або конфліктують — ви в руслі драйверно/ОС проблем; будь-яка діагностика NLE передчасна.

Три міні-історії з корпоративного світу (як це йде не так у реальному житті)

Міні-історія 1: Інцидент через хибні припущення (підтримка кодеків)

Медіа-команда стандартизувала «перевірену» конфігурацію робочої станції на NVIDIA. Рішення було розумним: стабільні драйвери, багато CUDA і достатньо VRAM для більшості задач. Потім прибув новий комплект камер — та сама роздільність, але матеріали були HEVC 10-bit 4:2:2 в MP4.

Редактори скаржились на ривки, десинхрон звуку під час скребкування таймлайну і експорти, що «випадково гальмують». IT бачили прості в роботі GPU і вирішили, що монтажери перебільшують або софт багатий. Вони відкотили драйвери. Перевстановили NLE. Замінювали одну карту. Нічого не допомогло.

Реальна причина була нудною: апаратний шлях декодування для того точного HEVC-профілю не підтримувався у стеку, який вони мали. CPU робив декод, GPU не працював. Їхня «стандартна робоча станція» підходила для більшості завдань, але була не тим інструментом для цього формату матеріалу.

Вони вирішили проблему без драм: на етапі інгесту додали крок транскодування в інтракадрний mezzanine для монтажу і задокументували список виключень для кодеків камер, які мають бути транскодовані. Відтворення стало плавним одразу, з тим самим залізом. GPU не став швидшим; робочий процес став розумнішим.

Міні-історія 2: Оптимізація, що відкотилася (проксі і кеш на одному швидкому диску)

Інша організація вирішила «оптимізувати продуктивність», поклавши все — медіа-кеш, проксі, рендер-кеш, файли проєктів — на один високопродуктивний NVMe. На папері це мало сенс: швидкий диск, мала латентність, зручно.

Під час напруженого тижня кілька монтажерів одночасно працювали з мультикамерними проєктами, поки фонові рендери і генерація проксі йшли. Раптом таймлайни стали нестабільними: пропуски кадрів, підвисання інтерфейсу, випадкові «media pending». GPU були сильні. CPU — у нормі. Та все відчувалось липким.

Вузьким місцем виявився NVMe, не по сутої пропускній здатності, а через конкуренцію змішаних робочих навантажень. Випадкові записи кешу, послідовні читання медіа, операції з базою проєкту — все змагалося. Диск досяг високого завантаження і стрибків латентності. Редактори звинувачували NLE, потім GPU, потім одне одного.

Виправлення було дивовижно просте: розділити навантаження. Тримати вихідні медіа на одному томі, кеш на іншому, і не колокувати «записоємний скретч» з «читаним медіа», якщо можна цього уникнути. Продуктивність покращилася більше, ніж будь-яке оновлення GPU, і інциденти «вчора все працювало» припинилися.

Міні-історія 3: Нудна але правильна практика, що врятувала день (базовий стан і контроль змін)

Постпродакшн-команда мала невелику лабораторну машину, що віддзеркалювала робочі станції монтажерів. Та машина не любилася : не відправляла контент в продакшн і не виглядала ефектно в презентації.

Потім вийшло оновлення, яке тонко змінило поведінку апаратного декодування для набору HEVC-файлів. Редактори почали бачити періодичні зелені кадри в експортах і випадкову корупцію таймлайну при стекінні певного плагіна з увімкненим GPU-прискоренням.

Оскільки команда мала тестову машину з базовим станом, вони відтворили проблему за годину. Виявили тригерну комбінацію (драйвер + версія плагіна + варіант кодека) і зафіксували оновлення, поки не перевірили альтернативи. Продакшн не зупинився. Не довелося сперечатися на підставі відчуттів.

«Нудна практика» — дисципліна фіксації версій драйверів/плагінів і відтворюване тестове середовище. Вона заощадила дні виставкових годин і запобігла хаосу, коли кожна робоча станція стає окремою сніжинкою.

Короткий жарт #2: Фіксація версій — це як чищення міжзубних проміжків: нікому не подобається, але ігнорування рано чи пізно стає дорогим і голосним.

Типові помилки (симптом → корінь → виправлення)

1) Симптом: низьке використання GPU, відтворення рве

Корінь: CPU декодує long-GOP матеріал (непідтримуваний апаратний профіль) або NLE не використовує апаратне декодування.

Виправлення: Перевірте кодек/профіль; увімкніть апаратне декодування в налаштуваннях; транскодуйте в ProRes/DNxHR; розгляньте платформу з перевіреною підтримкою декоду для ваших камерних форматів.

2) Симптом: експорт крашиться під кінець, ніби випадково

Корінь: Вичерпання VRAM або плагін, що несподівано підхоплює VRAM наприкінці таймлайну (тайтли, NR, AI).

Виправлення: Спостерігайте VRAM в реальному часі; зменшіть складність нодів; рендеруйте частинами; перейдіть на GPU з більше VRAM, якщо це постійна проблема.

3) Симптом: оновили на швидший GPU, а експорти ледь покращилися

Корінь: Експорт обмежений CPU (софт x264/x265), або пайплайн експорту обмежується сховищем, або ви не використовуєте NVENC/AMF/QSV.

Виправлення: Протестуйте апаратний енкодер; ізолюйте стадію експорту; перемістіть кеш на швидке сховище; переконайтеся, що «апаратне кодування» увімкнене там, де доречно.

4) Симптом: продуктивність падає після додавання ще одного ефекту

Корінь: Запас VRAM вичерпано; система починає пейджити ресурси або скидатися на повільні шляхи.

Виправлення: Знизьте роздільність таймлайну; використовуйте оптимізовані медіа; попередньо прорендеріть важкі секції; купіть VRAM, а не маркетинг.

5) Симптом: мультикамерне відтворення жахливе, навіть на сильному GPU

Корінь: Багато одночасних декодів перевищують ліміт апаратних сесій декодування або відкотяться на CPU; також сховище може бути недопостаченим.

Виправлення: Проксі/оптимізовані медіа; інтракадрові інтермедіати; підтвердіть апаратне прискорення для кожного потоку; забезпечте стійку пропускну здатність сховища.

6) Симптом: новий драйвер «покращив гру», але монтаж тепер глючить

Корінь: Регресії в драйвері, що впливають на compute/video engines або сумісність плагінів.

Виправлення: Використовуйте studio/production гілки драйверів; зафіксуйте відомо-добрі версії; тестуйте оновлення в лабораторії перед деплоєм.

7) Симптом: GPU швидкий на папері, але повільний у вашій робочій станції

Корінь: PCIe-лічка занижена (x4, Gen1), ліміти потужності, термічний троттлінг або поганий riser/кабель.

Виправлення: Перевірте статус PCIe; виправте посадку/BIOS; покращіть охолодження; перевірте живлення.

Контрольні списки / покроковий план (як купувати, налаштовувати і не жалкувати)

Крок 1: Класифікуйте навантаження за тим, що болить найбільше

• Відтворення рве на оригіналах з камери: спочатку проблема кодек/декод.
• Краші або глюки у важких градусах: спочатку проблема VRAM.
• Експорти повільні, але відтворення в порядку: проблема обчислення/кодування/сховища.
• Тільки AI/NR повільні: обчислення + VRAM.

Крок 2: Визначте стратегію «редакційного кодека» перед покупкою заліза

1. Якщо ваші оригінали дружні (ProRes, DNxHR, інтракадри): пріоритет — VRAM + обчислення.
2. Якщо оригінали «ворожі» (HEVC 10-bit 4:2:2 long-GOP): пріоритет — робочий процес (транскод/проксі) і перевірені шляхи декодування.
3. Якщо ви часто доставляєте H.264/HEVC швидко: пріоритет — NVENC/AMF/QSV можливості й стабільність.

Крок 3: Обирайте клас GPU за правилами рішення (а не брендовими війнами)

• Оберіть NVIDIA, коли: ви покладаєтесь на CUDA-прискорені плагіни, хочете передбачувану поведінку в NLE або потребуєте сильної підтримки NVENC/NVDEC.
• Оберіть AMD, коли: ваш стек під нього налаштований (або ви на macOS з Apple GPU), і ваші NLE/плагіни валідувані для стабільності та продуктивності.
• Оберіть «більше VRAM» замість «більше ядер», коли: ви досягаєте стель VRAM, робите важкий NR/AI або часто працюєте вище 4K.

Крок 4: Будуйте збалансовано (бо GPU не випередить найслабшу ланку)

• RAM: 32 GB — початок для 4K; 64 GB — комфорт для багатозадачності; більше, якщо ви робите важкий Fusion/AE поруч.
• Сховище: розділіть scratch/cache і bulk media коли можливо; уникайте розміщення всього на одному «швидкому» диску.
• CPU: все ще важливий для фолбеків декодування, деяких ефектів і софтових експортів.
• Охолодження і живлення: запобігайте тротлінгу; стабільність — це продуктивність.

Крок 5: Операціоналізуйте це (частина SRE)

1. Закріпіть версії драйверів для продакшну.
2. Валідуйте оновлення на стендовій робочій станції.
3. Тримайте відомий-робочий тестовий проєкт з репрезентативними кодеками і ефектами.
4. Моніторьте VRAM, CPU і диск під час інцидентів; не вгадуйте.

Поширені питання

1) Чи є CUDA головною причиною, чому NVIDIA «краще» для монтажу?

CUDA — велика причина, чому NVIDIA часто є безпечнішим вибором, особливо для плагінів і певних шляхів прискорення NLE. Але якщо ваше вузьке місце — декодування кодеків або VRAM, CUDA не врятує.

2) Скільки VRAM мені потрібно для 4K монтажу?

Для базового 4K монтажу: 8–12 GB може бути достатньо. Для 4K з важким градуванням, NR, мультикамером і HDR: 12–16 GB — де ви перестаєте жити на грані.

3) Чому HEVC так болісно редагувати?

HEVC — long-GOP і обчислювально важкий, а апаратна підтримка декоду різко відрізняється за профілями (особливо 10-bit і 4:2:2). Він ідеальний для доставки, але не для інтерактивного монтажу.

4) Якщо мій GPU має NVENC, чи будуть експорти завжди швидшими?

Часто — так, особливо для H.264/HEVC доставок. Але цілі якості, вимоги профілів і пайплайн вашого NLE визначають, чи може він ефективно використовувати NVENC.

5) У мене низьке використання GPU в Диспетчері завдань. Це означає, що GPU не використовується?

Можливо. Диспетчер часто показує «3D» використання; відео-декодер/енкодер і обчислення можуть бути в окремих графіках. Використовуйте пер-движкові показники або вендорські інструменти, щоб підтвердити.

6) Купувати GPU з більше ядер чи з більше VRAM?

Якщо ви коли-небудь досягали лімітів VRAM — купуйте більше VRAM. Обчислення — це приємно; VRAM — це здоровий глузд. Коли VRAM достатньо, більше обчислень допоможе для NR/AI/ефектів.

7) Чи роблять проксі GPU непотрібним?

Ні. Проксі знижують тиск на декодування і I/O. Вам все одно потрібен GPU для ефектів і градування, і VRAM для складних таймлайнів.

8) Чи дійсно «studio» драйвер кращий за «game-ready»?

У багатьох виробничих середовищах — так, бо гілка studio прагне стабільності і сертифікації застосунків. Ключ — послідовність і відомо-добрі тести, а не лише ярлик.

9) Чи може сховище бути вузьким місцем у GPU-прискореному монтажі?

Абсолютно. Треш кешу, насичені скретч-диски і високолатентні томи можуть зробити висококласний GPU повільним. Виміряйте використання диска і латентність перед тим, як купувати GPU.

10) Яке одне найкраще оновлення для рваного відтворення?

Зазвичай: змінити медіа (проксі/оптимізовані медіа/транскоди) або впевнитися, що апаратне декодування працює. Купівля більшої відеокарти для кодеків, які не підтримуються, — поширена і дорога помилка.

Наступні кроки (практичні кроки, які можна зробити цього тижня)

1. Проведіть інвентар кодеків (реальні файли, а не припущення). Використайте ffprobe на репрезентативних кліпах.
2. Підтвердіть апаратне декодування цілеспрямованим тестом. Якщо воно падає для ключового профілю кодека — впровадьте транскод/проксі-пайплайн.
3. Виміряйте VRAM під час найгірших моментів таймлайну. Якщо ви в межі 10–15% від стелі — плануйте більше VRAM або менше реального часу ефектів.
4. Розділіть кеш/скретч від медіа, якщо ваш диск насичений. Це найдешевше «оновлення GPU», яке ви коли-небудь зробите.
5. Зафіксуйте і тестуйте драйвери/плагіни. Ставте флот монтажних машин як продакшн-системи — бо так воно і є.

Якщо ви хочете фінальний, категоричний евристичний підхід при купівлі: обирайте GPU, який чисто підтримує ваші камері кодеки і дає комфортний запас VRAM, потім думайте про CUDA-ядра. Більшість команд робить навпаки і проводить квартал у навчанні смирення.