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System FFmpeg should be preferred over bundled ffmpeg-static on Linux for GPU hardware acceleration

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Los mantenedores suelen responder en 2 días

@LangerSword ya está trabajando en esto.

Desde el 5/10/2026.

  • #1102 de @LangerSword — abierto

Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
70/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
electron, typescript
Área
desktop-dev, performance

Línea de trabajo

Ambas funciones viven en electron/ipc/ffmpeg/binary.ts: getFfmpegBinaryPath() devuelve primero el ffmpeg-static empaquetado, y resolveSystemFfmpegBinaryPath() contiene la lista de búsqueda codificada de forma fija /opt/homebrew, /usr/local, /usr/bin. Lee ese archivo primero y rastrea qué llamadores en la capa IPC de ffmpeg dependen de la ruta devuelta. Implementa la Opción A: en Linux devolver el binario del sistema de $PATH cuando se encuentre uno, mantener bundled-first en Windows y macOS, y ampliar las rutas de búsqueda. Hecho significa que una ejecución en Linux resuelve el FFmpeg del sistema mientras las pruebas existentes de resolución del binario siguen pasando.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Problem Description

On Linux (specifically Arch Linux installed via AUR recordly-bin), Recordly always uses the bundled ffmpeg-static for video encoding/rendering, ignoring the system-installed FFmpeg. This means GPU hardware encoders (VAAPI, NVENC, CUDA) are never utilized even when available on the system.

Impact: Video export is significantly slower than it should be. On my Arch Linux system with an NVIDIA GPU, exports only use software encoding (libx264), taking 3-4x longer than expected. The GPU sits idle while the CPU is pegged at 100%.

Root Cause

In electron/ipc/ffmpeg/binary.ts, getFfmpegBinaryPath() has this priority:

  1. Bundled ffmpeg-static (first priority)
  2. System FFmpeg from $PATH (fallback only)

The bundled ffmpeg-static is compiled without GPU codec support (no --enable-vaapi, --enable-nvenc, --enable-cuda-llvm, etc.). This is expected for a portable static build — but on Linux desktops with GPUs, the system FFmpeg package (e.g., extra/ffmpeg on Arch) is typically compiled with full hardware acceleration support.

Additional Concern

The resolveSystemFfmpegBinaryPath() fallback also has a hardcoded Linux search order that may miss custom installs:

const commonPaths = [
    "/opt/homebrew/bin/ffmpeg",  // macOS path
    "/usr/local/bin/ffmpeg",
    "/usr/bin/ffmpeg",
];
Suggested Fixes

Option A — Platform-aware priority (recommended):
On Linux, if a system FFmpeg is found on $PATH, prefer it over the bundled one. Windows/macOS can keep the current behavior (bundled first), since their system FFmpeg is less commonly GPU-enabled.

Option B — Encoder capability detection:
Before falling back to libx264, query the bundled FFmpeg's available encoders. If it lacks hardware encoders (h264_vaapi, h264_nvenc, hevc_vaapi, hevc_nvenc, etc.) and the system FFmpeg has them, transparently switch to system FFmpeg.

Option C — Configuration setting:
Add a user-facing setting (e.g., environment variable RECORDLY_FFMPEG_PATH or a preference toggle Prefer system FFmpeg) to allow users to force using system FFmpeg.

Environment
  • Distro: Arch Linux (via AUR: recordly-bin)
  • GPU: NVIDIA GeForce (driver 570.133.08)
  • System FFmpeg: ffmpeg 7.1 (from extra/ffmpeg, compiled with --enable-cuda-llvm, --enable-nvenc, --enable-vaapi)
  • Recordly version: latest
Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
32.4k
Forks
2.6k
Merge medio
1 d 22 h
PR fusionados (30 d)
18

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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