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

Сценарии (когда это нужно)

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, RTFt_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

  1. Откройте Шаблоны запусков: https://cloudcompute.ru/solutions/templates/ — выберите Real‑time Streaming Gateway или профильный темплейт (ASR/TTS/VC/Enh/Диааризация).
  2. Выберите профиль GPU: 24/48/80 ГБ — по стеку и SLA.
  3. Подключите диски: /nvme/models, /nvme/rt-cache.
  4. Установите переменные окружения из docker-compose.yml (CHUNK_MS, RING_MS, PRECISION, BACKPRESSURE).
  5. 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