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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aB1,再计算aB2,然后计算aB3,最后计算aB4,从而得到aB的结果,并行计算就是同时计算aB1、aB2、aB3和aB4,得到aB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。的并行计算,我们从三点进行简单的阐述。
2018-05-25 18:51:21CPU渲染GPU渲染