群晖NVIDIARuntimeLibrary 支持等DSM6、7

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转自：我不是矿神

NVIDIARuntimeLibrary是NVIDIA显卡的运行库，包含CUDA等。本套件移植自群晖DVA3221，添加了显卡驱动，支持4.x内核的群晖。显卡也不一定局限于GTX1650、GTX1050 Ti，比如Tesla P4、Quadro P400这些专业显卡群友测试也可以的。注意：非DVA3221机型不支持Surveillance Station里面人工智能、人脸识别处理。DVA3221去下载官方套件安装！（如果黑群晖对集显和nvme缓存无需求的话建议直接上DVA3221引导！！！）

支持NVDEC解码Decoding的显卡列表：点击访问NVIDIA官方查看

黑群晖机型测试结果：2023.2.19
denverton：DVA3221 (✅肯定OK，安装官方套件)
apollolake：DS918+ (✅测试OK)
geminilake：DS920+ (✅测试OK)
geminilake：DVA1622 (未测试，应该是支持的)
v1000：DS2422+ (未测试，应该是支持的)
v1000：DS1621+ (✅测试OK)
r1000：DS923+ (✅测试OK)
bromolow：DS3615xs （❌3.x内核不支持）
broadwellnk：DS3622xs+ （❌lspci能看到设备，无法加载驱动）
broadwellnk：DS1621xs+ (未测试，估计加载不了)
broadwell：DS3617xs （❌lspci能看到设备，无法加载驱动）

白群晖DS1821+： (✅群友测试OK)

总结：数字+的可以，xs+的肯定不行

使用教程

DSM7套件安装完毕SSH连接群晖执行以下修复和启动：安装后只需搞一次。DSM6不需要操作！！！

#修复套件
cd /var/packages/NVIDIARuntimeLibrary/conf && mv -f privilege.bak privilege
#重启套件
cd /var/packages/NVIDIARuntimeLibrary/scripts && ./start-stop-status start

基本命令

#手动加载驱动
nvidia-smi -pm 1
#查看显卡是否加载
ls /dev/nvid*

#查看显卡运行状态
nvidia-smi

建议：群晖独显配合最新的Emby套件使用，转码效率比Jellyfin高，且支持HDR色调映射！！！

1、Jellyfin：注意！！！只可以使用10.7.7的套件，10.8不支持440驱动！！！！！！

控制台–播放–硬件加速：选择 Nvidia NVENC

2、Emby：转码–启用硬件加速（如果可用）：高级，每个首选硬件解码器改为 NVDEC（建议）或CUVID

3、Plex：注意！！！最后一个支持群晖440驱动的版本 1.30.0.6486-629d58034（矿神SPK源有提供）

群晖FileStation打开/PlexMediaServer/AppData/Plex Media Server，下载修改Preferences.xml

在最后添加：HardwareDevicePath=”/dev/nvidia0″ 后回传，重启Plex套件。方法 by 群友@豪猪

独显测试

DVA3221 DSM7.1.1

略，看乔思伯N2的装机测试

DS918 DSM7.1.1

静止状态只有6w

Jellyfin 10.7.7转码4K状态35w

Jellyfin 10.7.7转码4K到1080P 60Mbps约150帧！！！

Jellyfin转码4K到720P 8Mbps约330帧！！！

DS918 DSM6.2.3 测试结果和DSM7.1.1基本相同

静止状态只有6w

Jellyfin 10.7.7转码4K状态35w

Docker调用独显（本站未实测！！！）
建立Emby或者Jellyfin容器时加入如下驱动映射和程序调用，测试 by ITdesk

-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
-v /usr/local/bin/nvidia-smi:/usr/local/bin/nvidia-smi \
-v/usr/local/bin/nvidia-cuda-mps-control:/usr/local/bin/nvidia-cuda-mps-control \
-v /usr/local/bin/nvidia-persistenced:/usr/local/bin/nvidia-persistenced \
-v /usr/local/bin/nvidia-cuda-mps-server:/usr/local/bin/nvidia-cuda-mps-server \
-v /usr/local/bin/nvidia-debugdump:/usr/local/bin/nvidia-debugdump \
-v /usr/lib/libnvcuvid.so:/usr/lib/libnvcuvid.so \
-v /usr/lib/libnvidia-cfg.so:/usr/lib/libnvidia-cfg.so \
-v /usr/lib/libnvidia-compiler.so:/usr/lib/libnvidia-compiler.so \
-v /usr/lib/libnvidia-eglcore.so:/usr/lib/libnvidia-eglcore.so \
-v /usr/lib/libnvidia-encode.so:/usr/lib/libnvidia-encode.so \
-v /usr/lib/libnvidia-fatbinaryloader.so:/usr/lib/libnvidia-fatbinaryloader.so \
-v /usr/lib/libnvidia-fbc.so:/usr/lib/libnvidia-fbc.so \
-v /usr/lib/libnvidia-glcore.so:/usr/lib/libnvidia-glcore.so \
-v /usr/lib/libnvidia-glsi.so:/usr/lib/libnvidia-glsi.so \
-v /usr/lib/libnvidia-ifr.so:/usr/lib/libnvidia-ifr.so \
-v /usr/lib/libnvidia-ml.so:/usr/lib/libnvidia-ml.so \
-v /usr/lib/libnvidia-opencl.so:/usr/lib/libnvidia-opencl.so \
-v /usr/lib/libnvidia-ptxjitcompiler.so:/usr/lib/libnvidia-ptxjitcompiler.so \
-v /usr/lib/libnvidia-tls.so:/usr/lib/libnvidia-tls.so \
-v /usr/lib/libicuuc.so:/usr/lib/libicuuc.so \
-v /usr/lib/libcuda.so:/usr/lib/libcuda.so \
-v /usr/lib/libicudata.so:/usr/lib/libicudata.so \
#核显/dev/dri这个映射建议删除
#–device /dev/dri:/dev/dri \
–device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
–device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
–device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
–device /dev/nvidia-uvm-tools:/dev/nvidia-uvm-tools \