Amazon ECS-Aufgabendefinitionen für Videotranskodierungs-Workloads - Amazon Elastic Container Service
ÜberlegungenVerwenden eines VT1 AMIAnforderungen an die Aufgabendefinition

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Amazon ECS-Aufgabendefinitionen für Videotranskodierungs-Workloads

Um Workloads zur Videotranskodierung auf Amazon ECS zu verwenden, registrieren Sie EC2 VT1Amazon-Instances. Nachdem Sie diese Instances registriert haben, können Sie Live- und vorab gerenderte Video-Transcodierungs-Workloads als Aufgaben auf Amazon ECS ausführen. EC2 VT1 Amazon-Instances verwenden Xilinx U30-Medientranscodierungskarten, um die Transcodierung von Live- und vorgerenderten Videos zu beschleunigen.

Anmerkung

Anleitungen für das Ausführen von Workloads zur Video-Transcodierung in anderen Containern als Amazon ECS finden Sie in der Xilinx-Dokumentation.

Überlegungen

Bevor Sie mit VT1 der Bereitstellung auf Amazon ECS beginnen, sollten Sie Folgendes beachten:

  • Ihre Cluster können eine Mischung aus VT1 und VT1 Nicht-Instances enthalten.

  • Sie benötigen eine Linux-Anwendung, die Xilinx U30-Medientranscodierungskarten mit beschleunigten H.264/AVC- und H.265/HEVC-Codecs verwendet.

    Wichtig

    Anwendungen, die andere Codecs verwenden, weisen möglicherweise keine verbesserte Leistung auf Instances auf VT1 .

  • Nur eine Transcodierungsaufgabe kann auf einer U30-Karte ausgeführt werden. Jede Karte hat zwei Geräte, die damit verbunden sind. Sie können so viele Transcodierungsaufgaben ausführen, wie für jede Ihrer Instances Karten verfügbar sind. VT1

  • Wenn Sie eine eigenständige Aufgabe ausführen oder einen Service erstellen, können Sie beim Konfigurieren der Aufgabenplatzierungbedingungen Attribute des Instance-Typs verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Aufgabe auf der von Ihnen angegebenen Container-Instance gestartet wird. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Sie Ihre Ressourcen effektiv nutzen und dass Ihre Aufgaben für Videotranskodierungs-Workloads auf Ihren Instances liegen. VT1 Weitere Informationen finden Sie unter Wie Amazon ECS Aufgaben auf Container-Instances platziert.

    Im folgenden Beispiel wird eine Aufgabe auf einer vt1.3xlarge-Instance auf Ihrem default-Cluster ausgeführt.

    aws ecs run-task \
     --cluster default \
     --task-definition vt1-3xlarge-xffmpeg-processor \
     --placement-constraints type=memberOf,expression="attribute:ecs.instance-type == vt1.3xlarge"

  • Sie können einen Container so konfigurieren, dass er die spezifische U30-Karte verwendet, die auf der Host-Container-Instance verfügbar ist. Sie können dazu den linuxParameters-Parameter nutzen und die Geräteinformationen angeben. Weitere Informationen finden Sie unter Anforderungen an die Aufgabendefinition.

Verwenden eines VT1 AMI

Sie haben zwei Möglichkeiten, ein AMI auf Amazon EC2 für Amazon ECS-Container-Instances auszuführen. Die erste Option besteht darin, das offizielle Xilinx-AMI auf AWS Marketplace zu verwenden. Die zweite Option besteht darin, Ihr eigenes AMI aus dem Beispiel-Repository zu erstellen.

  • Xilinx bietet AMIs auf der. AWS Marketplace

  • Amazon ECS stellt ein Beispiel-Repository bereit, mit dem Sie ein AMI für Video-Transcodierungs-Workloads erstellen können. Dieses AMI wird mit Xilinx U30-Treibern geliefert. Sie finden das Repository, das Packer-Skripte enthält, auf. GitHub Weitere Informationen zu Packer finden Sie in der Packer-Dokumentation.

Anforderungen an die Aufgabendefinition

Um Video-Transcodierungscontainer auf Amazon ECS auszuführen, muss Ihre Aufgabendefinition eine Video-Transcodierungsanwendung enthalten, die die beschleunigten H.264/AVC- und H.265/HEVC-Codecs verwendet. Sie können ein Container-Image erstellen, indem Sie den Schritten auf dem GitHubXilinx folgen.

Die Aufgabendefinition muss für den Instance-Typ spezifisch sein. Die Instance-Typen sind 3xlarge, 6xlarge und 24xlarge. Sie müssen einen Container so konfigurieren, dass er spezifische Xilinx U30-Geräte verwendet, die auf der Host-Container-Instance verfügbar sind. Dazu können Sie den linuxParameters-Parameter verwenden. In der folgenden Tabelle sind die Karten und Geräte aufgeführt SoCs , die für jeden Instance-Typ spezifisch sind.

Instance-Typ v CPUs RAM (GiB) U30 Accelerator-Karten Adressierbare XCU3 0 SoC-Geräte Gerätepfade
vt1.3xlarge 12 24 1 2 /dev/dri/renderD128,/dev/dri/renderD129
vt1.6xlarge 24 48 2 4 /dev/dri/renderD128,/dev/dri/renderD129,/dev/dri/renderD130,/dev/dri/renderD131
vt1.24xlarge 96 182 8 16 /dev/dri/renderD128,/dev/dri/renderD129,/dev/dri/renderD130,/dev/dri/renderD131,/dev/dri/renderD132,/dev/dri/renderD133,/dev/dri/renderD134,/dev/dri/renderD135,/dev/dri/renderD136,/dev/dri/renderD137,/dev/dri/renderD138,/dev/dri/renderD139,/dev/dri/renderD140,/dev/dri/renderD141,/dev/dri/renderD142,/dev/dri/renderD143
Wichtig

Wenn in der Aufgabendefinition Geräte aufgeführt sind, über die die EC2 Instanz nicht verfügt, kann die Aufgabe nicht ausgeführt werden. Wenn die Aufgabe fehlschlägt, wird die folgende Fehlermeldung in stoppedReason angezeigt: CannotStartContainerError: Error response from daemon: error gathering device information while adding custom device "/dev/dri/renderD130": no such file or directory.