cuda 配置未使用问题排查

CUDA 检查

确认 NVDEC 支持：在部署机运行 ffmpeg -decoders | grep -i nvdec 或 ./scripts/check_nvdec_support.sh。没有任何 NVDEC 编码器就说明 FFmpeg 没编译进 CUDA/NVDEC，Light 只能退回 CPU。

配置启用：在 /etc/light/light.ini 的 [hardware] 段把 hw_accel_enabled = true，hw_accel_device 为空或填 0/cuda (line 0)，然后重启（systemd/PM2）。未设置就不会尝试 GPU。

查看日志：journalctl -u light -f 或 PM2 日志中搜索：

成功时会有 [Stream …] Initialized CUDA hwdevice...。
无 CUDA 时会出现 hw_accel_enabled=true but this build of FFmpeg lacks CUDA/NVDEC support。
初始化失败会有具体错误（Failed to create CUDA hwdevice: ...），按提示检查驱动/权限。
确认 FFmpeg/驱动：nvidia-smi 看驱动是否加载，Light 使用的 FFmpeg 库路径是否指向包含 CUDA 的版本（LD_LIBRARY_PATH/FFMPEG_DIR 设置正确）。

运行态验证：可用 nvidia-smi 观察进程是否占用 GPU，或在日志里看每个 stream 是否记录 NVDEC hardware decode requested/active。

逐条排查（FFmpeg 编译选项 → 配置开关 → 驱动 → 日志诊断）即可找出 CUDA 未启用的原因。

Light 使用的 FFmpeg 库路径是否指向包含 CUDA 的版本（LD_LIBRARY_PATH/FFMPEG_DIR 设置正确）。 怎么看

确认运行时链接的 FFmpeg 库：在部署机运行：

ldd /usr/local/bin/light | grep -E "avcodec|avformat|avutil|swscale"
看输出里的路径是否指向你编译的带 CUDA/NVDEC 的 FFmpeg（比如 /usr/local/ffmpeg-cuda/lib/libavcodec.so）；如果显示的是系统默认 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libavcodec.so，就代表还在用不带 CUDA 的版本。

如果你使用了自定义 FFmpeg 路径，确保在运行 Light 的进程前设置 LD_LIBRARY_PATH=/path/to/ffmpeg/lib:$LD_LIBRARY_PATH，或在 systemd/PM2 的环境配置里加上这项。CMake 构建时也要指定 FFMPEG_DIR，可以在构建目录里 grep FFMPEG 确认 FFMPEG_INCLUDE_DIRS/FFMPEG_LIBRARIES 指向正确目录。

运行 env | grep LD_LIBRARY_PATH / env | grep FFMPEG 查看当前进程环境变量。如果 light 是由 systemd 启动，unit 文件里已经有 Environment="LD_LIBRARY_PATH=..."；若你用 PM2，则在启动命令前设置 LD_LIBRARY_PATH，比如：

LD_LIBRARY_PATH=/opt/ffmpeg-cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH pm2 start /usr/local/bin/light ...
只要 ldd 结果指向你带 CUDA 的库，Light 就会真正加载那套 FFmpeg。若还是系统默认库，就需要调整环境变量或把自定义库安装到系统标准路径。