在线咨询
专属客服在线解答,提供专业解决方案
声网 AI 助手
您的专属 AI 伙伴,开启全新搜索体验

视频会议卡顿和设备的显卡显存不足有关吗

2026-01-16

视频会议卡顿和显卡显存不足到底有没有关系?我来聊聊我的看法

前两天一个朋友跟我吐槽,说他开视频会议的时候画面总是卡卡的,帧率低得让人抓狂。他第一反应就是电脑显卡不行了,显存太小了,跑不动高清视频。这种想法其实挺普遍的,毕竟现在不管是剪视频还是玩游戏,显存大小都是个被反复强调的参数。但说实话,这个问题真不是简单的”显存够不够”能解释清楚的。今天我想从头到尾把这个事儿说清楚,顺便也分享一下声网在这方面的一些技术积累,毕竟他们专门做实时互动这块,相关的案例和数据应该能帮大家更好地理解。

先说个有意思的观察

我自己用过的电脑不少了,有一次用的是一台集显的笔记本,显存是从内存里共享过来的,按理说这个配置应该很弱鸡对吧?但神奇的是,用它开腾讯会议的时候,只要网络没问题,画面居然挺流畅的。反过来,我另一台电脑显卡是独立的,显存有4GB,按理说应该很强,结果有一次网络不太好的时候,视频会议的体验反而更差劲,有时候还会出现音画不同步的情况。

这个事儿让我开始思考,视频会议卡顿这个问题的核心到底在哪里?显卡显存在这里面到底扮演什么角色?总不能我这两台电脑的表现是随机的吧?肯定有什么底层逻辑我没搞清楚。后来查了一些资料,也跟做实时音视频的朋友聊过,才发现这里面的门道比想象中复杂得多。

视频会议卡顿,根本原因可能不在显卡

要想弄明白这个问题,首先得知道视频会议这个过程到底是怎么工作的。当你打开一个视频会议软件,点击加入会议之后,你的电脑实际上在做这些事情:首先是采集本地摄像头的数据,然后把采集到的视频流进行编码压缩,接着通过网络发送出去,同时接收别人的视频流并解码播放。这四个环节——采集、编码、传输、解码——任何一个出了问题,都可能导致卡顿。

说到这里,我想强调一个关键点:在整个视频会议的数据处理流程中,显卡的显存主要影响的是编解码和渲染这两个环节。但实际情况是,编解码这个工作既可以用显卡来做,也可以用CPU来做,甚至现在还有很多专门的编解码芯片。对于视频会议这种场景来说,其实对显卡性能的要求远没有玩游戏或者做3D渲染那么高。

为什么这么说呢?因为视频会议的画面分辨率和帧率都是有明确上限的。主流的视频会议软件,一般支持的最大分辨率也就是1080p,帧率通常在30帧每秒。这个规格的分辨率和帧率,对于任何一颗近五年生产的处理器来说,无论是CPU内置的核显还是入门级的独显,都能轻松处理。举个例子,Intel的UHD系列核显或者AMD的Vega系列核显,跑1080p30帧的视频编解码简直是小菜一碟,根本不存在性能瓶颈。

那显存到底什么时候才會成为瓶颈

当然,我也不是说显存就完全不重要。在某些特定场景下,显存确实会影响视频会议的体验。让我来具体说说这些场景都是什么情况。

首先是多显示器同时开视频会议的情况。如果你同时连接了两个甚至更多的显示器,每个显示器上都在运行视频会议软件,或者一个屏幕上开着视频会议,另一个屏幕上开着共享屏幕,这时候显卡需要同时处理多个视频流的渲染和输出,显存的使用量就会明显上升。虽然这种情况对显存容量的要求也不算特别高,但如果你的显卡显存只有1GB或者更小,确实可能会出现画面不流畅的情况。

其次是开会的时候还需要运行其他吃显卡的软件。比如一边开着视频会议,一边用Photoshop处理高清图片,或者一边开会一边用浏览器打开很多标签页(现代浏览器的GPU加速也会占用显存)。当这些软件同时运行时,显卡的显存就被多个程序瓜分了,如果显存总量不够,就会出现性能下降。

还有一种情况是使用视频会议软件的高级特效功能。现在有些视频会议软件支持虚拟背景、AI降噪、人像美颜这些功能,这些功能是需要实时对视频画面进行AI推理处理的,而AI推理这个工作非常依赖显存带宽和容量。如果你的显卡显存很小,或者显存带宽很低,那么开启这些特效的时候就可能会导致帧率下降。

我整理了一个表格,大家可以对照看看

场景描述 显存影响程度 推荐显存
单显示器,基础视频会议,不开特效 几乎无影响 集显即可
单显示器,开启虚拟背景或美颜 有一定影响 2GB以上
多显示器同时使用 影响较明显 4GB以上
开会时需要同时运行其他GPU应用 影响明显 4GB以上
2K或4K分辨率的视频会议 影响较大 6GB以上

从这个表格可以看出,对于大多数人的日常使用场景来说,显卡显存并不是视频会议卡顿的主要原因。真正容易让人忽略的,往往是下面我要说的这些因素。

网络才是那个隐藏的”大BOSS”

说完了显卡显存,我想把话题转到另一个更重要的地方——网络。这可能才是视频会议卡顿最常见的真正原因。

视频会议对网络有什么要求呢?简单来说,需要稳定且足够的带宽。以1080p30帧的视频会议为例,一路视频流的码率大约在1.5到2.5Mbps之间,如果有两个人同时开启视频,那就是3到5Mbps。这看起来好像不大,对吧?但问题在于,网络传输不仅仅看带宽,还有一个很重要的指标是延迟和抖动。

举个例子,如果你家的宽带带宽是100Mbps,按理说跑几个视频会议绰绰有余。但如果你用的是WiFi,而且WiFi信号不太稳定,或者你家里有人在下载东西、看高清视频,这时候网络带宽虽然够用,但延迟会忽高忽低,数据包传输不稳定,视频画面就会出现卡顿、马赛克,甚至直接卡住不动。这种情况我遇到过很多次,尤其在公司里用公共网络的时候特别明显。

还有一个容易被忽视的问题是NAT穿透和防火墙。很多公司或者家庭网络都有防火墙或者路由器配置,这些网络设备可能会干扰P2P连接的建立,导致视频数据需要通过中继服务器转发,中继服务器如果负载高或者网络链路不好,就会直接影响到视频会议的质量。这种情况下,即使用顶配的显卡,该卡还是得卡,跟显存一点关系没有。

声网在处理网络问题上有不少成熟的技术方案。比如他们有个自适应码率的技术,能够根据网络状况动态调整视频的清晰度和帧率,网络好的时候给你高清画面,网络差的时候自动降低画质保证流畅度。这个思路其实挺聪明的,与其让用户面对一卡一顿的画面,不如主动降低一点质量来换取更好的体验。另外他们还有一套网络探测和预警的系统,能够提前发现潜在的网络问题,给用户提示,这些细节做得挺人性化的。

CPU和内存:容易被低估的角色

除了网络,CPU和内存也是影响视频会议体验的重要因素,但经常被大家低估。

先说CPU。视频编码和解码虽然不是特别重的任务,但还是需要CPU参与的。如果你的CPU比较老旧,或者同时开着很多程序,CPU占用率很高,那么视频编码解码的效率就会下降,导致画面卡顿。尤其是当你使用软件编码(而不是显卡硬件编码)的时候,CPU的负担会更重。我自己就遇到过这种情况,电脑开着多个虚拟机,然后再开视频会议,那画面简直没法看,CPU占用率直接飙到百分之百。

再说内存。内存不足的时候,系统会把一些暂时用不到的数据放到硬盘的虚拟内存里,这个速度比真正的内存慢太多了。如果内存不够,视频会议的时候频繁进行内存交换,就会导致整个系统变得卡顿。另外,有些视频会议软件的客户端本身也比较占内存,比如Zoom或者Teams,如果电脑内存只有4GB或者更少,开着会议再开几个浏览器标签页,内存可能就捉襟见肘了。

我的建议是,如果你的电脑内存还在4GB这个水平上,建议考虑升级到8GB或者更高。现在内存价格也不贵,升级之后不仅视频会议更流畅,日常使用也会舒服很多。CPU方面,如果是Intel酷睿八代以前或者AMD锐龙二代以前的处理器,也可以考虑换新或者升级,这些老处理器的视频编解码效率确实不如新产品。

软件优化:不同厂商的差异真的很大

说到软件,我想提一个很多人可能没注意到的问题:不同视频会议软件的优化水平差异是很大的。

有些软件对硬件的利用效率很高,即使在配置较低的电脑上也能跑得很流畅;而有些软件则比较吃资源,同样的电脑装不同的软件,体验可能天差地别。这背后的原因主要有两个:一是编解码器的选择和优化,二是网络传输协议的设计。

以声网为例,他们用的是自研的编解码器,针对实时通信场景做了很多优化,在低码率下也能保持较好的画质。另外他们的传输协议对弱网环境的适应性做得不错,能够在网络不太好的情况下仍然维持基本的通话质量。这些技术细节可能普通用户不太了解,但实际上对体验影响挺大的。

另外,软件客户端的版本也很重要。有些视频会议软件会不断更新,每次更新可能都会修复一些性能问题或者增加新的优化。建议大家保持软件在最新版本,有时候卡顿的问题升级一下就解决了。

总结一下:遇到卡顿应该怎么排查

说了这么多,最后我想给大家一个实操的排查思路。如果你遇到了视频会议卡顿的问题,可以按照下面的步骤来定位原因。

第一步,先看网络。可以用网线直连路由器,或者靠近路由器用WiFi,然后打开测速网站看看网速和延迟怎么样。如果网络没问题,那就不是显存的事。

第二步,检查CPU和内存。打开任务管理器,看看CPU占用率和内存使用情况。如果CPU经常满载或者内存经常不够,那应该先考虑优化这两个方面。

第三步,关闭不必要的特效。比如虚拟背景、美颜这些功能都关掉,看看卡顿是否改善。如果关掉之后好了很多,那说明你的显卡确实有点吃力,可能需要升级或者以后开会时少开这些功能。

第四步,尝试不同的软件。如果同样的网络和电脑条件下,用另一个视频会议软件不卡,那就说明之前那个软件的优化可能有问题,可以反馈给厂商或者换用其他软件。

基本上按照这个流程排查下来,绝大多数视频会议卡顿的问题都能找到原因。真正需要升级显卡的情况其实不多,除非你经常需要在高分辨率下开视频会议,或者对画质有特别高的要求。

好了,以上就是我关于视频会议卡顿和显卡显存关系的一些思考。希望对大家有帮助。如果你有其他相关的问题,欢迎一起讨论。