ffmpeg-hardware-acceleration

このスキルを使う場面

GPU アクセラレーションが必要な場合に有効化します。

• エンコード速度が重要な場合（CPU より 10～30 倍高速）
• 大量の動画をバッチ処理する場合
• ストリーミング用にリアルタイムでエンコードする場合
• サーバー側で大規模にトランスコードする場合
• GPU パススルーを使用する Docker コンテナーの場合

GPU エンコードは、大幅な高速化と引き換えに画質が多少低下します。画質を調整するには、-cq、-qp、または -global_quality を使用します。

クイックリファレンス

プラットフォーム	エンコーダー	デコーダー	検出コマンド
NVIDIA	h264_nvenc、hevc_nvenc、av1_nvenc	h264_cuvid、hevc_cuvid	ffmpeg -encoders | grep nvenc
Intel QSV	h264_qsv、hevc_qsv、av1_qsv	h264_qsv、hevc_qsv	ffmpeg -encoders | grep qsv
AMD AMF	h264_amf、hevc_amf、av1_amf	N/A（ソフトウェアを使用）	ffmpeg -encoders | grep amf
Apple	h264_videotoolbox、hevc_videotoolbox	h264_videotoolbox	macOS のみ
VAAPI	h264_vaapi、hevc_vaapi、av1_vaapi	-hwaccel vaapi を使用	Linux のみ
Vulkan	h264_vulkan、hevc_vulkan、av1_vulkan、ffv1_vulkan	VP9、ProRes RAW（8.0+）	ffmpeg -encoders | grep vulkan

現在の最新バージョン：FFmpeg 8.0.1（2025-11-20 リリース）。ffmpeg -version で確認してください。

ハードウェアアクセラレーションの概要

ハードウェアアクセラレーションでは、動画処理に専用の GPU/SoC コンポーネントを使用します。

• NVENC/NVDEC（NVIDIA）：専用のエンコード／デコードエンジン
• QSV（Intel）：統合グラフィックス搭載の Intel CPU で利用できる Quick Sync Video
• AMF（AMD）：AMD GPU 向け Advanced Media Framework
• VideoToolbox（Apple）：macOS/iOS のハードウェアアクセラレーション
• VAAPI（Linux）：Video Acceleration API（Linux 上の Intel、AMD）
• Vulkan Video（クロスプラットフォーム、FFmpeg 7.1+/8.0）：コンピュートシェーダーベースのコーデック

パフォーマンス比較（2025 年のベンチマーク）

方式	速度	画質	消費電力	用途
libx264（CPU）	1x	最高	高	画質重視
libx265（CPU）	0.3x	最高	非常に高	アーカイブ
h264_nvenc	10-20x	良好	低	リアルタイム、ストリーミング
hevc_nvenc	8-15x	良好	低	4K ストリーミング
h264_qsv	8-15x	良好	非常に低	ノート PC、省電力
h264_amf	8-15x	良好	低	AMD システム

基本的なワークフロー

1. 利用可能なものを検出します：ffmpeg -hwaccels、ffmpeg -encoders | grep <api>
2. バックエンドを選択します：ベンダー純正のものを優先します（NVIDIA では NVENC、Intel では QSV、AMD では AMF、Apple では VideoToolbox）。クロスプラットフォームでの移植性が必要な場合は Vulkan を使用します。
3. 可能な限り GPU だけで完結するパイプラインを構築します：
   • -hwaccel <api> と -hwaccel_output_format <api> を -i の前に追加します
   • GPU 側のフィルター（scale_cuda、scale_vulkan、vpp_qsv など）を使用します
   • 対応するハードウェアエンコーダーを使用します
4. 画質を調整します：-preset（NVENC では p1-p7）、-cq／-qp／-global_quality、先読み、空間／時間 AQ を調整します
5. 検証します：ffmpeg -benchmark でベンチマークを実行し、nvidia-smi dmon、intel_gpu_top などで GPU を監視します

バックエンドごとの最小限の例

# NVIDIA NVENC
ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -i input.mp4 \
  -c:v h264_nvenc -preset p4 -b:v 5M output.mp4

# Intel QSV
ffmpeg -hwaccel qsv -hwaccel_output_format qsv -i input.mp4 \
  -c:v h264_qsv -preset medium -b:v 5M output.mp4

# AMD AMF
ffmpeg -i input.mp4 -c:v h264_amf -quality balanced -b:v 5M output.mp4

# Apple VideoToolbox
ffmpeg -i input.mp4 -c:v h264_videotoolbox -b:v 5M output.mp4

# Linux VAAPI
ffmpeg -hwaccel vaapi -hwaccel_device /dev/dri/renderD128 \
  -hwaccel_output_format vaapi -i input.mp4 \
  -c:v h264_vaapi -b:v 5M output.mp4

# Vulkan (cross-platform)
ffmpeg -init_hw_device vulkan -i input.mp4 \
  -c:v h264_vulkan -b:v 5M output.mp4

GPU だけで完結するパイプラインのパターン（重要）

ffmpeg -y -vsync 0 \
  -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda \
  -i input.mp4 \
  -vf scale_cuda=1280:720 \
  -c:v h264_nvenc -preset p4 -b:v 5M \
  -c:a copy \
  output.mp4

-hwaccel_output_format を省略すると、デコードしたフレームが気づかないうちに CPU メモリとの間を往復するため、スループットが最大 50% 低下することがあります。メモリフロー図とベストプラクティスについては、references/gpu-memory-and-troubleshooting.md を参照してください。

ベンダー横断フィルターの早見表

操作	NVIDIA	Intel	AMD/Linux	クロスプラットフォーム
スケーリング	scale_cuda, scale_npp	vpp_qsv, scale_qsv	scale_vaapi	scale_vulkan, scale_opencl, libplacebo
オーバーレイ	overlay_cuda	-	-	overlay_vulkan, overlay_opencl
デインターレース	bwdif_cuda	vpp_qsv	deinterlace_vaapi	bwdif_vulkan
ノイズ除去	bilateral_cuda	-	-	nlmeans_vulkan, nlmeans_opencl
クロマキー	chromakey_cuda	-	-	colorkey_opencl
トーンマッピング（HDR->SDR）	-	-	tonemap_vaapi	libplacebo, tonemap_opencl
パディング／レターボックス	pad_cuda (8.0+)	-	-	pad_opencl

ユースケース別クイックレシピ

ライブストリーミング（低遅延）

ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -i input \
  -c:v h264_nvenc -preset p3 -tune ll -zerolatency 1 -b:v 6M \
  -f flv rtmp://server/live/stream

VOD（品質目標）

ffmpeg -i input.mp4 \
  -c:v hevc_nvenc -preset p6 -tune hq \
  -rc vbr -cq 22 -b:v 0 \
  -rc-lookahead 32 -spatial-aq 1 \
  output.mp4

バッチ／並列エンコード

ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -i input1.mp4 -c:v h264_nvenc output1.mp4 &
ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -i input2.mp4 -c:v h264_nvenc output2.mp4 &
wait

Docker（GPU パススルー）

docker run --gpus all --rm -v $(pwd):/data \
  jrottenberg/ffmpeg:nvidia \
  -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda \
  -i /data/input.mp4 -c:v h264_nvenc /data/output.mp4

ベストプラクティス

1. CPU と GPU の間のメモリ転送を避けるため、可能な限り GPU のみで完結するパイプラインを使用してください
2. 最適なパフォーマンスを得るため、デコードとエンコードで同じハードウェアを使用してください
3. プリセットは慎重に選択してください。高速であっても、品質が高いとは限りません
4. 品質が重要なエンコードでは、先読みと AQ を有効にしてください
5. 対象のハードウェアでテストしてください。品質は GPU の世代によって異なります
6. 高解像度コンテンツでは GPU メモリを監視してください
7. ノート PC やサーバーでは、電力効率も考慮してください
8. パフォーマンスと機能を改善するため、ドライバーを定期的に更新してください

リファレンスマップ

各バックエンドの詳細については、以下を参照してください。

• NVIDIA NVENC/NVDEC（プリセット、CUDA フィルター、scale_npp、ハイブリッドパイプライン、2 パス、マルチ GPU、1:N ABR）：references/nvidia-nvenc.md
• Intel QSV（フルパイプライン、vpp_qsv、先読み、マルチ GPU、VVC デコード）：references/intel-qsv.md
• AMD AMF、VAAPI、Apple VideoToolbox（エンコーダー、スケーリング、VVC VAAPI 8.0+ SCC サポート）：references/amd-amf-vaapi-videotoolbox.md
• Vulkan Video と Vulkan フィルター（h264/hevc/av1/ffv1、VP9/ProRes RAW デコード、スケーリング／オーバーレイ／ぼかし／トランジション／libplacebo）：references/vulkan.md
• OpenCL フィルター（スケーリング、オーバーレイ、colorkey、nlmeans、手ぶれ補正、アンシャープ、トーンマッピング）：references/opencl-filters.md
• GPU メモリ管理、フィルター比較マトリックス、Docker、トラブルシューティング：references/gpu-memory-and-troubleshooting.md