Apollo项目多实例运行指南
2025-06-26 22:28:30作者:裘旻烁
在流媒体游戏和远程桌面应用中,Apollo作为一款优秀的开源解决方案,经常需要应对多显示器场景的需求。本文将详细介绍如何在单台主机上运行多个Apollo实例,实现双显示器甚至多显示器的扩展支持。
多实例运行原理
Apollo的多实例运行基于虚拟显示器的概念。通过创建多个虚拟显示器设备,每个Apollo实例可以独立捕获和传输不同显示器的内容。这种方案不需要额外的物理硬件,完全通过软件模拟实现。
准备工作
在开始配置前,请确保:
- 已安装最新版本的Apollo
- 系统具备足够的资源运行多个实例
- 了解基本的命令行操作
配置步骤
1. 创建虚拟显示器
首先需要为每个实例创建独立的虚拟显示器。Windows系统可以通过以下方式实现:
- 打开显示设置
- 进入"多显示器"配置
- 添加虚拟显示器
2. 配置文件准备
为每个Apollo实例创建独立的配置文件。建议使用不同的文件名区分,例如:
- apollo_primary.ini
- apollo_secondary.ini
3. 实例参数配置
在每个配置文件中,需要指定不同的参数:
[display]
output_index = 0 # 主显示器
# 或者
output_index = 1 # 扩展显示器
4. 启动多个实例
使用命令行分别启动不同实例:
apollo.exe --config apollo_primary.ini
apollo.exe --config apollo_secondary.ini
高级配置选项
性能优化
当运行多个实例时,可以考虑以下优化措施:
- 为每个实例分配不同的编码器
- 调整每个实例的码率和分辨率
- 错开帧捕获时间
资源隔离
为确保稳定性,建议:
- 为每个实例设置CPU亲和性
- 分配独立的内存区域
- 监控每个实例的资源占用
常见问题解决
- 显示器识别错误:检查虚拟显示器是否已正确创建并启用
- 性能下降:降低单个实例的编码质量或分辨率
- 连接不稳定:检查网络带宽是否足够支持多路流
应用场景
多实例Apollo特别适合以下场景:
- 专业设计工作站的远程访问
- 多屏交易系统的远程监控
- 游戏直播中的主副屏分离传输
通过合理配置多个Apollo实例,用户可以轻松实现复杂的多显示器远程访问方案,满足各种专业需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661