得益于技术的进步，现在我们已经能够在树莓派平台运行Nvidia显卡驱动。为此，我对手头现有的几款显卡进行了一系列兼容性与性能测试。
很多用户升级硬件后会闲置下一块旧版N卡（例如GTX 3060）。一个很自然的想法是：能否将这些显卡用于树莓派，借助其GPU加速能力来处理视频转码任务？无论是单纯的视频格式转换，还是作为Jellyfin这类媒体服务器软件的后端转码引擎，都是潜在的应用场景。
为了探究其可行性，我在完成驱动和CUDA环境安装后，首要任务是找到一种可重复、标准化的性能基准测试方法。
经过搜寻，我找到了一个由Proryanator开发，名为 encoder-benchmark 的优秀工具。该工具使用Rust语言编写，通过调用ffmpeg对主流的GPU加速视频编码器/解码器（包括Nvidia NVENC/NVDEC、AMD、Intel和Apple的解决方案）进行统一的性能测试。
项目地址：https://github.com/Proryanator/encoder-benchmark/
基准测试环境搭建
我选择在树莓派计算模块5上进行测试，具体搭建步骤如下：
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安装 Rust 工具链：
curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh
（安装完成后，需要退出并重新登录终端以使环境变量生效）
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编译 benchmark 工具：
git clone https://github.com/Proryanator/encoder-benchmark.git
cd encoder-benchmark
cargo build --release
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手动下载测试用的原始视频源文件（我选择了 4k-60.y4m， 1080-60.y4m 和 720-60.y4m），链接详见项目文档。
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运行基准测试：
./target/release/benchmark
测试结果分析
在搭载了NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti显卡的树莓派CM5上，我得到了如下结果：
从结果来看，平均帧率尚可，但“1%最低帧率”这项指标有些令人担忧——它通常约为平均帧率的一半，而此次测试中更低。这暗示GPU的NVENC编码核心可能未能获得持续、高速的数据供给。
瓶颈可能来自两个方面：首先，我的系统启动盘是一块外置USB 3.0 SSD，其最大读取速度约为300-350 MB/s；其次，更关键的是树莓派CM5的PCIe规格限制：它仅提供一条PCIe Gen 3 x1通道，带宽仅为8 GT/s。
为了对比，我将同一块4070 Ti显卡安装到了我的英特尔酷睿Ultra 285K台式机上，该平台具备完整的PCIe Gen 5 x16插槽。尽管4070 Ti仅支持到Gen 4，但其可用带宽依然远超树莓派。
在台式机平台上的测试结果如下：
性能提升非常显著。通过nvtop工具观察可以发现根本原因：在树莓派上，PCIe总线带宽将NVENC引擎的数据吞吐量限制在了约800 MB/s左右。这对于处理大型视频文件（如4K ProRes或高码率蓝光原盘）形成了瓶颈。此外，总线还需要等待速度相对较慢的外置存储设备。
而在台式机上，得益于PCIe Gen 4 x16的高带宽以及同样高速的NVMe系统盘，数据吞吐可以轻松维持在约2 GB/s，完全释放了GPU转码单元的潜力。
实际应用：Jellyfin媒体服务器
不过，对于家庭媒体库的实际应用场景（例如同时向2-3个设备进行流媒体播放），极限吞吐量并非唯一考量。我们更关心的是系统能否稳定、实时地以不同比特率对视频进行转码，以适应电视、笔记本电脑或通过家庭VPN远程访问的设备。
在这个维度上，树莓派搭配外置显卡的方案表现如何呢？
我使用官方脚本在树莓派上安装了Jellyfin媒体服务器。安装完成后，在管理后台的“播放” > “转码”设置中，将硬件加速选项设置为“NVIDIA NVENC”。
随后，我在服务器上存放了一些4K和1080p的H.265编码视频，并尝试同时播放两个流进行测试：
实际播放体验非常流畅，转码工作正常。
在功耗方面，系统空闲时（树莓派+eGPU坞站）的总功耗约为29瓦。当转码一个4K视频流时，功耗上升至约100瓦；同时转码一个4K和一个1080p流时，功耗约为130瓦。
总结
综上所述，如果你手头恰好有一块闲置的NVIDIA显卡、一个树莓派以及一个合适的电源，那么为其添置一个eGPU扩展坞来构建一个小型、低功耗的媒体转码服务器，是一个颇具趣味和实用性的方案。虽然受限于树莓派的PCIe带宽，它无法发挥显卡的极致转码性能，但对于常规的多路视频转码和流媒体传输需求，这套“非主流”配置完全能够胜任，同时也能让你在Linux系统和硬件交互方面获得宝贵的实践经验。
发表于 6 天前
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