基于 12&13&14 代 Intel® 处理器安装群晖 SA6400 并驱动核显和 NVIDIA GeForce RTX 3080 12G 显卡

# 驱动获取请参考下方链接

https://jim.plus/blog/post/jim/synology-sa6400-with-i915

# 更新记录

> ~~FLEX 电源线不匹配，3080 独显暂时没法测试，后续再更新。~~

> 去买了一个海韵 `PX-1300` 电源来测试

* 2023-08-22 更新 Emby 硬解测试
* 2023-08-21 更新 3080 12G 独显驱动安装和 Jellyfin 硬解测试
* 2023-07-16 更新核显驱动安装与硬解测试

> 备注：这里测试的时候，转码的码率没有统一，有待重新测试纠正。

# 测试硬件

* 主板：华硕 ProArt Z790-CREATOR WIFI
* 板载接口：AQC 113C 10G 网卡，i226 2.5G 网卡，双口雷电 4
* 处理器：Intel® i3 13100
* 内存：金士顿 64G
* 电源：全汉 FSP Flex-500G、海韵 PX-1300
* 硬盘：SanDisk X400 256G
* 引导 U 盘：SanDisk CZ880 128G

![ASUS ProArt Z790.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64b009e240527c000c00d0da)

# 安装群晖 SA6400

引导同 https://jim.plus/blog/post/jim/j6413-with-synology-sa6400

![SA6400-Info.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64b38eee40527c000c00d636)

## 测试用到的驱动列表

| 驱动名称 | 描述 |
| --- | --- |
| atlantic | AQC 网卡驱动 |
| amdgpu | AMD 显卡驱动 |
| igc | 英特尔 I225、I226 网卡驱动 |
| i915 | 英特尔核显驱动 |
| iptable 系列 | netfilter 相关驱动 |
| nvidia 系列 | 英伟达显卡驱动 |
| thunderbolt | 雷电设备驱动 |
| vfio 系列 | 硬件直通相关驱动 |

# 安装核显驱动

> 这里的驱动编译自：https://github.com/intel/linux-intel-lts，在此感谢英特尔为 `Linux 5.10` 内核移植了 12 代核显驱动，本文中使用的驱动是从 `Linux 5.15` 内核移植了 13&14 代核显驱动到 `Linux 5.10` 内核。

引导中的核显驱动是主线 `Linux 5.10` 内核自带的，支持到 11 代，这里要更新到支持 12&13&14 代的。

这里编译的驱动会安装到群晖的 ramdisk 并固化到 arpl 引导中。

> 驱动用的英特尔的，intel-i915-installer 工具是闭源的，这里仅用于测试。

```
# ./intel-i915-installer -install -loader
prepare ram disk output:
690179 blocks

copy tgl_dmc_ver2_12.bin to /tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_12.bin
copy tgl_guc_70.1.1.bin to /tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_guc_70.1.1.bin
copy tgl_guc_70.bin to /tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_guc_70.bin
copy tgl_huc.bin to /tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_huc.bin
copy tgl_huc_7.9.3.bin to /tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_huc_7.9.3.bin
copy modules/md5.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/md5.ko
copy modules/backport-sa6400-export-intel-lts.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/backport-sa6400-export-intel-lts.ko
copy modules/backport-sa6400-export.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/backport-sa6400-export.ko
copy modules/backport-sa6400.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/backport-sa6400.ko
copy modules/backport-dma-buf.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/backport-dma-buf.ko
copy modules/backlight.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/backlight.ko
copy modules/video.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/video.ko
copy modules/fbdev.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/fbdev.ko
copy modules/fbcore.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/fbcore.ko
copy modules/hdmi.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/hdmi.ko
copy modules/drm_mipi_dsi.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/drm_mipi_dsi.ko
copy modules/drm_panel_orientation_quirks.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/drm_panel_orientation_quirks.ko
copy modules/drm.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/drm.ko
copy modules/drm_kms_helper.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/drm_kms_helper.ko
copy modules/ttm.ko to /tmp/ramdisk/usr/lib/modules/ttm.ko

update grub env output:
origin dsm_cmdline:
withefi syno_hw_version=SA6400 i915.enable_guc=2 netif_num=4 synoboot2 pid=0x0001 mac2=7e21363bcd30 mac3=7e21363bcd50 mac1=7e21363bcd10 mac4=7e21363bcd70 sn=2270XXXBN4YEE SMBusHddDynamicPower=1 vid=0x46f4 vender_format_version=2 i915.disable_display=1 syno_ttyS1=serial,0x2f8 syno_ttyS0=serial,0x3f8

new dsm_cmdline:
withefi syno_hw_version=SA6400 netif_num=4 synoboot2 pid=0x0001 mac2=7e21363bcd30 mac3=7e21363bcd50 mac1=7e21363bcd10 mac4=7e21363bcd70 sn=2270XXXBN4YEE SMBusHddDynamicPower=1 vid=0x46f4 vender_format_version=2 syno_ttyS1=serial,0x2f8 syno_ttyS0=serial,0x3f8 i915.enable_guc=1

update loader output:
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_04.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_04.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_06.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_06.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_08.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_08.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_12.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_dmc_ver2_12.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_guc_35.2.0.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_guc_35.2.0.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_guc_49.0.1.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_guc_49.0.1.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_guc_70.1.1.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_guc_70.1.1.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_guc_70.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_guc_70.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_huc.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_huc.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_huc_7.0.12.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_huc_7.0.12.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_huc_7.0.3.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_huc_7.0.3.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_huc_7.5.0.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_huc_7.5.0.bin'
'/tmp/ramdisk/lib/firmware/i915/tgl_huc_7.9.3.bin' -> '/mnt/synoboot3/modules-sa6400/firmware/i915/tgl_huc_7.9.3.bin'

save ram disk output:
690179 blocks
```

安装成功后可以通过运行下面的命令查看核显信息和核显利用率：

```
docker run --privileged --rm -it --entrypoint=/usr/bin/lsgpu ghcr.io/xpenology-community/docker-intel-gpu-tools

docker run --privileged --rm -it --entrypoint=/usr/bin/intel_gpu_top ghcr.io/xpenology-community/docker-intel-gpu-tools
```

下面是群晖 SA6400 的内核与硬解的核显信息：

![Intel-GPU-Info.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64b3974640527c000c00d66c)

下面是硬解的核显利用率：

![Intel-GPU-Top.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64b3912240527c000c00d639)

# 安装 NVIDIA 3080 12G 驱动

英伟达有提供驱动包，不过依赖比较多，群晖中缺少完整的编译工具和依赖，所以我们需要自己使用开源的 open-gpu-kernel-modules 和群晖提供的编译环境去编译驱动，然后利用英伟达提供的驱动板安装显卡相关的工具。

## 编译开源的 open-gpu-kernel-modules

> 官方源码：https://github.com/NVIDIA/open-gpu-kernel-modules，在此感谢英伟达开源了显卡驱动。

```
# ./build.sh
make -C src/nvidia
make -C src/nvidia-modeset
make[1]: Entering directory '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/src/nvidia'
make[1]: Entering directory '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/src/nvidia-modeset'
make[1]: Nothing to be done for 'default'.
make[1]: Leaving directory '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/src/nvidia-modeset'
cd kernel-open/nvidia-modeset/ && ln -sf ../../src/nvidia-modeset/_out/Linux_x86_64/nv-modeset-kernel.o nv-modeset-kernel.o_binary
make[1]: Nothing to be done for 'default'.
make[1]: Leaving directory '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/src/nvidia'
cd kernel-open/nvidia/ && ln -sf ../../src/nvidia/_out/Linux_x86_64/nv-kernel.o nv-kernel.o_binary
make -C kernel-open modules
make[1]: Entering directory '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/kernel-open'
make[2]: Entering directory '/usr/local/x86_64-pc-linux-gnu/x86_64-pc-linux-gnu/sys-root/usr/lib/modules/DSM-7.2/build'
scripts/Makefile.lib:8: 'always' is deprecated. Please use 'always-y' instead
  MODPOST /usr/src/open-gpu-kernel-modules/kernel-open/Module.symvers
make[2]: Leaving directory '/usr/local/x86_64-pc-linux-gnu/x86_64-pc-linux-gnu/sys-root/usr/lib/modules/DSM-7.2/build'
make[1]: Leaving directory '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/kernel-open'
  MODPOST /usr/src/open-gpu-kernel-modules/native_write_cr4/Module.symvers
'/usr/src/open-gpu-kernel-modules/kernel-open/nvidia-peermem.ko' -> '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/output/7.2/nvidia-peermem.ko'
'/usr/src/open-gpu-kernel-modules/kernel-open/nvidia-uvm.ko' -> '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/output/7.2/nvidia-uvm.ko'
'/usr/src/open-gpu-kernel-modules/kernel-open/nvidia-drm.ko' -> '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/output/7.2/nvidia-drm.ko'
'/usr/src/open-gpu-kernel-modules/kernel-open/nvidia-modeset.ko' -> '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/output/7.2/nvidia-modeset.ko'
'/usr/src/open-gpu-kernel-modules/kernel-open/nvidia.ko' -> '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/output/7.2/nvidia.ko'
'/usr/src/open-gpu-kernel-modules/native_write_cr4/native_write_cr4.ko' -> '/usr/src/open-gpu-kernel-modules/output/7.2/native_write_cr4.ko'
```

## 安装显卡驱动和工具安装包

### 安装依赖库

```
wget https://download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/535.54.03/NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03-no-compat32.run

# 准备必要的依赖项
opkg install ldconfig
cp -l /bin/kmod /bin/depmod

# 默认的 /tmp 是没有 exec 权限的，这里重新挂载一下
mount -o remount,exec /tmp

sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03-no-compat32.run --no-kernel-modules --no-dkms --no-systemd --no-questions
```

### 加载驱动

> 驱动需要开机加载

```
insmod native_write_cr4.ko
insmod nvidia.ko NVreg_OpenRmEnableUnsupportedGpus=1
insmod nvidia-uvm.ko
```

## 查看独显信息和转码时利用率

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    0   N/A  N/A     31008      C   /usr/lib/jellyfin-ffmpeg/ffmpeg             752MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
```

# Jellyfin 和 Emby 硬解测试

本人非专业测试人员，所有的测试都是想到哪儿测试哪儿，如有不正确的地方，欢迎可留言指点。

测试视频：杜比视界和杜比全景声 4K 原版

## Jellyfin

**运行命令**

```
basedir=/volume1/Test/jellyfin/

config=${basedir}/config
media=${basedir}/media

mkdir -p ${config}
mkdir -p ${media}

docker run \
    --network=host \
    --privileged \
    -v "${config}":/config \
    -v "${media}":/media \
    -e TZ="Asia/Shanghai" \
    -e UID=0 \
    -e GID=0 \
    -e GIDLIST=0 \
    --restart always \
    --name jellyfin \
    -d nyanmisaka/jellyfin:230810-amd64
```

由于没有安装 `nvidia-container-toolkit` 自动设置相关容器依赖库，这里需要手动去 `Jellyfin` 执行一下安装相关库，和之前的命令是一样的：

```
sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03-no-compat32.run --no-kernel-modules --no-dkms --no-systemd --no-questions
```

### 核显

![Jellyfin-UHD730-8K-to-1080p.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64b3901940527c000c00d637)

### NVIDIA 3080 12G

> 3080 转码太快了，测试视频太短了，稍不注意就转完了，不过好像色调有些异常，这个后面再研究。

![Jellyfin-3080-12G-4K-to-1080p.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64e364c440527c000c003b19)

#### 命令行测试

```
/usr/lib/jellyfin-ffmpeg/ffmpeg -v debug -init_hw_device cuda
```

TODO

## Emby

**运行命令**

```
basedir=/volume1/Test/emby

config=${basedir}/config
media=${basedir}/media

mkdir -p ${config}
mkdir -p ${media}

docker run \
    --network=bridge \
    --privileged \
    -p '8097:8096' \
    -p '8921:8920' \
    -p '1901:1900/udp' \
    -p '7360:7359/udp' \
    -v "${config}":/config \
    -v "${media}":/media \
    -e TZ="Asia/Shanghai" \
    -e UID=0 \
    -e GID=0 \
    -e GIDLIST=0 \
    --restart always \
    --name emby \
    -d emby开心版镜像
```

### 核显

![Emby-UHD730-8K-to-1080p.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64b3902a40527c000c00d638)

### NVIDIA 3080 12G

这里测试的 Emby 容器是精简过的，无法正常想 Jellyfin 一样直接安装依赖，所以手动复制进去

copy-nvidia-lib.sh 脚本内容如下：

```
#!/bin/sh

container=$1

libs="/usr/lib/libcuda.so /usr/lib/libcuda.so.1 /usr/lib/libcuda.so.535.54.03 /usr/lib/libnvcuvid.so.1 /usr/lib/libnvcuvid.so.535.54.03 /usr/lib/libnvidia-encode.so /usr/lib/libnvidia-encode.so.1 /usr/lib/libnvidia-encode.so.535.54.03 /usr/lib/libnvidia-ptxjitcompiler.so /usr/lib/libnvidia-ptxjitcompiler.so.1 /usr/lib/libnvidia-ptxjitcompiler.so.535.54.03"

for lib in $libs; do
    docker cp "$lib" "$container":/lib
done
```

Emby 转码设置

![Emby-3080-12G-Transcode-Setting.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64e4260440527c000c003cc5)

Emby 播放转码视频

![Emby-3080-12G-4K-to-1080p.png](https://blog.jim.plus/api/file/getAttach?fileId=64e4279140527c000c003cc8)

# 显卡直通测试

TODO

# 核显 SR-IOV 测试

TODO

# 结束语

## 关于驱动

英特尔核显驱动安装好后，Jellyfin 和 Emby 默认集成了依赖的库，可以直接硬解转码，而英伟达的驱动和依赖是绑定的，需要注入依赖给 Jellyfin 和 Emby 后才能硬解转码。

性能方面 UHD 730 一般般，实际性能比群友测试的 UHD 770 差很多。独显就不评价了，这里的测试只是验证可行性，很少有人会拿独显专门去硬解转码的。

## 关于直通给虚拟机

TODO

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