feat(gpu): 添加多显卡调度支持

- 新增 GPUDevice 数据类定义 GPU 设备信息
- 扩展 WorkerConfig 添加 gpu_devices 配置项
- 从环境变量 GPU_DEVICES 读取多显卡设备配置
- 实现 GPUScheduler 提供轮询调度功能
- 修改 FFmpeg 参数生成支持设备指定
- 添加线程本地存储管理当前 GPU 设备
- 更新任务执行器集成 GPU 设备分配
- 实现 GPU 设备自动检测和验证功能
- 添加相关日志记录和状态监控

domain/config.py

@@ -5,12 +5,15 @@ Worker 配置模型
 定义 Worker 运行时的配置参数。
 """
 
+import logging
 import os
 from dataclasses import dataclass, field
 from typing import List, Optional
 
 from constant import HW_ACCEL_NONE, HW_ACCEL_QSV, HW_ACCEL_CUDA, HW_ACCEL_TYPES
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 
 # 默认支持的任务类型
 DEFAULT_CAPABILITIES = [
@@ -59,6 +62,9 @@ class WorkerConfig:
     # 硬件加速配置
     hw_accel: str = HW_ACCEL_NONE  # 硬件加速类型: none, qsv, cuda
 
+    # GPU 设备配置（多显卡调度）
+    gpu_devices: List[int] = field(default_factory=list)  # 空列表表示使用默认设备
+
     # 素材缓存配置
     cache_enabled: bool = True  # 是否启用素材缓存
     cache_dir: str = ""  # 缓存目录，默认为 temp_dir/cache
@@ -113,6 +119,16 @@ class WorkerConfig:
         if hw_accel not in HW_ACCEL_TYPES:
             hw_accel = HW_ACCEL_NONE
 
+        # GPU 设备列表（用于多显卡调度）
+        gpu_devices_str = os.getenv('GPU_DEVICES', '')
+        gpu_devices: List[int] = []
+        if gpu_devices_str:
+            try:
+                gpu_devices = [int(d.strip()) for d in gpu_devices_str.split(',') if d.strip()]
+            except ValueError:
+                logger.warning(f"Invalid GPU_DEVICES value: {gpu_devices_str}, using auto-detect")
+                gpu_devices = []
+
         # 素材缓存配置
         cache_enabled = os.getenv('CACHE_ENABLED', 'true').lower() in ('true', '1', 'yes')
         cache_dir = os.getenv('CACHE_DIR', '')  # 空字符串表示使用默认路径
@@ -132,6 +148,7 @@ class WorkerConfig:
             download_timeout=download_timeout,
             upload_timeout=upload_timeout,
             hw_accel=hw_accel,
+            gpu_devices=gpu_devices,
             cache_enabled=cache_enabled,
             cache_dir=cache_dir if cache_dir else os.path.join(temp_dir, 'cache'),
             cache_max_size_gb=cache_max_size_gb
@@ -156,3 +173,11 @@ class WorkerConfig:
     def is_cuda(self) -> bool:
         """是否使用 CUDA 硬件加速"""
         return self.hw_accel == HW_ACCEL_CUDA
+
+    def has_multi_gpu(self) -> bool:
+        """是否配置了多 GPU"""
+        return len(self.gpu_devices) > 1
+
+    def get_gpu_devices(self) -> List[int]:
+        """获取 GPU 设备列表"""
+        return self.gpu_devices.copy()