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【渲染降噪】Corona 渲染器中去噪实例介绍!
示例用途 1.保存CXR文件并在以后对其进行去噪在“为后来收集数据”选项可用于跳过实际的降噪处理,但保存CXR文件中的去噪数据。然后可以使用Corona Image Editor对此类文件进行去噪。 注意: - 使用“稍后收集数据”选项将允许您稍后仅在Corona图像编辑器中使用Corona高品质降噪器对图像进行降噪。- 如果您希望使用NVIDIA AI或Intel AI降噪器对图像进行降噪,请选择两者中的任意一个,渲染图像,然后保存到CXR。然后,您可以在Corona图像编辑器中在这两种降噪类型之间切换。 2.保存具有不同去噪量的渲染的多个版本可以使用多个“ CShading_Beauty”渲染元素来一次保存同一图像的不同版本,并应用各种数量的降噪。无论VFB中的设置如何,在每个CShading_Beauty元素的属性中指定单独的降噪量:在渲染元素列表上可见多个CShading_Beauty元素。每个元素的降噪值不同于当前在Corona VFB中设置的“降噪量”。点击放大。 3.对其他渲染元素进行消噪通过启用每个元素设置中的“也对该渲染元素应用降噪”选项,也可以对其他渲染元素应用降噪。 去噪总和 Corona高质量降噪>- 只能用于常规渲染(“场景”选项卡)。- 在CPU上执行。如果您的CPU可以运行Corona 渲染器,它也可以运行这种降噪类型。- 在渲染停止后应用。- 更精确,因此需要更多时间来计算。- 可用于高品质的静止图像和动画。- 去噪图像的最大允许分辨率和去噪渲染元素的数量取决于可用的系统RAM。 NVIDIA GPU AI去噪>- 可以启用常规渲染(“场景”选项卡)和交互式渲染(“性能”选项卡)。- 在必须是受支持的NVIDIA GPU的GPU上执行(请参阅:硬件要求)- 在渲染过程中几乎实时地应用。- 可以用于快速预览。- 不应用于动画(几乎可以肯定会闪烁)。- 可用于高质量的静止图像(前提是基本图像质量足够好并且没有出现降噪伪像)。- 去噪图像的最大允许分辨率和去噪渲染元素的数量取决于可用的GPU RAM。 英特尔CPU AI去噪>- 只能用于常规渲染(“场景”选项卡)。- 在CPU上执行。如果您的CPU可以运行Corona 渲染器,它也可以运行这种降噪类型。- 在渲染停止后应用。- 可以用于快速预览。- 比Corona High Quality去噪速度快得多,但比NVIDIA GPU AI去噪速度慢。- 不应用于动画(几乎可以肯定会闪烁)。- 可用于高质量的静止图像(前提是基本图像质量足够好并且没有出现降噪伪像)。- 去噪图像的最大允许分辨率和去噪渲染元素的数量取决于可用的系统RAM。 例子1.不降噪2.Corona优质除噪器-数量:1.03.Corona优质除噪器-数量:0.654. NVIDIA AI去噪-数量:1.05. NVIDIA AI去噪-数量:0.656.英特尔AI去噪-数量:1,07.英特尔AI降噪-数量:0.65本文《整理发布,如需转载,请注明出处及链接:相关阅读推荐:
【渲染降噪】Corona中如何使用和设置降噪处理器?
降噪是Corona 渲染器内置的功能,可用于快速使嘈杂的图像无噪点。通过消除在渲染过程中等待噪点细化的需要,它可以显着减少渲染时间。 Corona 渲染器中有3种降噪类型:1. Corona高质量 2. NVIDIA GPU AI(快速预览)3. 英特尔CPU AI(速度质量混合) 1.Corona高质量降噪器该降噪器是一种后期渲染效果,可以分析3D空间中的噪点并巧妙地降低噪点,而不会产生斑点,同时保持清晰的边缘和纹理细节。因此,它不是严格的2D后处理。渲染完成后,可以直接在VFB中将结果与原始非降噪图像进行交互混合,以实现所需的降噪水平。如果对去噪图像进行了过度处理(通常不会发生这种情况,但是有时可以观察到,例如在纹理具有非常微妙的图案并呈现少量通过的情况下),这将特别有用。降噪以及适应性的主要目的是减少获得无噪点图像所需的通过次数。报告的渲染时间减少了50%至70%。降噪还会尝试从图像中删除萤火虫(单个亮像素)。通过限制渲染或在所需时间后手动停止渲染,可在渲染完成后执行Corona高质量降噪器。注: 单击“取消”在3ds Max的渲染对话框DISCARD去噪,并且它不会被应用到最终的渲染!要停止渲染并应用降噪,需要使用Corona VFB或3ds Max渲染对话框中的“停止”按钮。 Corona高质量降噪器具有三种模式:1. 高品质——全降噪2. 仅去除萤火虫-在萤火虫是唯一问题的场景中有用,比完全降噪要快得多3. 收集数据供以后使用-为独立的Corona Image Editor收集去噪数据 有两个参数控制这种降噪类型:1. 去噪量——在去噪和未去噪图像之间混合。默认值为0.65,可以在去噪和精细细节之间达到良好的平衡。 2. 降噪半径——模糊滤镜的半径。增加它可能有助于减少非常强的噪音。减少有助于防止丢失细节。默认值通常效果最好。 2. NVIDIA GPU AI Denoiser(快速预览)顾名思义,该降噪器的主要目的是提供快速,无噪音的预览。在交互式或常规渲染期间以及停止渲染之后,几乎可以实时应用它。它需要受支持的GPU才能工作,在安装过程中会检测到该GPU 。 NVIDIA GPU AI Denoiser的工作方式与Corona高品质Denoiser相似,但是有一些实质性的区别:- 它完全在GPU上执行(Corona高品质降噪器-在CPU上)- 它使用机器学习(有时称为“ AI”)来智能地模糊噪点,但也可以产生细节(Corona高品质降噪器无法在图像上添加细节)- 它也可以在交互式渲染期间使用(仅在常规渲染完成后才能应用“ Corona高品质降噪器”)- 它几乎实时工作,并在渲染时逐渐应用于图像(Corona高品质降噪器需要时间,渲染完成后仅应用一次)- 它应主要用于交互式渲染,快速预览,以及可选地用于最终的静态影像(Corona高品质降噪器旨在用于高质量的静态影像和动画)- 它不应该用于动画,因为它不提供任何时间上的一致性-渲染不同的帧很可能会导致闪烁和伪像(只要基本图像质量足够好,Corona High Quality Denoiser可以用于动画。 )- 与Corona高品质除噪器相比,NVIDIA GPU AI除噪器没有任何其他模式该降噪类型可用的唯一设置是“降噪量”,其工作原理与“ Corona高品质降噪器”完全相同-将原始的非降噪图像与去噪结果混合在一起,可以在渲染过程中交互进行此操作,也可以一次渲染一次完成。NVIDIA GPU AI Denoiser要求在安装Corona 渲染器的过程中安装其他组件。如果检测到受支持的GPU,则会自动完成此操作。如果出现安装问题,可以手动安装其他组件。 3.英特尔CPU AI(速度质量混合)该降噪器结合了Corona高质量降噪器和NVIDIA GPU AI降噪器的功能。它仅在CPU上运行(尽管不必一定是Intel CPU;它也可以在AMD CPU上正常工作),并使用机器学习来产生无噪音的结果。但是,它比NVIDIA GPU AI Denoiser(秒vs毫秒)要慢得多,因此它只能在常规渲染结束后才能应用,而不能在交互式渲染期间实时应用。该降噪类型可用的唯一设置是“降噪量”,其工作原理与“Corona高品质降噪器”完全相同——将原始的非降噪图像与去噪结果混合在一起,可以在渲染过程中交互进行此操作,也可以一次渲染一次完成。 去噪限制使用降噪时要牢记两个重要事项:1)去噪可以改善仅在一定程度上产生噪点的图像。如果图像噪点太大,则去噪将无济于事,结果会出现斑点或充满伪影。2)去噪需要其他渲染元素,这些元素对于用户是不可见的。这些渲染元素可能占用大量内存,例如: 以1920x1080分辨率渲染的内部场景的3dsmax.exe RAM用法,其中包含10个降噪后的渲染元素:- 无降噪——6.5 GB- 快速预览降噪——7.3 GB(+ GPU VRAM)- 高质量降噪——7.3 GB 启用降噪1.Corona高质量降噪器可以在“渲染设置”→“场景”→“常规设置”→“降噪”下启用:2. NVIDIA GPU AI去噪器对于常规渲染,可以在“渲染设置”→“场景”→“常规设置”→“降噪”下启用:对于交互式渲染,可以在“性能”→“性能设置”→“交互式渲染”中切换NVIDIA GPU AI Denoiser :3.英特尔CPU AI去噪器可以在“渲染设置”→“场景”→“常规设置”→“降噪”下启用:去噪复选框Corona 渲染器 4的一项新功能是能够使用VFB和Corona Image Editor中的复选框在原始的去噪前渲染和去噪后的图像之间切换。这使您可以打开和关闭去噪功能,以便轻松比较差异。去噪和网络渲染使用Corona的分布式渲染时:>- 所有降噪类型只能在主机上执行。 >- 完全不会在渲染节点上执行降噪,因此它们不需要安装受支持的GPU或驱动程序即可使NVIDIA降噪工作。当使用其他类型的网络渲染(Autodesk Backburner,Thinkbox Deadline等)时——将作业发送到渲染节点,以便每台计算机将渲染不同的帧:>- 所有类型的降噪将在所有渲染的机器上执行。 >- 高质量降噪将需要额外的处理时间,并且必须在所有计算机上安装受支持的GPU和驱动程序才能使NVIDIA降噪工作。本文《》内容由Renderbus瑞云渲染农场整理发布,如需转载,请注明出处及链接:相关阅读推荐:
2021年最佳渲染CPU指南!
您是否想过哪种处理器(CPU)最适合渲染?在构建用于3D渲染的新计算机或专用渲染节点/渲染农场(Renderfarm)之前,您需要做的事情就是找到尽可能便宜的最佳CPU渲染。(Renderbus瑞云渲染农场CPU渲染价格低至0.125元/核时~)3ds Max,Maya,Cinema 4D,Blender和许多其他3D软件包均具有内置的和第三方的CPU渲染引擎,它们都依赖于最大的CPU多核性能。由于有如此多的CPU具有各种核心频率、核心计数、超线程和品牌,因此很难选择合适的平台。AMD Ryzen,Threadripper,Intel i5,i7,i9,XEON,Pentium,一些具有很多内核,而其他具有很高的核心频率。最后,所有这些都取决于原始的CPU渲染性能,我将使用Cinebench(当前领先的CPU渲染性能基准测试软件)对其进行评估。当然,在线上有很多列表可以检查cinebench点,但是比得分更重要的是性价比的好坏, 因为我们要避免在CPU上花费不必要的数量。这就是为什么我创建了一个性价比表,您可以根据自己的喜好对其进行排序的原因。这将为您显示最佳的渲染CPU: 最佳3D渲染CPU性能/价格($):越高越好。现在您知道了不同CPU的最佳性价比了。请记住,要真正找到不仅性能最佳的CPU,而且要找到满足您渲染需求的最佳整体系统,还应考虑:- 功耗:CPU是否需要大量电源并增加电费?- 单插槽与多插槽系统:每个CPU的整体系统价格是多少?例如,许多英特尔至强处理器可作为2个插槽系统使用,这可能会使每个CPU的整体系统价格便宜- 热量:CPU会变得很热吗?您需要大声且昂贵的散热解决方案吗?Ryzen和Threadripper CPU易于冷却- CPU冷却器价格:某些CPU(例如AMD Ryzen CPU)已经在包装中包含CPU冷却器- 主板价格:如果您需要昂贵的主板,那么便宜的CPU可能就不算什么了- 每个系统的内核数量(性能): Ryzen 5 3600可能具有极高的CPU渲染值,但您还需要多个CPU(因此需要多个系统)才能获得单个Threadripper 3990X的性能。如果您对渲染的要求很高,而单台PC可能不够用,请查看我们有关。 AMD锐龙9 3900X与Intel i9 10900K由于这些CPU都非常受欢迎,因此我多次被问到。3900X和9900K。哪一个更适合渲染?因此,让我们做一个快速比较:- AMD Ryzen 9 3900X: 12核,更便宜,渲染速度更快,包括散热器,保持低温– 3168 Cinebench(R15)点- 英特尔酷睿i9 10900K: 10核,略微活跃,可以工作,需要额外的散热器,温度会很高– 2677 Cinebench(R15)点如果您将性能以外的所有内容都放在一边,通常可以归结为:- 您是否要渲染很多(购买3900X)- 或经常在这台PC上积极工作(购买i9 10900K)。通常,在构建用于动画的计算机或用于3D建模的计算机时,会选择这两个CPU之一,因为它们是其中核心频率最高的一些CPU。 高内核数与高内核频率高内核数和高内核频率都将提高。通常,拥有更多内核是提高3D CPU渲染速度的最佳性价比。当然,仅渲染不是您通常在典型的工作站上所做的。积极地进行工作时,无论是3D、照片编辑、图形设计还是视频编辑,拥有高核心频率都会比拥有许多核心受益更多。这意味着最好同时拥有大量内核和高内核频率。由于CPU通常会在频率和内核之间进行权衡(因为散热限制和功率限制),因此通常必须在内核数量和核心频率之间找到中间地带。 在笔记本电脑上渲染的最佳CPU现在,以上所有都是可以内置到3D渲染计算机或工作站中的CPU。如果您对使用更多移动设备(例如,用于动画的笔记本电脑)感兴趣,并且还希望在此方面具有出色的CPU渲染速度,那么以下列表适合您: 基准与现实世界应该意识到,基准通常不能代表所有类型的实际工作负载。一个Threadripper 3990WX,例如,是非常快速的渲染,否则将花费大量的时间在桶中呈现阶段(也就是最容易并行的阶段)的场景。当渲染不需要很长时间(<1分钟)的帧时,通常最好使用多个低端CPU而不是一个功能非常强大的CPU。这是因为您无法完美地并行化整个渲染过程! 渲染涉及很多步骤:- 准备时间- 网格导出- 纹理加载时间- 缓存建立时间- 射线追踪造树时间- 光缓存和其他GI缓存时间..仅举几例。这些都是在更知名的渲染阶段 甚至开始之前 完成的渲染步骤。其中某些阶段甚至可能仅限于单核。并且当您拥有64个内核(如Threadripper 3990X中的内核)时,这些内核中的63个将不得不闲置等待,直到完成这些准备步骤。这些基准测试中的许多基准(例如Cinebench)主要衡量Bucket Rendering阶段,在该阶段中,具有多个内核的多核CPU容易向前推进,因为底层场景通常并不那么复杂。长话短说:确保分析要渲染的场景类型。测量一个典型场景中哪个渲染阶段通常占用最多的时间。密切注意任务管理器中的CPU使用率,以查看当前渲染阶段是使用所有CPU内核还是仅使用少数几个CPU内核来找出需要改进的地方。如今,大多数引擎都会在渲染窗口中的某个位置显示当前渲染阶段,如以下Cinema 4D Picture Viewer中的示例所示:一定还要检查我们的《》指南。它非常深入,可能使您不必购买昂贵的组件。以上《整理发布,如需转载,请注明出处及链接:相关阅读推荐:
Arnold 6已经支持GPU渲染器
Arnold 6的GPU技术基于NVIDIA的OptiX框架,并进行了优化以利用NVIDIA RTX技术。 Autodesk曾于2019年3月首次发布了Beta版本的Arnold GPU,此版本中,除了支持GPU之外,还有其他功能的更新,包含了阴影网络,头发,SSS,大气,实例化和程序。现在,Arnold 6完善了Arnold GPU工具集,其中包括灯光,着色器和摄影机的更新:- 改进了对开放阴影语言(OSL)的支持- 改进了对OpenVDB卷的支持- 现在可以按需加载纹理,而不是在渲染开始时加载纹理,有助于减少内存使用并节省第一个像素的时间- 借助多项改进,包括更高效的NVIDIA OptiX缓存,现在可以更快地达到第一个像素的时间- 对于大型网格,几何体使用的边界体积层次(BVH)内存减少了多达50%- 新的Shadow Matte着色器的第一个版本已添加到GPU渲染器中- 多余的噪声源已被消除,例如折射或反射中的间接噪声。使用自适应采样时,GPU噪声现在可以与CPU噪声相提并论,无论使用哪种渲染器,GPU噪声都可以得到更快,更可预测的结果。- 现在支持大多数LPE(39/46和计数中)- 支持大多数指示灯,包括门户- 现在支持所有相机- 支持大多数着色器 这个版本的Arnold 依然有一些限制,您可以在Arnold文档门户上找到有关Arnold GPU的受支持功能和已知限制以及硬件和驱动器要求的更多信息。
Autodesk宣布发布具有Arnold GPU RTX渲染功能的Arnold 6
Maya Arnold 6 GPU渲染,由Lee Griggs提供“我们与NVIDIA紧密合作,优化了Arnold GPU,使其可以在最新的RTX GPU和RTX Server上运行,我们很高兴能将这一更新交付给新的和现有的Arnold客户,”——高级总监Chris Vienneau说Autodesk的媒体和娱乐产品部门。来自Maya的Arnold 6 GPU渲染显示降噪通过这些更新,使用NVIDIA RTX 服务器快了好几倍。Vienneau表示:“速度和互动性对创意过程的重要性比以往任何时候都重要。” “ Arnold 6提供了性能提升,将以与CPU渲染器相同的高质量渲染结果帮助减轻负载。”Autodesk Arnold 6的新功能包括: - 统一的渲染器,允许用户在CPU和GPU渲染之间无缝切换。- 支持OSL,OpenVDB卷,按需纹理加载,大多数LPE,光源,着色器和所有摄像机。- 新的USD组件(例如hydra渲染委托,Arnold USD过程和Arnold节点和属性的USD模式)现已在GitHub上可用。- 多项性能改进可帮助最大程度地提高效率,包括更快地增加细分,改进的Physical Sky着色器以及介电微面多重散射。- Bifrost for Maya:显着的性能改进,缓存回放支持以及新的MPM布约束。使用OpenVDB卷从Maya进行Arnold 6 GPU渲染。玛雅2020Autodesk Maya 2020现在还具有新的GPU加速功能:- GPU对ncloth和nparticles的缓存可以实现平滑,实时的动画回放,而无需播放播放或跳过帧。- 新的Proximity Wrap变形器加入了GPU加速的变形器系列,使建模布料和肌肉系统等材料中的变形更加简单。Arnold GPU中,可以免费试用Arnold 6,30天。Arnold GPU可以在所有受支持的Autodesk Maya,Autodesk 3ds Max,Houdini,Cinema 4D和Katana插件中使用
2019-12-17 03:17:30GPU渲染CPU渲染
【渲染效果】Arnold CPU和GPU渲染效果对比,Arnold GPU原理详解
Katana3.0 + KtoA 2.3.0.0 gpu19 + GeForce GTX 1080Using 8 render threads参数设置:AA samples = 6GI diffsue samples = 3GI specular samples = 3GI transmisson samples = 3GI diffsue depth = 2GI specular depth = 3GI transmisson depth = 8灯光采样为默认值金属材质 (Metal)metal(左边为CPU, 右边为GPU)渲染时间:CPU - 2m13sGPU - 10s总结来说,金属这种BRDF的材质已经不需要太多运算性能,在GPU上也可以很好的计算,所以CPU和GPU的噪点都比较少,GPU渲染要快很多。当场景中有很多硬表面材质的时候,GPU会在不损失渲染质量的基础上,显示出更强大的速度和性能。玻璃材质 (Glass)glass(左边为CPU, 右边为GPU)渲染时间:CPU - 31m57sGPU - 17s玻璃这种BTDF的材质,光线追踪的渲染器实在太慢太低效了。虽然Arnold GPU渲染速度特别快,但是明显能看出来渲染细节丢失严重,噪点密密麻麻。还是使用CPU慢慢渲染比较靠谱。次表面散射材质 (SSS)sss(左边为CPU, 右边为GPU)渲染时间:CPU - 6m39sGPU - 36s次表面材质,SSS,也就是BSSRDF,是这么多测试中,Arnold GPU带来了最大的惊喜。Arnold GPU实现了 standard_surface中的random_walk BSSRDF。先简单介绍下,Arnold 5自带两种类型的SSS:diffusionrandom_walkdiffusion是一种基于经验的SSS模型,它的渲染结果更快,因为很多参数都是通过查表得到,这种经验模型也是现在普遍使用的方式。而randrom_walk是完全的光线反射计算,基于真实的物理模型。回到Arnold GPU,它不支持diffusion而是直接使用random_walk,得出的结果非常完美, 少,渲染效果和CPU非常相似。实际生产中,这个是完全可以胜任电影级的CG制作要求。科耐尔盒子 (Cornell Box)cornell_box(左边为CPU, 右边为GPU)渲染时间:CPU - 23m37sGPU - 1m27s结果很完美,虽然渲染时间很慢,但是效果惊人。和Redshift做对比的话,速度上惨败,效果上完胜。Redshift最大的问题在于间接光照往往太亮,暗部细节不够。Arnold GPU的效果和CPU基本完全一致,就这一点上,它是目前已知渲染器中(prman还不知道)做的最好的。这里请注意一下,GPU的渲染时间明显比CPU快很多的很重要的原因,是因为它们的采样相同,而采样相同的基础上,GPU渲染结果的噪点要明显比CPU渲染结果的噪点要多。Arnold Beta版的限制因为目前Arnold还处于早期的beta测试版本,所以很多特性是没有的,想要将Arnold GPU用于生产制作应该还是早了一些。以下是一些比较大的缺点。通用的限制GPU渲染,在相同采样的基础上,要比CPU噪点更多GPU渲染会将所有贴图读入内存和显存,暂不支持streaming textureGPU渲染不支持bucket rendering,所有支持的AOVs都留在内存中GPU渲染不支持OpenVDBShaders的限制暂不支持 OSL Shaders暂不支持第三方Shaders不支持AOVs写出,不支持 write_aovLights的限制暂不支持 cylinder_light暂不支持 disk_light暂不支持 mesh_light暂不支持 light_links暂不支持 light_filtersArnold GPU的未来Arnold希望将GPU渲染用于电影级的项目,但是因为GPU自身的缺点,很多渲染必须要使用CPU来计算,效率更高。所以,自由的在CPU和GPU之间切换渲染是非常重要。基于这一点,Arnold既能提供高质量的CPU单向光线追踪渲染,又能提供高效的GPU Optix光线追踪渲染。一套API支持CPU和GPUArnold设计之初就提出,使用一套API,兼容CPU和GPU渲染。现在Arnold GPU已经开始兼容一些MtoA里提供的Maya原生材质,至少这点Arnold已经取得一些进展了。支持OSL Shaders最新的消息,来自开发者论坛,NVIDIA正在和Sony一起,正在开发OSL基于GPU下的兼容性,包括OSL几个很重要的特性:Closure和LPEs。不久会加入Arnold GPU。渲染效果一致性现在看来,在效果还原上,Arnold还是做的很好的,GPU渲染尽力向CPU渲染的效果靠拢,因为两个渲染架构不同,不再延伸。来自: MIYAZAKI本文整理自Renderbus
如何搭建工作室小规模gpu渲染农场
图 2 Benchmark软件目前GPU测试数据排行 搭建云渲染平台-基本信息了解什么是GPU,优势何在我们通常所说的cpu即中央处理,全称Central Processing Unit。cpu拥有超强的逻辑能力,CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务;gpu则是图形处理器,全称Graphic Processing Unit。作为一个附属型处理器出现存在的,它主要处理计算机中与图形计算有关的工作。GPU的核数远超CPU,启用Gpu渲染加速,就是调用gpu加速图形的渲染和填充。开启gpu渲染加速后可以提升图形加载速度,降低cpu处理器的负担,使系统运行更加流畅.在图形渲染领域,不管是影视动画、建筑表现,还是CG广告,GPU凭借其专为图形加速而设计的架构和计算能力,为用户带来了一种更加高效的渲染解决方案,即GPU渲染解决方案。GPU渲染具有更快速度、更低成本的优势,而且GPU加速渲染的可用性也不断提高,越来越多搭上GPU渲染标签的高品质作品问世。 搭建云渲染平台-支持GPU渲染的渲染器就目前支持GPU渲染的渲染器来说,多是基于基于CUDA开发的,如:redshift、OctaneRender、vray等,Blender Cycles是为数不多同时支持N卡和A卡的渲染器。Redshift是世界第一款完全基于GPU加速的、有偏差的渲染器,也是现在市场接受度最高的一款GPU渲染器。Redshift采用近似法和插值技术,在样本相对较少的情况下实现无噪点的渲染结果,并在同等输出效果下,速度远超无偏差渲染器。Redshift支持多种有偏差的全局光照技术,包括:Brute Force GI、Photon Mapping (与Caustics)、Irradiance Cache (类似于Irradiance Map和Final Gather)、Irradiance Point Cloud (类似于Importons和Light Cache),同时out-of-core架构的几何体和纹理,一定程度上摆脱了显卡显存的限制,渲染数以千万计的多边形和几乎无限数量的纹理成为可能;OctaneRender是世界上第一个GPU加速最快、基于物理的无偏差渲染器。这意味着只使用计算机上的显卡,就可以获得超快的照片级逼真的渲染结果。OctaneRender 4引入了突破性的机器学习技术,可以在视口和最终帧制作渲染中交互式地对主图和AOV进行降噪。不同于其它降噪,Spectral AI降噪器在内部感知模型和引擎深处的场景数据上运行。这种特定的AI降噪器使用于体积,玻璃,折射,SSS,景深和运动模糊,在复杂的场景中将渲染时间缩短50-100倍;Blender Cycles是采用光线追踪算法的、可提供超写实渲染的无偏差渲染引擎。光线追踪算法的优点是设置参数简单,结果准确,能大大减少渲染时间。Cycles 有两种GPU渲染模式:CUDA, 在 NVIDIA 的显卡上运行的加速模式; 以及OpenCL, AMD 的显卡上运行的加速模式。V-Ray GPU有两个渲染引擎,一个是基于OpenCL,另一个基于NVIDIA 的CUDA,但是V-Ray Next,之后的版本将完全基于NVIDIA 的CUDA。根据您本地的配置可选择V-Ray GPU引擎执行射线追踪计算,或同时使用的计算机的CPU和GPU设备。 搭建云渲染平台-如何搭建多显卡渲染环境如之前所说,很多GPU渲染器是基于NVIDIA 的CUDA开发的,CUDA 是支持在一个系统中使用多个显卡的,但是这并不是自动完成的,因此应用程序拥有全面控制权。应用程序可将工作分配到多个 GPU。但是这并不是自动完成的,因此应用程序拥有全面控制权.。目前用的最多的GPU渲染器应该就是redshift,其支持的三维软件也较多,我们就以redshift渲染环境搭建为例作以说明。 图 4 redshift支持的三维软件基本步骤如果需要配置稍大规模的渲染环境,要考虑到需要配置license服务器,文件共享服务器等配置,渲染节点需要注意以下配置。基本硬件环境安装操作系统、硬件要求、驱动版本详见:+Requirements?product=maya软件环境配置三维渲染软件、渲染插件配置、GPU运行状态监控软件(GPU-Z)调度器安装配置如:deadline注意事项:虽然是GPU渲染,但是渲染前还是有大量工作需要CPU做的,比如场景转换,因此cpu的选择也不能太过随意,尽量选择主频较高、线程数较多、可持续工作时间较长的,志强系列为佳;特别是走共享服务器路径的,要注意存储及网络性能,尽量选择i/o性能较好的ssd;流程优化。以redshift为例,渲染前会转临时贴图,如通过preferences.xm或者REDSHIFT_CACHEPATH这个环境变量设置到一个公共位置的话能减少不少渲染时间
GPU和CPU的区别是什么,渲染是否是并行计算的?
二:GPU与CPU的区别想要理解GPU与CPU的区别,需要先明白GPU被设计用来做什么。现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面,我们只取一个最简单的方向作为例子。大家可能都见过上面这张图,这是老版本Direct X带的一项测试,就是一个旋转的立方体。显示出一个这样的立方体要经过好多步骤,我们先考虑简单的,想象一下他是个线框,没有侧面的“X”图像。再简化一点,连线都没有,就是八个点(立方体有八个顶点的)。那么问题就简化成如何让这八个点转起来。首先,你在创造这个立方体的时候,肯定有八个顶点的坐标,坐标都是用向量表示的,因而至少也是个三维向量。然后“旋转”这个变换,在线性代数里面是用一个矩阵来表示的。向量旋转,是用向量乘以这个矩阵。把这八个点转一下,就是进行八次向量与矩阵的乘法而已。这种计算并不复杂,拆开来看无非就是几次乘积加一起,就是计算量比较大。八个点就要算八次,2000个点就要算2000次。这就是GPU工作的一部分,顶点变换,这也是最简单的一部分。剩下还有一大堆比这更麻烦的就不说了。总而言之,CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同,所以设计上有不小的区别。它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构(示意图):CPU与GPU区别大揭秘图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元,橙红色的是存储单元,橙黄色的是控制单元。GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线,但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间,而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路,相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。而GPU的工作大部分就是这样,计算量大,但没什么技术含量,而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样,最好的办法就是雇上几十个小学生一起算,一人算一部分,反正这些计算也没什么技术含量,纯粹体力活而已。而CPU就像老教授,积分微分都会算,就是工资高,一个老教授资顶二十个小学生,你要是富士康你雇哪个?GPU就是这样,用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务,纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提,就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性,是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性,比如你说的破解密码,挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务,每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲,双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢,那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似,所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生,CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的,但是对于没那么复杂的任务,还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了,相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活,究竟还是靠CPU来管的。三:并行计算首先我们说一下并行计算的概念,它是一种类型的计算,它的许多计算或执行过程是同时进行的。将大问题可以分成较小的问题,然后可以同时解决。可以同CPU或主机进行协同处理,拥有自己的内存,甚至可以同时开启1000个线程。采用GPU进行计算时与CPU主要进行以下交互: CPU与GPU之间的数据交换,在GPU上进行数据交换先说明一下,一般来说同一时刻一个CPU或GPU计算核心上(就是我们通常所说的“核”)只能够进行一个运算,在超线程技术中,一个计算核心在同一时刻可能进行多个计算(比如对于双核四线程的CPU,在不发生资源冲突的情况下,每个计算核心可能同时进行两个计算),但超线程通常只是使逻辑计算核心翻倍。我们平时看到自己使用的CPU可以同时运行几十个程序,实际上,从微观角度来说,这几十个程序在一定程度上仍然是串行的,比如在四核四线程CPU上,同一时刻只能够进行4个运算,这几十个程序便只能在四个计算核心上轮换执行,只是由于切换速度很快,在宏观上表现出的就是这些程序在“同时”运行。GPU最突出的特点就是:计算核心多。CPU的计算核心一般只有四个、八个,一般不超过两位数,而用于科学计算的GPU的计算核心可能上千个。正由于计算核心数量的巨大优势,GPU在同一时刻能够进行的计算的数量远远地把CPU比了下去。这时候,对于那些可以并行进行的计算,利用GPU的优势就能够极大地提高效率。这里解释一下任务的串行计算和并行计算。串行计算通俗来说就是先计算完一个之后再计算下一个,并行计算则是同时并行的计算若干个。比如计算实数a与向量B=[1 2 3 4]的乘积,串行计算就是先计算a*B[1],再计算a*B[2],然后计算a*B[3],最后计算a*B[4],从而得到a*B的结果,并行计算就是同时计算a*B[1]、a*B[2]、a*B[3]和a*B[4],得到a*B的结果。如果只有一个计算核心,四个计算任务是不可能并行执行的,只能够一个一个地串行计算,但如果有四个计算核心,则可以把四个独立的计算任务分到四个核上并行执行,这便是并行计算的优势所在。正因如此,GPU的计算核心多,能够进行并行计算的规模便非常大,对于一些能够通过并行计算解决的计算问题便表现出了优于CPU的性能。比如破译密码,将任务分解成可以独立执行的若干份,每一份分配在一个GPU核心上,便可以同时执行多份破译任务,从而加快破译速度。但并行计算不是万能的,它需要一个前提:问题可以分解为能够并行执行的若干个部分。很多问题不满足这个条件,比如一个问题有两步,而第二步的计算依赖于第一步的结果,此时,这两部分便不能并行的执行,只能够串行地依次执行。实际上,我们平时的计算任务常常有复杂的依赖关系,很多重要的计算任务并不能够并行化。这是GPU的一个劣势。关于GPU编程方面主要有以下方法:由于不是编程科班出身,这里就不多加介绍了,有兴趣的朋友可以自行找资料。关于GPU的并行计算,就说这么多,有更深了解的朋友欢迎来沟通。
2018-05-25 10:51:21CPU渲染GPU渲染