Warum verwendet Plex bei gleichzeitiger Nutzung durch unterschiedliche Clients mehr GPU-Speicher?
Plex verwendet bei gleichzeitigen Sitzungen mit unterschiedlichen Clients mehr GPU-Speicher, wenn für die aktiven Sitzungen verschiedene Arbeitsmengen für Decodierung, Umwandlung und Codierung im Speicher bleiben müssen.
Die entscheidende Variable ist nicht einfach die Anzahl der Zuschauer. Eine 1080p-H.-264-Umwandlung, eine 4K-HEVC-HDR-Umwandlung und eine Direct-Play-Sitzung können gleichzeitig sehr unterschiedliche GPU-Pfade beanspruchen. Für eine aussagekräftige Diagnose sollten Sie den Videospeicherdruck von Codierungsdurchsatz, CPU-Fallback sowie Speicher- oder Netzwerkgrenzen trennen, bevor Sie den VRAM als Engpass betrachten.
Gemischte Clients erzeugen unterschiedliche GPU-Arbeitsmengen
Eine gemischte Client-Landschaft verändert, was Plex für jede aktive Sitzung bereithalten muss. Ein Fernseher akzeptiert möglicherweise das ursprüngliche HEVC-Video, ein anderer Browser benötigt H.-264-Ausgabe und ein Smartphone über eine eingeschränkte Fernverbindung fordert eventuell eine niedrigere Auflösung an. Die Sitzungen verbrauchen GPU-Ressourcen daher nicht als identische Kopien derselben Arbeitslast.
Wenn eine Videoumwandlung erforderlich ist, benötigt Plex sowohl die für den jeweiligen Codec erforderliche Decodierungs- und Codierungsunterstützung als auch Puffer für Zwischenbilder. Der genaue Hardwarepfad für Videodecodierung und -codierung ändert sich abhängig von der Kombination aus Quelle und Ausgabe. Deshalb können zwei Sitzungen mit derselben nominellen Auflösung unterschiedlich große Speicherbereiche beanspruchen.
Direct Play ist der nützliche Kontrollfall, da der Server das Video dabei weder decodieren noch neu codieren muss. Steigt der GPU-Speicher nur dann an, wenn ein Client von Direct Play auf eine hardwarebeschleunigte Transcodierung wechselt, gehört die zusätzliche Belegung zum Umwandlungspfad und nicht zur gleichzeitigen Nutzung an sich.
Auflösung und Codec verändern die Größe der Bildflächen
Videospeicher wird für mehr als nur die komprimierte Datei benötigt, die vom Speicher eintrifft. Hardwaredecoder und -encoder arbeiten mit decodierten Bildflächen, Referenzbildern und Zwischenpuffern, deren Größe sich abhängig von Auflösung, Farbtiefe, Chroma-Format und Codec-Verhalten ändert. Ein 4K-Bild erfordert daher bereits vor der Berücksichtigung gleichzeitiger Sitzungen eine größere Arbeitsmenge als ein 1080p-Bild.
4K-HEVC kann mehr VRAM benötigen als AVC bei 1080p in bestimmten Plex-HDR-Arbeitslasten. Betrachten Sie dies als Hinweis auf die Arbeitslast und nicht als feste Formel pro Stream, da Treiberversionen, Tone-Mapping-Pfade, GPU-Architektur und Plex-Versionen die genaue Speicherbelegung verändern können.
Die diagnostische Schlussfolgerung ist einfach: Vergleichen Sie dieselbe Anzahl von Sitzungen und ändern Sie dabei nur die Quellklasse. Wenn zwei 1080p-Umwandlungen problemlos funktionieren, aber der Austausch einer davon gegen 4K-HEVC den Speicherverbrauch deutlich erhöht, tragen Auflösungs- und Codec-Bildflächen zur Ursache bei.
Tone-Mapping und Umwandlungsstufen fügen eine weitere Speicherebene hinzu
Eine Umwandlung kann mehr umfassen als die Decodierung eines Formats und die Codierung eines anderen. Skalierung, Farbumwandlung, HDR-zu-SDR-Tone-Mapping und die Einblendung von Untertiteln können Zwischenflächen einführen, die sich mit den Puffern von Decoder und Encoder überschneiden. Diese Stufen sind besonders relevant, wenn verschiedene Clients unterschiedliche Ausgaben aus derselben Mediathek benötigen.
In einem Container müssen die für Hardwarevideoarbeiten verwendeten Render-Gerätenodes für Plex erreichbar sein, bevor GPU-Speichermessungen aussagekräftig sind. Ist dies nicht der Fall, kann ein CPU-Fallback den VRAM-Verbrauch niedrig erscheinen lassen, während die aufwendige Verarbeitung an anderer Stelle stattfindet.
Behandeln Sie eine niedrige VRAM-Auslastung bei hoher CPU-Nutzung zunächst als Problem bei der Überprüfung des Verarbeitungspfads, bevor Sie die GPU als unterausgelastet bezeichnen. Umgekehrt gilt dieselbe Regel: Hoher GPU-Speicherverbrauch bei gesunder Transcodierungsgeschwindigkeit kann normale Speicherbelegung und kein Kapazitätsproblem sein.
Gleichzeitige Nutzung wird relevant, wenn sich diese Arbeitsmengen überschneiden
Jede hardwaretranscodierte Sitzung behält während der Wiedergabe ihren eigenen aktiven Decodierungs- und Codierungsstatus bei. Bei gemischten Clients können sich diese Zustände unterscheiden und gleichzeitig aktiv bleiben, sodass der gesamte GPU-Speicher schneller ansteigen kann, als es die reine Zuschauerzahl vermuten lässt. Die Überschneidung wird wichtiger, wenn mehrere Nutzer innerhalb eines kurzen Zeitraums vorspulen, die Wiedergabe starten oder die Qualität ändern.
In einem gemessenen System mit einer GTX 1660 Ti belegte eine einzelne 4K-Transcodierung etwa 600 MB GPU-Speicher. Dies ist ein begrenztes Beispiel für messbare Speicherbelegung und keine empfohlene VRAM-Menge für jeden 4K-Stream.
Verwenden Sie die plausibel anspruchsvollste Kombination, anstatt identische Testdateien in einer Schleife zu starten. Die Arbeitslast sollte die Codecs, HDR-Zustände, Ausgabequalitäten und Clients umfassen, die im Haushalt tatsächlich verwendet werden, denn genau bei gemischter gleichzeitiger Nutzung sind Schätzungen auf Basis identischer Streams wenig aussagekräftig.
Trennen Sie Speicherdruck von anderen GPU-Grenzen
Der VRAM kann voll sein, während der Encoder noch über ausreichenden Durchsatz verfügt. Umgekehrt kann noch reichlich VRAM frei sein, während eine Codec-Stufe, eine Sitzungslimitierung, ein Treiberpfad oder ein reiner CPU-Betrieb ins Hintertreffen gerät. Quick Sync kann mehrere Transcodierungen verarbeiten in geeigneten Arbeitslasten, doch dadurch wird die Speicherkapazität nicht zur einzigen Grenze für die Anzahl gleichzeitiger Sitzungen.
Beobachten Sie GPU-Speicher, Auslastung der Video-Engines, Transcodierungsgeschwindigkeit, CPU-Auslastung und Wiedergabe gemeinsam. Speicherdruck ist wahrscheinlich, wenn neue oder anspruchsvollere Sitzungen fehlschlagen, sobald sich die Belegung der Gerätekapazitätsgrenze nähert, während der übrige Pfad ordnungsgemäß funktioniert. Eine hohe Auslastung ohne dieses Muster weist auf eine andere Ursache hin.
Für den gesamten Serverpfad können Sie einen bewährten 4K-Plex-Serverpfad als Grundlage für Codec-Unterstützung, Speicherbereitstellung und Hardwarebeschleunigung verwenden. GPU-Speicher ist dabei nur ein Bestandteil dieses Zusammenspiels und keine eigenständige Spezifikation für die Anzahl möglicher Streams.
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