本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 影片轉碼工作負載的 Amazon ECS 任務定義
<a name="ecs-vt1"></a>

若要在 Amazon ECS 上使用影片轉碼工作負載，請註冊 [Amazon EC2 VT1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/) 執行個體。註冊這些執行個體後，您可以在 Amazon ECS 將即時和預先渲染的影片轉碼工作負載作為任務執行。Amazon EC2 VT1 執行個體使用 Xilinx U30 媒體轉碼卡來加速即時和預先渲染的影片轉碼工作負載。

**注意**  
如需如何在 Amazon ECS 以外的容器中執行影片轉碼工作負載的說明，請參閱 [Xilinx 文件](https://xilinx.github.io/video-sdk/v1.5/container_setup.html#working-with-docker-vt1)。

## 考量事項
<a name="ecs-vt1-considerations"></a>

當您開始在 Amazon ECS 上部署 VT1 之前，請考量下列事項：
+ 您的叢集可包含 VT1 和非 VT1 執行個體組合。
+ 您需要使用具有加速 AVC (H.264) 和 HEVC (H.265) 解碼器的 Xilinx U30 媒體轉碼卡的 Linux 應用程式。
**重要**  
使用其他解碼器的應用程式在 VT1 執行個體上可能沒有提升效能。
+ U30 卡上只能執行一個轉碼任務。每張卡都有兩個與其關聯的裝置。只要您的每個 VT1 執行個體都有轉碼卡，您就可以執行所需數量的轉碼任務。
+ 建立服務或執行獨立任務時，您可以在設定任務置放限制條件時使用執行個體類型屬性。這可確保在您指定的容器執行個體上啟動任務。此舉有助於確保您有效地運用資源，並確保您的影片轉碼工作負載任務位於 VT1 執行個體上。如需詳細資訊，請參閱[Amazon ECS 如何在容器執行個體上置放任務](task-placement.md)。

  在以下範例中，在您的 `default` 叢集的 `vt1.3xlarge` 執行個體上執行任務。

  ```
  aws ecs run-task \
       --cluster default \
       --task-definition vt1-3xlarge-xffmpeg-processor \
       --placement-constraints type=memberOf,expression="attribute:ecs.instance-type == vt1.3xlarge"
  ```
+ 您可以設定容器，以便在主機容器執行個體上使用可用的特定 U30 卡。您可使用 `linuxParameters` 參數並指定裝置詳細資訊來實現這一操作。如需詳細資訊，請參閱[任務定義需求](#ecs-vt1-requirements)。

## 使用 VT1 AMI
<a name="ecs-vt1-ami"></a>

您有兩種可選的選項，在 Amazon EC2 上執行 Amazon ECS 容器執行個體的 AMI。第一個選項是使用 AWS Marketplace上的 Xilinx 正式 AMI。第二個選項是從範本儲存庫建置自己的 AMI。
+ [Xilinx 在 上提供 AMIs AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-phvk6d4mq3hh6)。
+ Amazon ECS 提供了一個範本儲存庫，您可以使用該範本儲存庫為影片轉碼工作負載建置 AMI。此 AMI 隨附 Xilinx U30 驅動程式。您可以在 [GitHub](https://github.com/aws-samples/aws-vt-baseami-pipeline) 上找到包含 Packer 指令碼的儲存庫。如需 Packer 的詳細資訊，請參閱 [Packer documentation](https://developer.hashicorp.com/packer/docs) (《Packer 文件》)。

## 任務定義需求
<a name="ecs-vt1-requirements"></a>

若要在 Amazon ECS 上執行視影片轉碼容器，您的任務定義必須包含使用加速 H.264/AVC 和 H.265/HEVC 解碼器的影片轉碼應用程式。您可以遵循 [Xilinx GitHub](https://xilinx.github.io/video-sdk/v1.5/container_setup.html#creating-a-docker-image-for-vt1-usage) 的步驟，建置容器映像。

任務定義必須根據執行個體類型專門設定。執行個體類型為 3xlarge、6xlarge 和 24xlarge。您必須設定容器，以便在主機容器執行個體上使用可用的特定 Xilinx U30 裝置。您可以使用 `linuxParameters` 參數進行該動作。下表詳細說明特定於每種執行個體類型的卡和裝置 SoC。


| 執行個體類型 | vCPUs | RAM (GiB) | U30 加速器卡 | 可定址 XCU30 SoC 裝置 | 裝置路徑 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| vt1.3xlarge | 12 | 24 | 1 | 2 | /dev/dri/renderD128,/dev/dri/renderD129 | 
| vt1.6xlarge | 24 | 48 | 2 | 4 | /dev/dri/renderD128,/dev/dri/renderD129,/dev/dri/renderD130,/dev/dri/renderD131 | 
| vt1.24xlarge | 96 | 182 | 8 | 16 | /dev/dri/renderD128,/dev/dri/renderD129,/dev/dri/renderD130,/dev/dri/renderD131,/dev/dri/renderD132,/dev/dri/renderD133,/dev/dri/renderD134,/dev/dri/renderD135,/dev/dri/renderD136,/dev/dri/renderD137,/dev/dri/renderD138,/dev/dri/renderD139,/dev/dri/renderD140,/dev/dri/renderD141,/dev/dri/renderD142,/dev/dri/renderD143 | 

**重要**  
如果任務定義列出 EC2 執行個體沒有的裝置，則任務無法執行。當任務失敗時，下列錯誤訊息會出現在 `stoppedReason`：`CannotStartContainerError: Error response from daemon: error gathering device information while adding custom device "/dev/dri/renderD130": no such file or directory`