Решения
Реал‑тайм стриминг на GPU: низкая латентность
Задача страницы. Инженерный гид по построению низколатентных потоковых аудио‑сервисов на GPU: приём WebRTC/RTSP/микрофон, буферизация и стриминг частичных результатов (SSE/WebSocket), управление jitter/underruns, адаптивный размер блока и backpressure, микробатчинг без срыва SLA, наблюдаемость и экономика. Материалы применимы к ASR/TTS/Voice Conversion/Enhancement/Диааризации и музыкальным моделям; ссылки на профильные страницы — в конце.
TL;DR
- Стриминг: используем SSE/WebSocket; частичные ответы блоками 20–40 мс аудио, ring‑buffer 200–500 мс. См. UI/эндпойнты: https://cloudcompute.ru/solutions/gradio-fastapi/
- RTF и TTFA: цель для интерактива — RTF p95 < 0.7, TTFA p95 ≤ 0.3–1.5 с (зависит от стека). Метрики/дашборды: https://cloudcompute.ru/solutions/llm-inference/observability/, https://cloudcompute.ru/solutions/monitoring-logging/
- Backpressure: ограничиваем глубину очереди, включаем drop‑политики для старых блоков, удерживаем jitter < ±30 мс.
- GPU‑тюнинг: FP16/BF16, pinned/zero‑copy, фьюзинг ядёр, «микробатчинг ≤ 2–4 блоков» для стабильного p95. См. https://cloudcompute.ru/solutions/performance-tuning/, https://cloudcompute.ru/solutions/fp8-bf16/
- Топология: разграничиваем пулы On‑Demand (низкая латентность) и Interruptible (батчи). См. https://cloudcompute.ru/solutions/interruptible-patterns/
- Экономика: GPU_count = ceil( (Σ RTF_streams) / U ); Cost_per_min = (c_gpu × RTF / U) / 60. Разбор — ниже и в https://cloudcompute.ru/solutions/throughput-vs-latency/ и https://cloudcompute.ru/solutions/cost-planner/
Сценарии (когда это нужно)
- ASR в звонках/совещаниях: онлайн‑транскрипт с частичными сегментами и p95 < 1 с. См. https://cloudcompute.ru/solutions/asr-whisper/
- TTS‑ассистенты/IVR: мгновенная озвучка ответов, TTFA ≤ 200–300 мс. См. https://cloudcompute.ru/solutions/tts/
- Voice Conversion в эфире: смена тембра, low‑latency 20–40 мс фреймы. См. https://cloudcompute.ru/solutions/voice-conversion/
- Speech Enhancement на входе: подавление шума/эхо, дереверб, опционально сепарация. См. https://cloudcompute.ru/solutions/speech-enhancement/
- Диааризация онлайн: метки спикеров «на лету» + ASR. См. https://cloudcompute.ru/solutions/diarization/
- Музыкальные модели (предпросмотр): генерация и догенерация блоками 1–4 с. См. https://cloudcompute.ru/solutions/music-ml/
Архитектуры и пайплайны

1) Единый потоковый конвейер (низкая латентность)
Client (WebRTC/Mic/RTSP)
└─> Ingress (WS/SSE, UDP->PCM, resample 16–48 kHz)
└─> Ring Buffer (200–500 ms) + VAD (опц.)
└─> GPU Stage A (Enhance/VC/TTS block)
└─> GPU Stage B (ASR/TTS/Align)
└─> Post-process (punct/AGC/loudness)
└─> Stream Out (SSE/WS partials)
Особенности: CHUNK_MS=20–40, RING_MS=300–500, ограничение очередей (HWM/LWM), кросс‑фейд 5–10 мс для бесшовности.
2) Агрегатор потоков (мульти‑тенант)
Ingress ─> Auth ─> Router(by tenant/model/lang) ─> Low-latency GPU Pool
└> HQ GPU Pool (offload/align)
└> Autoscaler (U, RTF, queue_len)
Отдельные пулы на 24/48/80 ГБ и разные SLA. См. https://cloudcompute.ru/solutions/multi-gpu/
3) Видеопоток → аудио → ASR/TTS (опционально)
RTSP/HTTP Video ─> NVDEC ─> Audio Demux/Resample ─> [Enhance] ─> ASR/TTS/VC ─> Stream Out
Профили GPU и ориентиры
Оценка по количеству одновременных реал‑тайм потоков при целевом U≈0.7 и RTF p95 из диапазона в таблице. Для батчей используйте формулы в «Экономике».
Профиль GPU | Память | Типовой стек | Целевой RTF (p95) | Реал‑тайм потоки* | Комментарии |
24 ГБ (Compact) | 24 ГБ | Лёгкий Enhance → ASR или TTS LL | 0.3–0.5 | 2–6 | Короткие окна, стабильный TTFA; mono 16–24 кГц. |
48 ГБ (Balanced) | 48 ГБ | Enhance → ASR/TTS/VC (средний стек) | 0.4–0.6 | 6–12 | Баланс качества/латентности, OSD/доп. пост‑проц. |
80 ГБ (HQ) | 80 ГБ | Сложные пайплайны (VC+ASR, HQ TTS, демикс) | 0.5–0.7 | 12–24 | HQ‑режимы, многоканальность, большие словари/модели. |
* Диапазон зависит от частоты дискретизации, сложности модели, VAD/OSD, сетевых условий и I/O. Тюнинг — в https://cloudcompute.ru/solutions/performance-tuning/ и https://cloudcompute.ru/solutions/throughput-vs-latency/
Конфиги (YAML) и скелеты кода
Docker Compose: универсальный стриминг‑сервис (SSE/WS)
version: "3.9"
x-env: &env
MODELS_DIR: /models
CACHE_DIR: /var/cache/rt
SAMPLE_RATE: "24000"
CHUNK_MS: "20" # 20–40
RING_MS: "300" # 200–500
PRECISION: "fp16" # bf16|fp16
TRANSPORT: "sse" # sse|ws
BACKPRESSURE_HWM: "8" # макс. блоков в очереди
BACKPRESSURE_LWM: "4"
DROP_OLD_CHUNKS: "true"
MAX_CONCURRENCY: "4" # локальная параллельность GPU-ядра
PARTIALS_EVERY_MS: "100" # частота отдачи частичных результатов
services:
rt-gateway:
image: cloudcompute/realtime-streaming:latest
environment: *env
deploy:
resources:
reservations:
devices: [{ capabilities: ["gpu"] }]
ports: ["8088:8088"]
volumes:
- /nvme/models:/models
- /nvme/rt-cache:/var/cache/rt
command: ["python", "serve.py", "--host=0.0.0.0", "--port=8088"]
K8s (1 GPU/под, явные лимиты и readiness)
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: realtime-streaming
spec:
replicas: 2
selector: { matchLabels: { app: rt-stream } }
template:
metadata: { labels: { app: rt-stream } }
spec:
containers:
- name: gateway
image: cloudcompute/realtime-streaming:latest
ports: [{ containerPort: 8088 }]
env:
- { name: CHUNK_MS, value: "20" }
- { name: RING_MS, value: "300" }
- { name: PRECISION, value: "fp16" }
- { name: TRANSPORT, value: "sse" }
readinessProbe:
httpGet: { path: /healthz, port: 8088 }
initialDelaySeconds: 3
periodSeconds: 5
resources:
limits: { nvidia.com/gpu: 1, memory: "24Gi", cpu: "4" }
nodeSelector:
nvidia.com/gpu.present: "true"
FastAPI: SSE + WebSocket, адаптивный микробатчинг (≤ 4 блока)
from fastapi import FastAPI, WebSocket
from sse_starlette.sse import EventSourceResponse
import asyncio, time, json, base64, collections
app = FastAPI()
HWM, LWM = 8, 4
CHUNK_MS = 20
async def gpu_infer(blocks: list[bytes]) -> list[bytes]:
# Единичный вызов модели над 1–4 блоками: FP16/BF16, zero-copy
await asyncio.sleep(0) # имитация
return blocks # заглушка
async def process_stream(frame_iter):
q = collections.deque()
last_emit = 0
async def producer():
async for frame in frame_iter: # PCM блоками 20–40 мс
q.append(frame)
if len(q) > HWM and DROP_OLD_CHUNKS:
q.popleft() # backpressure: сброс старых блоков
await asyncio.sleep(0)
async def consumer():
nonlocal last_emit
while True:
if not q:
await asyncio.sleep(0.001); continue
batch = []
while q and len(batch) < 4: # микробатчинг до 4 блоков
batch.append(q.popleft())
out = await gpu_infer(batch)
now = time.time()
for chunk in out:
if (now - last_emit) * 1000 >= 100: # PARTIALS_EVERY_MS
last_emit = now
yield base64.b64encode(chunk).decode("ascii")
await asyncio.sleep(0)
return producer, consumer
@app.post("/sse")
async def sse_endpoint():
async def event_gen():
producer, consumer = await process_stream(audio_source())
asyncio.create_task(producer())
async for b64 in consumer():
yield {"event": "audio", "data": b64}
yield {"event": "done", "data": "{}"}
return EventSourceResponse(event_gen())
@app.websocket("/ws")
async def ws_endpoint(ws: WebSocket):
await ws.accept()
producer, consumer = await process_stream(websocket_audio_source(ws))
asyncio.create_task(producer())
async for b64 in consumer():
await ws.send_text(b64)
await ws.close()
# Заглушки источников аудио:
async def audio_source():
while True:
frame = await next_pcm_frame_or_none(CHUNK_MS)
if frame is None: break
yield frame
async def websocket_audio_source(ws: WebSocket):
while True:
msg = await ws.receive_text()
yield base64.b64decode(msg)


Наблюдаемость/метрики/алерты
Latency/Perf (Prometheus):
- rt_ttfa_seconds{service=…} — время до первого ответа (цель p95: ASR/VC ≈ 0.3–0.6 с; TTS ≈ 0.2–0.3 с; diffusion‑music ≈ 1–2 с).
- rt_rtf{service=…} — t_proc / t_audio (цель p95 < 0.7).
- rt_queue_depth, rt_queue_wait_ms — глубина и ожидание в очереди.
- rt_jitter_ms — отклонение межкадрового интервала.
- rt_underrun_total, rt_drop_total — недогруз/сброс блоков.
- gpu_utilization, gpu_memory_bytes, gpu_mem_peak_bytes.
- nvme_read_mb_s, nvme_write_mb_s.
Quality/UX:
- audio_clipping_rate, audio_loudness_lufs, stream_gap_ms_p95.
- asr_partial_to_final_ratio, tts_buffer_level_ms, vc_artifacts_score — опционально по доменам.
Алерты (примеры):
- rt_ttfa_p95 > SLA — включить «подогрев», снизить CHUNK_MS, увеличить RING_MS.
- rt_rtf_p95 > 0.8 — упростить стек/precision, уменьшить микробатч, добавить GPU.
- rt_jitter_ms_p95 > 30 — увеличить ring‑buffer, включить pace‑контроль на клиенте.
- gpu_mem_peak/HBM > 0.9 — уменьшить размер блоков/параллельность, FP16/BF16.
Подробно о наблюдаемости и логировании:
https://cloudcompute.ru/solutions/monitoring-logging/ • https://cloudcompute.ru/solutions/llm-inference/observability/
Экономика и формулы
Обозначения: c_gpu — цена GPU/час, U — целевая загрузка GPU, RTF — t_proc / t_audio, λ — входной поток (потоков/сек), S — среднее время обслуживания блока.
- Сколько GPU для онлайна:
GPU_count = ceil( (Σ RTF_streams) / U ). - Стоимость минуты аудио:
Cost_per_min = (c_gpu × RTF / U) / 60. - Время до первого блока (оценка):
TTFA ≈ t_init + RING_MS + t_first_kernel. Уменьшаем t_init за счёт прогрева и закрепления графа, RING_MS — компромисс с jitter. - Пропускная способность очереди (приближение по Литтлу):
WIP ≈ λ × W, где W — среднее время в системе (очередь + обработка). Удерживайте U ≤ 0.7–0.8 для стабильного p95.
Разбор компромиссов: https://cloudcompute.ru/solutions/throughput-vs-latency/ • Планирование: https://cloudcompute.ru/solutions/cost-planner/
Безопасность/политики
- PII/биометрия: аудио‑потоки и частичные результаты — чувствительные данные; шифрование «в канале», редактируемый ретеншн (TTL на NVMe‑кэше).
- Секреты/ключи: только Secret‑хранилища/переменные окружения, ротация. См. https://cloudcompute.ru/solutions/security/
- Изоляция: пулы GPU по тенантам/языкам/профилям, rate‑limit/quotas на Ingress.
- Гарды контента: фильтры микрофона/промптов/референсов; маскирование PII в логах.
- Наблюдаемость: без хранения сырого аудио; логи — агрегаты/метрики.
Траблшутинг
Симптом | Возможная причина | Решение |
Подлагивания/«ступеньки» звука | Малый буфер, высокий jitter сети | Увеличить RING_MS до 300–500 мс, включить pace‑контроль, кросс‑фейд 5–10 мс |
TTFA «прыгает» | Холодный старт/инициализация модели | Прогрев графа/кеша, pin‑threads, уменьшить CHUNK_MS |
RTF p95 → 1 | Перегрузка GPU/большой микробатч | FP16/BF16, ограничить микробатч ≤ 2–4, упростить стек или добавить GPU |
Underruns | Быстрый потребитель, медленный продюсер | Повысить RING_MS, понизить частоту отдачи partials, включить backpressure |
Overruns/рост задержки | Медленный консьюмер/узкий I/O | Ограничить TOP‑K/пост‑проц, ускорить NVMe/сеть, уменьшить RING_MS |
Щелчки/швы | Несогласованные границы блоков | Кросс‑фейд, баланс CHUNK_MS/PARTIALS_EVERY_MS, выравнивание по нулям |
Всплески HBM | Параллельные сессии + большие блоки | Снизить MAX_CONCURRENCY, уменьшить размер блоков, offload |
Разрыв WS/SSE | Прокси/таймауты | Keep‑alive, ping/pong, переключение SSE↔WS, дробление крупных сообщений |
ASR «глотает» начало | Агрессивный VAD/мало паддинга | pad_ms ≥ 150–200, пред‑буферизация первых блоков |
Как запустить в cloudcompute.ru
- Откройте Шаблоны запусков: https://cloudcompute.ru/solutions/templates/ — выберите Real‑time Streaming Gateway или профильный темплейт (ASR/TTS/VC/Enh/Диааризация).
- Выберите профиль GPU: 24/48/80 ГБ — по стеку и SLA.
- Подключите диски: /nvme/models, /nvme/rt-cache.
- Установите переменные окружения из docker-compose.yml (CHUNK_MS, RING_MS, PRECISION, BACKPRESSURE).
- Для продакшна: автоскейл по U/RTF, дашборды и алерты, раздельные пулы On‑Demand и Interruptible, канареечный деплой.
Дополнительно по сервингу:
https://cloudcompute.ru/solutions/triton-inference-server/ — сервинг моделей и динамический batching.
https://cloudcompute.ru/solutions/containers-ci-cd/ — сборка и выкладка контейнеров.
Чек‑лист перед продом
- Замерены TTFA p50/p95, RTF p50/p95, jitter_ms, queue_wait_ms.
- Конфигурированы CHUNK_MS, RING_MS, HWM/LWM, drop‑политики.
- Параметры точности/скорости (FP16/BF16, микробатч) подобраны под SLA.
- Дашборды/алерты: TTFA/RTF/jitter/HBM/underrun/queue.
- Пулы On‑Demand/Interruptible разведены; автоскейл по U/очереди.\
- Политики PII/ретеншна внедрены; секреты и роли настроены.
- Нагрузочный прогон ≥ 30 мин на целевом профиле/сети; канареечный релиз готов.
Навигация
- Хаб «Решения»: https://cloudcompute.ru/solutions/
- ASR (Whisper/WhisperX): https://cloudcompute.ru/solutions/asr-whisper/
- TTS: https://cloudcompute.ru/solutions/tts/
- Voice Conversion: https://cloudcompute.ru/solutions/voice-conversion/
- Улучшение речи (denoise/сепарация): https://cloudcompute.ru/solutions/speech-enhancement/
- Диааризация: https://cloudcompute.ru/solutions/diarization/
- Музыкальные модели: https://cloudcompute.ru/solutions/music-ml/
- Аудио‑эмбеддинги: https://cloudcompute.ru/solutions/audio-embeddings/
- Планирование стоимости: https://cloudcompute.ru/solutions/cost-planner/
- Производительность и тюнинг: https://cloudcompute.ru/solutions/performance-tuning/
- Throughput vs Latency: https://cloudcompute.ru/solutions/throughput-vs-latency/
- FP8/BF16: https://cloudcompute.ru/solutions/fp8-bf16/
- Multi‑GPU: https://cloudcompute.ru/solutions/multi-gpu/
- Хранилище/данные: https://cloudcompute.ru/solutions/storage-data/
- Безопасность: https://cloudcompute.ru/solutions/security/
- Мониторинг и логи: https://cloudcompute.ru/solutions/monitoring-logging/
- Наблюдаемость инференса: https://cloudcompute.ru/solutions/llm-inference/observability/
- Interruptible‑паттерны: https://cloudcompute.ru/solutions/interruptible-patterns/
- Triton Inference Server: https://cloudcompute.ru/solutions/triton-inference-server/
- Gradio + FastAPI: https://cloudcompute.ru/solutions/gradio-fastapi/
- CI/CD контейнеров: https://cloudcompute.ru/solutions/containers-ci-cd/