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延迟与性能

通过 USB 从摄像头到 OBS 大约 60 ms，1080p 和 4K 都是如此；Wi-Fi 更高，波动也更大。这个数字是持续实测的，而非估算，并显示在“状态”字段、状态栏和日志中。

延迟从哪里来#

阶段大约说明
拍摄与曝光一帧场景越亮，曝光越快，差别就体现在这里。
硬件编码几 msVideoToolbox。无需调整。
链路USB：小且稳定。Wi-Fi：不稳定好的配置和令人头疼的配置，差别就在这一环。
解码几 ms默认使用 GPU，自动回退到软件解码。
进入场景GPU 管线下不到 1 ms否则需要从 GPU 显存复制出来再传回去。

降低延迟#

  1. 使用 USB。最稳定，不受 Wi-Fi 拥堵影响，还能给手机充电。
  2. 给场景打光。昏暗的房间会延长曝光时间，这会直接计入延迟。
  3. 保留默认设置。低延迟模式和硬件解码出厂即已开启。
  4. 不要过度设置规格。如果画面只是场景中一个 1000 px 宽的人物口播画面，1080p 并不算妥协。
  5. 用长焦镜头代替大倍率数码变焦。放大后噪点多的视频压缩效果差，表现为码率和延迟的尖峰。

拥堵时丢弃，而不是排队。链路卡顿时，LensLink 会丢帧并短暂降低画质，而不是积压数据，因此延迟保持平稳，不会在推流过程中逐渐攀升。

查看数据#

这个数字是真实的：每秒进行一次 NTP 式的时钟偏差交换，自动音画同步也正是靠它实现的。

GPU 解码管线（测试版）#

通常，每个解码后的帧都要从 GPU 下载到系统内存，交给 OBS，再立即上传回 GPU 进行合成。在 4K60 下，这相当于每秒白白搬运约 2 GB 的像素。测试版管线把帧作为纹理直接交给 OBS，省去这一来回。

在工具 → LensLink 设置中开启。所有来源会一起切换，在重启 OBS 后生效。

实测结果#

十二种配置，每种约 25 秒实时视频，使用同一台 PC 和同一台手机，通过 Wi-Fi 连接。所有 GPU 管线测试中，像素复制量均为 0.00 MB/s。

配置每帧开销（ms）像素复制（MB/s）OBS CPU
720p 60 HEVC0.81 → 0.09163 → 02.2% → 1.4%
1080p 60 H.2642.11 → 0.10370 → 02.3% → 1.6%
1080p 60 HEVC1.42 → 0.09373 → 02.6% → 1.4%
4K 30 HEVC4.96 → 0.14721 → 02.9% → 1.5%
4K 60 H.2647.54 → 0.101221 → 04.1% → 1.8%
4K 60 HEVC4.75 → 0.101439 → 04.1% → 1.6%

每帧开销下降 89–99%，而且分辨率越高收益越大：在 4K60 HEVC 下，标准管线每秒要让约 1.4 GB 数据经过系统内存，新管线将其完全去除，OBS 进程的 CPU 占用大约减半。延迟和帧率没有系统性差异，它们取决于网络和手机的编码器，而不是渲染路径。

各平台说明#

Windows任何 OBS 32 支持的系统（Windows 10 1909+），使用共享的 D3D11 纹理。
macOS任何 OBS 32 支持的系统（macOS 13+），通过 IOSurface 实现。10 位视频流是例外：VideoToolbox 会自行把它们转换为 8 位，因此 HDR 和 Apple Log 走标准路径，而不是这条管线。
Linux需要 OBS 运行在 EGL 上（Wayland 和当前 X11 版本的默认设置），以及 VAAPI 驱动：Intel 和 AMD 的已内置在 Mesa 中；NVIDIA 需要 nvidia-vaapi-driver。
多 GPU在不同 GPU 上解码和渲染时无法共享纹理；来源会自动回退。

回退按来源自动进行：最坏的情况就是标准管线，并在日志中写明原因。

GPU 品牌重要吗？#

没有操作系统那么重要。在所有现代 GPU 上，解码都由固定功能单元完成，插件调用的是平台自己的 API，而不是任何厂商专有的接口。

Windows与厂商无关。任何当前 GPU 上使用 D3D11VA，回退方案为 DXVA2。
macOSVideoToolbox，Apple 芯片和 Intel Mac 均可。
Linux，Intel 或 AMDVAAPI 已包含在 Mesa 中，无需安装任何东西。
Linux，NVIDIA需要 nvidia-vaapi-driver；回退方案为 VDPAU。这是唯一一处由品牌决定 GPU 管线能否启用的情况。
双 GPU 笔记本电脑如果解码落在一块 GPU 上，而 OBS 在另一块上渲染，就无法共享纹理，来源会自行回退。
较旧的 GPU没有 HEVC Main10 解码器的 GPU 会对 10 位视频流回退到软件解码；8 位不受影响。

同时接入多台手机是解码负载，而不是编码负载。NVIDIA 对同时进行的 NVENC 会话数量的限制在这里不适用，因为电脑上没有任何编码。真正的限制是解码吞吐量和内存带宽，而这正是 GPU 管线所节省的。

以上测量数据来自一台配备 NVIDIA 显卡的 Windows 电脑。这条管线之所以仍是测试版，部分原因在于其他组合（macOS IOSurface、Mesa VAAPI、nvidia-vaapi-driver 以及多 GPU 回退）更需要的是实际使用报告，而不是更多代码。

自己动手测量#

工具 → LensLink 设置 → 记录管线基准测试会每秒向插件的配置文件夹写入一行 CSV（路径见日志），并每五秒写一条摘要。每种配置推流十秒，然后比较一对结果： 

python3 tools/bench-report.py BEFORE.csv AFTER.csv

任何向 LensLink 提出的性能改动，都应附上这样的对比结果。