Ile pamięci GPU potrzebuje Plex do zdalnego strumieniowania w 4K?

Plex nie ma uniwersalnego wymogu dotyczącego pamięci GPU dla zdalnego odtwarzania w 4K, ponieważ funkcja Direct Play nie wykorzystuje budżetu na transkodowanie wideo, a obciążenie związane z konwersją znacznie różni się w zależności od klienta.

Odpowiedni próg pojawia się dopiero wtedy, gdy warunki zdalnego odtwarzania wymuszają transkodowanie sprzętowe. Kodek źródłowy, rozdzielczość, głębia kolorów, przetwarzanie HDR, rozdzielczość wyjściowa, liczba jednoczesnych sesji, zachowanie sterownika oraz to, czy GPU ma pamięć dedykowaną czy współdzieloną, zmieniają wymagany zestaw danych. Bezpieczną metodą jest zmierzenie najgorszej wymaganej kombinacji obciążeń i odrzucenie GPU, które zbliża się do limitu pamięci, zanim odtwarzanie pozostanie stabilne.

Zacznij od liczby strumieni 4K, które faktycznie są transkodowane

Tytuł 4K odtwarzany zdalnie za pomocą funkcji Direct Play jest przede wszystkim zadaniem związanym z przechowywaniem danych i dostarczeniem ich przez sieć. Pamięć GPU staje się istotnym parametrem doboru sprzętu, gdy Plex musi dekodować i kodować wideo, ponieważ klient, żądana jakość, ścieżka HDR, napisy lub dostępna przepustowość nie pozwalają wykorzystać źródła bez zmian.

Szacowane zużycie pamięci VRAM na transkodowanie jest bardziej przydatne niż łączna liczba widzów, gdy konwersja wideo jest głównym zadaniem. Traktuj wartości z kalkulatora jako szacunki do planowania i przed zakupem zweryfikuj dokładne materiały, GPU, sterownik oraz wersję Plex.

Policz najgorszą wiarygodną liczbę jednoczesnych transkodowań wideo, a nie każde konto mające dostęp. Gospodarstwo domowe z czterema zdalnymi użytkownikami, ale tylko jednym niekompatybilnym urządzeniem końcowym, ma inny problem z pamięcią niż dwa jednoczesne transkodowania 4K HDR.

4K HEVC i HDR mogą wymagać więcej pamięci niż materiały 1080p

Bufory zdekodowanych klatek rosną wraz z rozdzielczością, a nowoczesne kodeki mogą utrzymywać w pamięci wiele klatek referencyjnych. Przetwarzanie HDR może dodatkowo wymagać buforów transformacji oprócz stanu dekodowania i kodowania. Z tego powodu stała wartość „MB na strumień” szybko traci aktualność w przypadku różnych typów źródeł i ścieżek programowych.

4 GB może wystarczyć w przypadku niektórych obciążeń, ale nie oznacza to uniwersalnego minimum dla zdalnego odtwarzania w 4K. Nowsze kodeki, formaty wyjściowe, przetwarzanie HDR i liczba jednoczesnych sesji mogą zwiększyć lub zmniejszyć wymagania dotyczące pamięci.

Przygotuj osobne scenariusze testowe dla 1080p H.264, 4K HEVC SDR oraz najtrudniejszego przypadku konwersji HDR do SDR, z którego faktycznie korzystasz. Próg pamięci powinien wynikać z obciążenia osiągającego najwyższe stabilne wykorzystanie, a nie z najłatwiejszego strumienia.

Pamięć VRAM dedykowana i współdzielona pamięć układów zintegrowanych wymagają innej interpretacji

Dedykowany układ GPU ma określoną pulę lokalnej pamięci VRAM, natomiast zintegrowany GPU może korzystać z pamięci systemowej w zależności od platformy i sterownika. Oznacza to, że liczba wyświetlana jako „dedykowana pamięć wideo” nie jest bezpośrednio porównywalna w obu architekturach.

Współdzielona pamięć systemowa w zintegrowanym GPU określa limit pamięci systemowej, z której grafika może korzystać, a nie trwale zarezerwowany blok. W przypadku Plex zmienia to sposób interpretacji limitu, ale nie sprawia, że pamięć RAM staje się nieograniczona ani nie eliminuje presji na przepustowość pamięci współdzielonej.

Podczas korzystania z Quick Sync obserwuj jednocześnie obciążenie całej pamięci systemowej i aktywność GPU. Platforma może mieć wystarczającą ilość adresowalnej pamięci współdzielonej dla obciążenia wideo, a mimo to być ograniczona przepustowością silnika multimedialnego lub usługami działającymi równolegle.

-15% OFF

ZimaBoard 2 – Mini serwer domowy dla Twojego wielkiego pomysłu

Single board computer zimaboard2

$339.00 - $519.00

Buy Now

Dane społeczności są przydatne tylko jako ograniczone scenariusze

Użytkownicy Plex często porównują karty z pamięcią 6 GB, 8 GB lub większą, ale takie wartości mają sens wyłącznie w połączeniu z dokładnym obciążeniem. Transkodowanie materiału o niższej rozdzielczości może zużywać znacznie mniej pamięci niż konwersja 4K HDR, a nieobsługiwany etap może zostać przeniesiony na CPU, zanim problemem stanie się pamięć VRAM.

Pytanie o to, jak duże znaczenie ma pamięć VRAM, ma sens tylko w odniesieniu do dokładnej kombinacji transkodowanych materiałów. Pojemność pamięci może ograniczać liczbę jednoczesnych zadań, ale ostateczna decyzja powinna opierać się na kontrolowanym obciążeniu na docelowej platformie.

Zapisz szczytowe wykorzystanie pamięci GPU po ustabilizowaniu strumienia, a następnie przewiń materiał, zmień jakość i uruchom kolejną sesję. Karta, która wygląda na wystarczającą przy jednym stabilnym strumieniu, może osiągnąć najwyższe wykorzystanie pamięci podczas nakładania się zadań lub ponownej inicjalizacji potoku.

Odrzucaj sprzęt z ograniczeniami pamięci na podstawie obserwacji, a nie uniwersalnej reguły dotyczącej liczby GB

Najbardziej wyraźnym wzorcem awarii związanej z pamięcią jest sytuacja, w której cięższe lub dodatkowe transkodowania przestają się uruchamiać albo zaczynają buforować, gdy wykorzystanie pamięci GPU zbliża się do użytecznego limitu, podczas gdy możliwości kodera i pozostałe elementy ścieżki działają prawidłowo. Jest to mocniejszy dowód niż zakup dużej karty tylko dlatego, że zdalne 4K wydaje się wymagające.

Nowoczesne układy graficzne zintegrowane mogą obsługiwać wiele jednoczesnych transkodowań, gdy dana ścieżka kodeka jest obsługiwana. Nie traktuj żadnej opublikowanej liczby strumieni jako uniwersalnej gwarancji; obserwuj jednocześnie zużycie pamięci, odtwarzanie, CPU i aktywne etapy transkodowania na docelowym systemie.

Jeśli wybór obejmuje nie tylko pamięć VRAM, ale cały serwer, porównaj wymagania sprzętowe serwera NAS dla Plex. W przypadku samej pamięci GPU odrzuć sprzęt, który wyczerpuje pamięć podczas zmierzonej najgorszej kombinacji konwersji, zamiast wymyślać uniwersalne minimum dla 4K.