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

util/system.py

@@ -5,13 +5,17 @@
 提供系统信息采集功能。
 """
 
+import logging
 import os
 import platform
 import subprocess
-from typing import Optional, Dict, Any
+from typing import Optional, Dict, Any, List
 
 import psutil
 from constant import SOFTWARE_VERSION, DEFAULT_CAPABILITIES, HW_ACCEL_NONE, HW_ACCEL_QSV, HW_ACCEL_CUDA
+from domain.gpu import GPUDevice
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
 def get_sys_info():
@@ -264,3 +268,78 @@ def get_hw_accel_info_str() -> str:
         return "No hardware acceleration available"
 
     return ', '.join(parts) + f" [recommended: {support['recommended']}]"
+
+
+def get_all_gpu_info() -> List[GPUDevice]:
+    """
+    获取所有 NVIDIA GPU 信息
+
+    使用 nvidia-smi 查询所有 GPU 设备。
+
+    Returns:
+        GPU 设备列表，失败返回空列表
+    """
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            [
+                'nvidia-smi',
+                '--query-gpu=index,name,memory.total',
+                '--format=csv,noheader,nounits'
+            ],
+            capture_output=True,
+            text=True,
+            timeout=10
+        )
+
+        if result.returncode != 0:
+            return []
+
+        devices = []
+        for line in result.stdout.strip().split('\n'):
+            if not line.strip():
+                continue
+            parts = [p.strip() for p in line.split(',')]
+            if len(parts) >= 2:
+                index = int(parts[0])
+                name = parts[1]
+                memory = int(parts[2]) if len(parts) >= 3 else None
+                devices.append(GPUDevice(
+                    index=index,
+                    name=name,
+                    memory_total=memory,
+                    available=True
+                ))
+
+        return devices
+
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Failed to detect GPUs: {e}")
+        return []
+
+
+def validate_gpu_device(index: int) -> bool:
+    """
+    验证指定索引的 GPU 设备是否可用
+
+    Args:
+        index: GPU 设备索引
+
+    Returns:
+        设备是否可用
+    """
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            [
+                'nvidia-smi',
+                '-i', str(index),
+                '--query-gpu=name',
+                '--format=csv,noheader'
+            ],
+            capture_output=True,
+            text=True,
+            timeout=5
+        )
+        return result.returncode == 0 and bool(result.stdout.strip())
+    except Exception:
+        return False
+