Дорогие друзья, я рад анонсировать работу над новыми видео для моего YouTube-канала.
В новых видео я расширяю свой курс по визуализации в Blender, подготовленный ранее совместно с порталом Vysotskiy Consulting.
=================================
Курс «Визуализация в Blender: Базовый» познакомит вас с инструментами визуализации и процессами подготовки моделей САПР для визуализации в пакете Blender.
Курс будет полезен архитекторам и промышленным дизайнерам, желающим создавать визуализацию своих проектов с использованием пакета 3D моделирования, анимации и визуализации Blender.
В основе курса лежит процесс подготовки архитектурной модели в САПР Renga, экспорт модели из Renga в Blender и визуализация модели с помощью инструментов Blender и ядра визуализации Cycles.
Курс познакомит вас с основами работы инструментов визуализации Blender, возможностями инструментов шейдинга, освещения, камер и композитинга.
Вы научитесь создавать основные материалы, многослойные материалы, освещение, конфигурировать камеры и визуализировать сцену для последующей пост-обработки как в Blender, так и в сторонних решениях для композитинга.
=================================
ВИДЕО 1. Data transfer between CAD and DCC Applications
В данном видео, я расскажу о передаче данных между САПР и DCC приложениями. Особенности обработки и представления 3D-моделей, созданных в САПР, отличаются от работы в DCC-приложениях и передача данных накладывает определенные ограничения, иногда усложняющие обработку модели.
ВИДЕО 2. Working with a Cryptomatte pass. Blender Cycles Workflow
Во втором видео, мы поговорим о работе над масками в визуализированном с помощью Blender Cycles Renderer изображении на основе прохода Cryptomatte.
Проход Cryptomatte позволяет значительно упростить процесс создания масок и ускорить процесс работы с изображением на этапе композитинга, как в Blender, так и в NUKEX.
Видео появятся в середине Ноября 2023, следите за анонсами!
Я решил немного перемонтировать и сделать публичным свой доклад с CG EVENT 2021 Metaverse.
Сейчас, производство медиа-контента растет неимоверными темпами. Рост популярности стриминговых сервисов, высококачественных игр, и уменьшение времени производства, стали стимулировать развитие облачных решений для создания, обработки и визуализации данных, а также сделало основой создания контента децентрализовано, из любой точки мира.
Я давно слежу за разработками компании NVIDIA и постоянно использую их возможности для создания контента, а также организации удаленных рабочих станций и виртуализации приложений.
С анонсом доступности формата USD от PIXAR, ключевые вендоры программного и аппаратного обеспечения объявили о создании своих решений с поддержкой формата USD и его возможностей.
С выходом платформы NVIDIA RTX, компания сделала мощнейший шаг к предоставлению высококачественной визуализации максимальному количеству пользователей. С выходом архитектуры Ampere, NVIDIA анонсировала разработку платформы для коллаборативной работы, интерактивной визуализации и создания компьютерных моделей с применением ИИ — NVIDIA Omniverse.
В своем новом докладе я сделаю обзор платформы Omniverse и приведу несколько примеров, созданных мною в ходе экспериментов с инструментами и их возможностями.
Мы поговорим о цельном взгляде, не как на прикладное ПО, а комплекс программно-аппаратный.
Новая высота коллаборативной работы. Создание метавселенных в NVIDIA Omniverse
Сейчас, производство медиа-контента растет неимоверными темпами. Рост популярности стриминговых сервисов, высококачественных игр, и уменьшение времени производства, стали стимулировать развитие облачных решений для создания, обработки и визуализации данных, а также сделало основой создания контента децентрализовано, из любой точки мира.
Я давно слежу за разработками компании NVIDIA и постоянно использую их возможности для создания контента, а также организации удаленных рабочих станций и виртуализации приложений.
С анонсом доступности формата USD от PIXAR, ключевые вендоры программного и аппаратного обеспечения объявили о создании своих решений с поддержкой формата USD и его возможностей.
С выходом платформы NVIDIA RTX, компания сделала мощнейший шаг к предоставлению высококачественной визуализации максимальному количеству пользователей. С выходом архитектуры Ampere, NVIDIA анонсировала разработку платформы для коллаборативной работы, интерактивной визуализации и создания компьютерных моделей с применением ИИ — NVIDIA Omniverse.
В своем новом докладе я сделаю обзор платформы Omniverse и приведу несколько примеров, созданных мною в ходе экспериментов с инструментами и их возможностями.
Мы поговорим о цельном взгляде, не как на прикладное ПО, а комплекс программно-аппаратный.
Ключевые темы доклада:
Анализ изменений рынка производства медиа-контента
Новые реалии и возрастание спроса на виртуальные продакшены
Создание ассетов и их дистрибуция
Проблема передачи ассетов и данных
между приложениями
между участниками
Open Source и унификация разработки приложений и стандартов
VFX Reference Platform
PIXAR выпускает Universal Scene Description (USD)
Концепции формата данных USD
Возможности и основные отличия от других форматов
NVIDIA RTX, поколение Ampere и все что вокруг него
Новые графические ускорители
Профессиональные решения NVIDIA и программно-аппаратный стек
Трассировка лучей во всех приложениях
Системы визуализации с поддержкой NVIDIA RTX
Платформа NVIDIA Omniverse
Ключевые элементы платформы NVIDIA Omniverse
Компоненты платформы Omniverse
Модули-коннекторы
Обзор приложений Omniverse
Оборудование и аппаратные решения для работы с NVIDIA Omniverse
Насколько сильно мы ушли в облака?
Презентация основана на личном экспериментальном опыте работы с NVIDIA Omniverse и первом выполненном с её помощью проекте. Когда данные и ассеты формировались в Autodesk Maya, а затем передавались с помощью LiveLink и Omniverse Connect в приложения Omniverse.
Коллеги и друзья я приветствую вас в продолжении моего большого “многосерийного” обзора новинок компьютерного оборудования. В начале месяца на страницах isicad.ru я опубликовал первую часть статьи «Тест-драйв HYPERPC PRO T7 STUDIO. Взгляд на платформу NVIDIA STUDIO в действии». В этом году специалисты CG-индустрии и проектирования много говорят о переменах и возможностях применения новейших технологий, включая AI и ML.
В новейшем тестировании и практической оценке решения и демонстрации возможностей NVIDIA STUDIO я постарался собрать максимум информации о десятом поколении процессоров Intel Core i9 и GPU линейки TITAN RTX и изучить возможности технологии NVIDIA NVLink.
Сразу замечу, что каждое из приложений по своему использует возможности CPU и GPU, а также может поддерживать и не поддерживать режим NVIDIA SLI, и в частности NVLink, а это может потребовать создания глобальных конфигураций оборудования системы под определенные задачи и приложения.
Видео-презентация возможностей систем на основе платформы NVIDIA STUDIO
Для демонстрации возможностей систем на основе платформы NVIDIA STUDIO я подготовил большой ролик на своем канале на YouTube. В данном видео я демонстрирую работу нескольких приложений, для которых выполнена оптимизация драйверов NVIDIA STUDIO и привожу примеры различных конфигураций под определенные задачи и приложения.
Результат теста в ПК ЛИРА 10
Программный комплекс ЛИРА 10 является лидирующим инструментом среди специалистов выполняющих расчеты конструкций зданий и сооружений. Я специально обратился к разработчикам и попросил предоставить мне на короткий период лицензию для тестирования HYPERPC PRO T7 STUDIO. Также разработчики предоставили модель Стадиона РОСТОВ-АРЕНА оригинальный расчет которой потребовал 72 часа, что по современным меркам очень долго.
Рис. 1. ПК LIRA 10 позволяет выполнять анализ конструкций зданий и сооружений высокого уровня детализации за очень короткое время и с высокой точностью. Футбольный стадион в г. Ростов-на-Дону. Объект: Футбольный стадион в г. Ростов-на-Дону, Разработчики проекта: НИЛ НиСС МГСУ, ЦНИИПромзданий, Авторы расчетной модели: Мкртычев О.В., Дорожинский В.Б., Бунов А.А., Колесников А.В.
Используя процессор десятого поколения Intel Core i9-10940X и SSD-накопитель Samsung SSD 970 EVO Plus расчет данной модели в ПК LIRA 10.10 занял всего 3,5 часа. Причем особенностью процесса является создание записи данных объемом около 19Гб, что на SSD M.2 выполняется во много раз быстрее в сравнении с классическим HDD. А полный объем всех данных, расчета составил 40 Гб.
Если вы являетесь специалистом по расчетам, и используете такие приложения как ЛИРА 10, я рекомендую присмотреться к выбору рабочей станции с многоядерными CPU и SSD накопителями M.2, на подобии рассмотренного в данном обзоре экземпляре HYPERPC PRO T7 STUDIO, что существенно ускоряет процесс вычислений и подготовки отчетов и сдачи документации на экспертизу.
Презентационное видео подготовленное автором для компании ЛИРА-Софт посвященное возможностям ПК ЛИРА 10. Данное видео было создано с применением технологий NVIDIA RTX, V-Ray for Maya, DaVinci Resolve и NUKE
Инструменты Autodesk Maya с поддержкой GPU-ускорения
Вернемся еще раз к Maya. Данный пакет является отличным примером решения, активно использующего все возможности платформы NVIDIA STUDIO. Это не только визуализация изображений, но также использует возможности NVIDIA CUDA и OpenCL для вычислений деформаций и расчета каждого ключа анимации, и возможности API Direct3D для кэширования данных анимации. Эта прогрессивная технология развивается уже несколько лет и используется аниматорами для более быстрой работы над анимацией сложных моделей.
Рис. 2. Инструментарий Cached Playback доступный в Maya 2020 позволяет создавать кэш анимации модели и достигать большей производительности при воспроизведении анимации
Наличие двух GPU NVIDIA TITAN RTX позволяет распределить устройства для выполнения определенных задач, например указать GPU, память которого необходимо использовать при создании кэша анимации. Также, данный принцип можно использовать совместно с инструментарием GPU Cache, который позволяет использовать GPU для кэширования данных сцены.
Рис. 3. Инструментарий GPU Cache позволяет создавать кэш данных сцены, например геометрию модели Bifrost, в памяти GPU
Например, применение инструментария GPU Cache в Maya существенно ускоряет воспроизведение анимации сложной геометрии. Например процедурное-сгенерированных моделей, например с помощью Maya Bifrost. Ряд тестов с моделями жидкостей, созданных с помощью Bifrost, показал высокую производительность рабочей станции HYPERPC PRO T7 STUDIO и GPU NVIDIA TITAN RTX в работе с данными анимации в кэше.
Отдельное внимание я всегда уделяю распределению вычислительных ресурсов между различными компонентами системы. В первой части я написал, что необходимо помнить о том, как выглядит процесс вашей работы и где может потребоваться максимум вычислительных возможностей, а где может потребоваться минимум.
Я специально записал видео, в котором показываю, как обычно выполняю конфигурацию системы для работы с Autodesk Maya и V-Ray. В частности, распределяю ресурсы двух GPU между двумя различными задачами, а также выбираю определенный тип API для графического ядра Maya Viewport 2.0.
Конфигурация Maya и V-Ray для оптимальной производительности на Multi-GPU системах.
В процессе тестирования рабочая станция HYPERPC PRO T7 показала себя с хорошей стороны в работе над комплексными проектами и моделями, а также анимацией. Пакет Maya является отличным и признанным инструментов среди разработчиков игр, а ускорение процессов визуализации (запекания текстур) и разработки образа может быть достигнуто с помощью высокопроизводительных CPU и GPU, а также высокоскоростной дисковой подсистемы.
Коллеги и друзья я рад приветствовать вас в очередном большом обзоре новинок компьютерного оборудования. В прошлом году я активно тестировал ноутбуки созданные на основе инициативы и платформы NVIDIA STUDIO, и ориентированные на широкий круг пользователей. Я протестировал два ноутбука от MSI (см. ссылки в конце публикации) и продемонстрировал возможности платформы NVIDIA STUDIO. В этом году специалисты CG-индустрии и проектирования много говорят о Blender и AI, а также ML, но, я же как всегда в поиске интересных решений и способов применить возможности нового оборудования, такого как процессоры Intel Core 10-го поколения, и NVIDIA TITAN RTX. Оказалось, что с помощью таких систем можно решать самые разнообразные вычислительные задачи в параллельно.
Итак, мы в M&E и области проектирования всегда испытываем определенные трудности при нехватке вычислительной мощности рабочих станций. Но в то же время, хотим приобретать компьютеры, которые будут стоять на рабочем месте не один год и выполнять самые разнообразные задачи, «привет дженералистам!»* :). В новейшем тестировании и практической оценке решения и демонстрации возможностей NVIDIA STUDIO я постарался собрать максимум информации о десятом поколении процессоров Intel Core i9 и GPU линейки TITAN RTX и изучить возможности технологии NVIDIA NVLink. Сразу замечу, что каждое из приложений по своему использует возможности CPU и GPU, а также может поддерживать и не поддерживать режим NVIDIA SLI, и в частности NVLink, а это может потребовать создания глобальных конфигураций системы под определенные задачи. * - Дженералист (Generalist) - в индустрии M&E является специалистом широкого профиля, способным решать самые разнообразные задачи за короткое время. - прим. автора.
Характеристики протестированной рабочей станции HYPERPC PRO T7 STUDIO
В прошлом году мне довелось протестировать превосходные ноутбуки на основе платформы NVIDIA STUDIO, данные обзоры были с интересом встречены профессиональными пользователями. Зимой 2020 года, компания NVIDIA объявила о расширении платформы NVIDIA STUDIO и на десктопные системы. Идея заключается в том, чтобы создавать сбалансированные рабочие станции с применением единого многофункционального драйвера — STUDIO DRIVER, который содержит не только обширные настройки и шаблоны для игровых приложений, но и реализует поддержку профессиональных приложений и графических ускорителей линейки NVIDIA Quadro, а пользователям GPU линейки GeForce становятся доступны новые возможности, ранее доступные только в линейке GPU NVIDIA Quadro. Мне же, как профессиональному пользователю, было интересно взглянуть и протестировать современные приложения на современном оборудовании с поддержкой многих передовых технологий, и сравнить, как изменилась производительность нового процессора по сравнению с CPU предыдущих поколений и даже с CPU от AMD. При этом, я планирую обновлять свою рабочую станцию, и я непременно рискнул предоставленной мне возможностью протестировать современный компьютер.
Рис. 00. Фотография пришедшего ко мне на тест-драйв компьютера
В свежем обзоре я рассматриваю новинку этого лета, а именно высокопроизводительную рабочую станцию HYPERPC PRO T7 от компании HYPERPC, в кастомной конфигурации. Для вашего удобства я подготовил список всех ключевых характеристик протестированной мною рабочей станции:
Как я писал в ранних обзорах, ключевыми для платформы NVIDIA STUDIO являются нескольких правил, обеспечивающих высокую производительность в работе. По своей сути, мы увеличиваем размер системы из мобильного форм-фактора до размеров полноценной рабочей станции, с возможностью более гибкой кастомизации. А формат настольного ПК для этого подходит лучше всего. Для моего тестирования была подготовлена модификация компьютера с двумя GPU NVIDIA TITAN RTX, поставляемых с 24 Гб графической памяти, и созданных на основе чипа TU102 на базе архитектуры NVIDIA Turing. В качестве платформы была выбрана материнская плата ASUS WS X299 SAGE, созданная на основе чипсета X299 и поддерживающая процессоры Intel Core 10-го поколения. Для работы с большими массивами данных, я попросил укомплектовать компьютер 128 Гб ОЗУ, что позволило протестировать приложения с ИИ, а также протестировать визуализацию комплексных моделей и сцен. Сердцем всей системы является процессор Intel Core i9-10940X. Процессоры 10-го поколения стали доступны совсем недавно и пока в основном доступны среди компаний производителей компьютерного оборудования. Так как плата поддерживает установку двух и более GPU, для тестов разработчики системы предложили установить два GPU NVIDIA TITAN RTX объединенные мостом NVLink. Чтобы протестировать производительность системы в различных задачах и приложениях, требовательным к системной памяти и памяти GPU. Это особенно актуально в задачах обработки видео и композитинга ,где могут быть активно использовать возможности GPU для ускорения вычислений и хранения кэша данных. Перед тем, как я поделюсь результатами тестирования я и подробнее опишу ключевые особенности каждого из протестированных компонентов, я хочу сделать небольшое отступление и описать процессы и задачи, которые используют определенные компоненты системы (CPU, GPU, SSD, HDD). Одним из важных моментов является тестирование совокупности компонентов системы, когда в вычислениях активно участвуют и CPU и GPU, а также дополнительное оборудование, обеспечивающее ускорение вычислений в специализированных задачах, например обработка звука, или оцифровка видеосигнала.
