<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Pve+vgpu+redriod on lategege 的技术博客</title><link>https://lategege.com/tags/pve+vgpu+redriod/</link><description>Recent content in Pve+vgpu+redriod on lategege 的技术博客</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 16 Sep 2023 14:29:24 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://lategege.com/tags/pve+vgpu+redriod/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>pve-ubuntu20.04+vgpu+docker+redroid(实现android 云手机)</title><link>https://lategege.com/p/pve-ubuntu20-04-vgpu-docker-redroid-%E5%AE%9E%E7%8E%B0android-%E4%BA%91%E6%89%8B%E6%9C%BA/</link><pubDate>Sat, 16 Sep 2023 14:29:24 +0000</pubDate><guid>https://lategege.com/p/pve-ubuntu20-04-vgpu-docker-redroid-%E5%AE%9E%E7%8E%B0android-%E4%BA%91%E6%89%8B%E6%9C%BA/</guid><description>&lt;p&gt;PVE环境下如何开启VGPU可以参考之前的博文-----&lt;a href="https://lategege.com/p/pve8开启vgpu显卡虚拟化-基于tesla-p4/" title="PVE8开启vgpu显卡虚拟化(基于Tesla P4)"&gt;PVE8开启vgpu显卡虚拟化(基于Tesla P4)&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;1.在PVE开启VGPU的前提下，创建一个ubuntu20.04 server虚拟机，过程略，注意选择VGPU型号尽量选择Q系列，因为像B系列没有计算功能，也就无法硬件加速，我多次实验也验证了这一点，如果无法使用硬件加速，android云主机就会占用非常多的cpu资源。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;2.ubuntu虚拟机安装openssh-server 略&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;3.通过你的工作电脑运行scp xxxxx 用户名@虚拟机ip:/home/虚拟机用户名将驱动传入ubuntu虚拟机下，安装ubuntu下vgpu客户端驱动，可以选择deb结尾或者run结尾的驱动，区别在于deb可以直接安装,run需要编译，需要提前安装好gcc和make工具，任选其一即可。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img alt="file" src="https://img.lategege.com:30443/images/2023/09/16/90a9d29251c2.png"/&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;4.安装完成安装授权文件(前提是你已经部署了docker授权服务，在之前的博文中有教你怎么部署授权服务)&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code&gt;curl --insecure -L -X GET https://&amp;lt;dls-hostname-or-ip&amp;gt;/-/client-token -o /etc/nvidia/ClientConfigToken/client_configuration_token_$(date '+%d-%m-%Y-%H-%M-%S').tok
#重启nvidia-gridd服务
service nvidia-gridd restart
#查看授权情况
nvidia-smi -q | grep "License"
#提示如下字样就代表授权成功
## vGPU Software Licensed Product
## License Status : Licensed (Expiry: YYYY-M-DD hh:mm:ss GMT)&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;5.安装docker&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;code&gt;sudo apt install docker.io&lt;/code&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;6.安装redroid&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code&gt;#参考 https://github.com/remote-android/redroid-doc
##安装内核模块
sudo apt install linux-modules-extra-`uname -r`
sudo modprobe binder_linux devices="binder,hwbinder,vndbinder"
sudo modprobe ashmem_linux
&lt;p&gt;##启动redroid容器
sudo docker run -itd &amp;ndash;rm &amp;ndash;privileged &lt;br&gt;
&amp;ndash;pull always &lt;br&gt;
-v ~/data:/data &lt;br&gt;
-p 5555:5555 &lt;br&gt;
redroid/redroid:11.0.0-latest&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;7.工作机连接&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;code&gt;scrcpy -s ip地址:5555 --audio-codec=raw&lt;/code&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;8.安装b站app,测试视频输出，声音输出没问题。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img alt="file" src="https://img.lategege.com:30443/images/2023/09/16/7d57064528e4.png"/&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;似乎调用了硬解，我不确定手机中播放视频是否真的调用了电脑的gpu，我只能确定手机界面的渲染肯定是gpu加速的，因为操作手机过程中，cpu占用一直不高。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img alt="file" src="https://img.lategege.com:30443/images/2023/09/16/ba59782e21cc.png"/&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;测试播放nas中的4K的《八角笼中》，确定调用了硬解，不然PVE的cpu占用不可能这么低。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img alt="file" src="https://img.lategege.com:30443/images/2023/09/16/a222768e39aa.png"/&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;总结：以上redroid云手机是vgpu的另一个实际的应用，在android开发调试上可以提高开发效率，非常实用。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>