Jellyfin Docker啟用GPU硬體加速轉碼，讓串流更順暢

在使用Docker安裝Jellyfin之後，預設是使用CPU轉碼影片，若啟用GPU硬體加速 (Hardware Acceleration) 轉碼可讓影片處理速度更快。

Jellyfin觸發轉碼的時機為何？何時該使用轉碼？參見Jellyfin的直接播放 (Direct Play) 與轉碼 (Transcoding)

Jellyfin支援Intel、AMD、Nvidia、Apple、Rockchip的加速技術，官方文件對此有詳細說明。

為方便處理影片，Jellyfin官方開發了特製版的jellyfin-ffmpeg套件，此一套件已含在Jellyfin的官方Docker映像檔，無需另外安裝。

1. Nvidia GPU啟用NVENC硬體解碼

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1. 首先要先安裝Nvidia驅動和Nvidia Container Toolkit

2. 將使用者加入video群組

sudo usermod -aG video root
sudo usermod -aG video $USER

3. 編輯docker-compose.yml，在最下面加入runtime

    runtime: nvidia
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

4. 更新Jellyfin容器的動態連結，重啟Docker服務

sudo docker exec -it jellyfin ldconfig

sudo systemctl restart docker

5. 檢查容器是否能存取Nvidia顯示卡，應能印出顯示卡驅動資訊

sudo docker exec -it jellyfin nvidia-smi

6. 進入Jellyfin首頁，點選左邊選單→ 「設定」→「控制台」 →「播放」，選擇使用Nvidia NVENC硬體加速（注意每張Nvidia顯示卡能支援的編碼都不同，AV1至少需要RTX30以上），再往下捲動按儲存。

   

2. Intel CPU啟用QSV或VA-API硬體解碼

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只要Intel CPU有內顯，幾乎所有Intel GPU都支援VA-API硬體解碼。QSV則是要Haswell架構以後才支援。

儘管開發者說Intel解碼驅動和OpenCL執行時已含在Jellyfin的映像檔，不需要額外安裝驅動，但若驅動找不到，請還是參考官方文件了解要安裝哪些驅動套件。可能還得設定LIBVA_DRIVER_NAME的環境變數。

1. 安裝OpenCL執行時套件

sudo apt install intel-opencl-icd

2. 將使用者加入render群組

sudo usermod -aG render root

sudo usermod -aG render $USER

3. 取得render群組的ID，每台電腦數字不一樣

sudo getent group render | cut -d: -f3

4. 修改docker-compose，在最下面加入devices：

    devices:
      - /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128

5. 重新啟動容器

sudo docker compose down

sudo docker compose up -d

6. 檢查Jellyfin容器能否印出Intel解碼器版本

sudo docker exec -it jellyfin /usr/lib/jellyfin-ffmpeg/vainfo

7. 檢查Jellyfin容器能否印出OpenCL執行時

sudo docker exec -it jellyfin /usr/lib/jellyfin-ffmpeg/ffmpeg -v verbose -init_hw_device vaapi=va -init_hw_device opencl@va

8. 重新啟動容器

sudo docker compose down

sudo docker compose up -d

9. 至Jellyfin首頁，點選左邊選單 → 「設定」→「控制台 →「播放」，選擇使用Intel QSV硬體加速，往下捲動按儲存。

10. 要確認影片解碼有無運作，隨便開一部影片，然後用nvtop這類工具查看GPU使用率就知道了。