CG-котики и кошечки, я вас приветствую! В прошлом году я рассказывал про
ноутбуки RTX STUDIO, а в этом году, мне посчастливилось разжиться целым
компьютером созданном на основе платформы RTX STDUIO. При поддержке
компании
@HYPERPC я получил возможность исследовать все интересовавшие
меня технологии. Это и вычисления общего назначения, визуализация,
интерактивные приложения и даже ИИ. И чтобы исследовать большинство
технологий, для тестирования и исследований, специалисты HYPERPC создали
рабочую станцию линейки
HYPERPC PRO T, с двумя
GPU NVIDIA TITAN RTX,
объединенных мостом NVLink, на основе современного процессора Intel Core
i9 10-го поколения. В данном посте я хочу поделиться с вами первыми
результатами нашего обширного исследования. Как ни странно, но Blender с
его Cycles, а также Maya, Arnold и V-Ray превосходно используют
multi-CPU и multi-GPU конфигурации и возможности NVLink. В данном посте,
я прикладываю несколько иллюстраций из будущей статьи, а также ряд
сравнительных тестов, в которых вы можете увидеть, как работают
различные ядра визуализации. Современные CPU Intel показывают очень
хороший результат в высокопроизводительных вычислениях, а вот GPU NVIDIA
TITAN RTX позволяет визуализировать комплексные сцены, но при этом
позволяет допускать определенных вольностей в размерах текстур и т. п.
По Maya я запишу отдельный скринкаст, посвященный Evaluation Toolkit и
Cached Playback. Чтобы наглядно продемонстрировать особенности
применения рабочих станций на подобии HYPERPC PRO T.
![Системный блок HYPERPC PRO T предоставленный для тестирования](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEge1GocTdYomTGIfMhnKwKT8kzX9C5fY_2zVUtNZALuJrl-eKFiPbKjVaU8t10ElE1-EHcCwgGjITZnfW5yphdAZFcqfB9E7p8MYg9Xsw12nByoXr64lBdL_umsl3h2hOU321rVssb6pz-i/w300-h400/photo.jpg) |
Системный блок HYPERPC PRO T предоставленный для тестирования |
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjzv7dNi6HA11MxsgmqxITI6RqzNLYzUcouLlZ6AWR69VGxdHV4C6DV4QbMcXl6o9ss1fovXBjVKMrpXwEi8FCOw0p2LLUWrSPajfvDJH7j8oU_4P4-sm-aC6AccceDd2c9DpsJ-wq5WgHs/w400-h266/img_002_cpuz.png) |
Процессор Intel Core i9-10940X установленный в тестируемой системе |
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEijYRmye49BXFCD_ZdkIiGb3HAH0kHyiSZoRTX9nbu-fUxrIKcdGznOmswAbitGUJ_jBuYgNn8x87Kp-x7b5psjybmNEAqJKhZN0tQkyl-img9itgbDyqogyNi7uyJBsSBtbWeMhTq83Amu/w400-h271/img_003_gpuz.png) |
Характеристики графических ускорителей NVIDIA TITAN RTX |
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjALPelSkEHSNhju-f6f9zhXJ4kYjg4yptSS9Qf_GsaKzHLT7g0oJOzHkCSupIflWM4Tzxl3ZmvFJ0i5pJDB6D0YGBcraRhSSv0afZoAe9UM-HCRemqCP8Lb6Bfoqo-5UFNhsYMKkAF1zGi/w400-h180/img_004_diskmark.png) |
Производительность дисковых систем (слева SSD M,2, справа HDD Seagate Iron Wolf) |
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhYzUw5gFEkgNjKwL4nsRNlZMYxtqC92FmmVfqILUcw0kVex25dhZJbIaUo9O_fFxYnN08cAP9JvTT_vhz8_25-QDiNTJ7s8KleEXe7OF8Ya0kGyFQzG_DB9l1z3vsXT373Yv3haQd4k3qq/w400-h250/cycles_renderer_tests_2020.png) |
Результаты тестирования системы с помощью Blender Cycles Redner Engine |
На иллюстрации выше вы можете видеть результаты тестов визуализации
трехмерных сцен с помощью ядра визуализации Cycles, реализованного в
Blender. Каждая сцена визуализировалась в различных конфигурациях. CPU,
1x GPU (CUDA), 2x GPU (CUDA, 1x GPU (OptiX), 2x GPU (OptiX with NVLink)
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhpmlLA6EGcGTKtmBLpe2LjTeJV8rfzg1rdNNyGTs2kP4g_vHQGRK41LnxzZcJCWhvMke4_lIglGaq48LftULjkjXWVZzOqAzrXmcSlWnsFYHSJBN518KOOTdmisHVIisYe85eYqcbOL6m7/w400-h183/blender_grosbery_2x_gpu_test_proress.png) |
Визуализация сцены с помощью двух GPU NVIDIA TITAN RTX в Blender Cycles. |
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhNhFQm_bFl8Y0enIhtGmR1niv3lbOSyvGrMmelnETY5IIBZeVAu_uLTrL3lTty-HE-ej8b6qgucztnu5CcoOj0fTYT96vBqyvt-S43N-UheR89XLwsTXNgRqj-5DA33VFb8smGWyPV7AAB/w400-h200/Maya_2020_MtoA_4_render_time_compare..png) |
Визуализация сцены NVIDIA SOL в MtoA 4.X. |
Вы можете заметить, что TITAN RTX идет вровень с GeForce RTX 2080 SUPER,
но ключевым плюсом TITAN RTX является наличие большого количества
графической памяти, и большее количество ядер CUDA и ядер RT, но при
этом меньшая частота GPU, в сравнении с тем, что использован в 2080
SUPER.
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhlsjPDKAWjsjJrFpUjBgu9pcbKvMV8c_w93pFETyjW_kjuR20Hpx0zxuVSGb5uJGOiYrhmK1TWuH1cj05Jv8cZTLg2W9qLP6fgFx_04fqY16cQhS56gkslvBiVpNsFaLUfRN8bZfQyr2iu/w400-h225/NVIDIA_SOL_model_render_2xGPU_RTX.png) |
Процесс визуализации сцены NVIDIA SOL с помощью MtoA 4.X на двух GPU NVIDIA TITAN RTX |
За счет большого объема графической
памяти (24 Гб), становится возможным визуализировать более массивные
сцены, содержащие текстурные карты с большим разрешением, большое
количество геометрии с сотнями миллионов, и даже миллиардами полигонов.
Помимо этого, становится возможным работать с несколькими ресурсоемкими
приложениями, особенно это касается вопросов разработки контента для
кино, анимации и визуальных эффектов. Но при дальнейшем увеличении
объемов данных, выбор уходит в сторону GPU с большими объемами
графической памяти и более гибкими возможностями управления ею.
Системы
HYPERPC PRO T и аналогичные им, я могу порекомендовать как отдельную
систему для визуализации. Вы можете использовать ее для обработки
различных задач, и постоянных вычислений, распределяя ресурсы и
конфигурируя под различные вычислительные задачи. Я уже провел ряд
тестов в САПР ЛИРА 10, где активно проверил рабочую станцию с помощью
вычислений модели футбольного стадиона в г. Ростов-на-Дону.
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj3P72woM9bmJqzVvl9o4Eb7HzZkmdNI6zSzfD9zz7-DBFymU6ZxJdONpm2MzpSm3vq8q1W_GPoIE4fuHfS3QWziIrVmAaInze1agmj51mQaUpzS995_o2ja44sW-zYm0hcSYw6-NGEa6ZN/w400-h225/LIRA10_compute_process_screenshot.png) |
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. |
Наличие высокоскоростного SSD M.2
показало превосходную скорость в чтении/записи данных в ПК ЛИРА в
процессе вычислений. Это существенно снижает время вычислений, так как
снижается время обращений к жестким дискам. Более подробные замеры я
опубликую чуточку позже в виде соответствующих иллюстраций и графов. Но
уже сейчас могу сказать, что три года назад, для расчетов данной модели
требовалось 32 часа, сейчас, приложение выполняет аналогичные вычисления
за 4 часа.
#maya #rednering #blender #vray #technology #media #hyperpc