Bài viết này trình bày cách V-Ray sử dụng phần cứng của bạn và cách chọn các thành phần tốt nhất cho máy trạm kết xuất. Thông tin được cấu trúc theo cách giúp giải thích cách các thành phần phần cứng khác nhau được sử dụng bởi các tác vụ tính toán khác nhau được thực hiện bởi V-Ray.
Hướng dẫn này cũng trả lời các câu hỏi như:
- Làm thế nào để chọn phần cứng tốt nhất để kết xuất với V-Ray?
- V-Ray sử dụng các thành phần phần cứng khác nhau như thế nào?
Tổng quan
Với sự tiến bộ nhanh chóng của khả năng phần mềm và sức mạnh tính toán, việc tìm kiếm một giải pháp phần cứng "chứng minh tương lai" có thể được sử dụng trong vài năm tới là điều tự nhiên.
Vì phần cứng là một chủ đề rất rộng với nhiều khía cạnh khác nhau, mục đích của bài viết này là thiết lập các hướng dẫn cơ bản giúp hiểu rõ hơn các yêu cầu phần cứng để kết xuất với V-Ray.
Lưu ý: Chính sách của Chaos là không đưa ra các khuyến nghị cụ thể về thương hiệu, kiểu máy, cấu hình phần cứng máy tính hoặc cách khác.
Nhanh hơn là tốt hơn
V-Ray được phát triển và tối ưu hóa để tận dụng toàn bộ khả năng của tất cả các thành phần phần cứng: CPU, GPU, RAM, lưu trữ, mạng và bo mạch chủ. Theo nguyên tắc thông thường, phần cứng càng nhanh, kết xuất càng nhanh.
Cả CPU và thiết bị GPU đều có thể được sử dụng đồng thời với V-Ray. Khi sử dụng công cụ CPU V-Ray, tất cả các lõi xử lý có sẵn đều được sử dụng để kết xuất, nhưng đồng thời các thiết bị GPU có thể được sử dụng để khử nhiễu và áp dụng hiệu ứng ống kính. Ngoài ra, khi sử dụng công cụ GPU V-Ray, V-Ray sử dụng card đồ họa để kết xuất, nhưng cũng sử dụng một phần CPU (ví dụ: khi tính toán giải pháp GI bộ nhớ cache nhẹ). Một trường hợp sử dụng khác là kết xuất lai trong GPU V-Ray, nơi cả hai thành phần GPU và CPU có thể hiển thị cùng một lúc.
Điều này có nghĩa là phương pháp kết xuất xác định tùy chọn phần cứng.
Yêu cầu hệ thống tối thiểu
Bạn có thể tìm thấy các yêu cầu hệ thống tối thiểu để kết xuất với V-Ray cho 3ds Max, SketchUp, Rhino và các sản phẩm khác trên các trang tương ứng của chúng. Các yêu cầu hệ thống là giống nhau đối với tất cả các sản phẩm sử dụng cùng một phiên bản chính của V-Ray.
Tốt nhất là chọn phần cứng của bạn dựa trên nghiên cứu. Kết quả V-Ray Benchmark cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu suất V-Ray với các cấu hình phần cứng khác nhau.
Điểm chuẩn V-Ray
V-Ray Benchmark là một công cụ miễn phí của Chaos Group được thiết kế đặc biệt để kiểm tra tốc độ phần cứng của bạn hiển thị với V-Ray.
Trang kết quả V-Ray Benchmark cho phép bạn so sánh máy của mình với các kết quả khác do người dùng gửi với các cấu hình phần cứng khác nhau. Đây là một cách rất hữu ích để so sánh hiệu suất phần cứng mà không cần tự kiểm tra vật lý các cấu hình phần cứng khác nhau. Trang kết quả được chia thành hai loại chính: CPU và GPU.
Kết quả CPU không thể so sánh với kết quả GPU, vì điểm số khác nhau đối với hai động cơ.
Windows, Linux hoặc Mac
V-Ray hỗ trợ các nền tảng Windows, Linux và Mac và sự lựa chọn tùy thuộc vào sở thích cá nhân. Có một bất lợi nghiêm trọng trên nền tảng Mac vì không có hỗ trợ chính thức cho kết xuất GPU. Nếu bạn có kế hoạch sử dụng GPU V-Ray, Windows hoặc Linux sẽ là những lựa chọn tốt hơn.
Bạn có thể tìm thêm thông tin về hỗ trợ kết xuất GPU trên Mac tại đây.
CPU
CPU là thành phần phần cứng quan trọng nhất để kết xuất. Nó thực hiện gần như tất cả các tính toán khi sử dụng công cụ CPU V-Ray, điều này làm cho nó trở thành đơn vị duy nhất ảnh hưởng đến thời gian kết xuất nhiều nhất. CPU nhanh hơn đồng nghĩa với kết xuất nhanh hơn.
Điều quan trọng là phải phác thảo rằng CPU cũng được sử dụng khi công cụ kết xuất GPU V-Ray được sử dụng. Điều này là do nó thực hiện một số tính toán trên CPU, có nghĩa là thời gian kết xuất GPU V-Ray nhanh hơn với CPU nhanh hơn.
Kết xuất lai (CPU + GPU) cũng có thể tăng hiệu suất của GPU V-Ray khi sử dụng CPU mạnh hơn.
Để biết thêm thông tin về kết xuất Hybrid với GPU V-Ray, hãy đọc bài đăng trên blog Chaos này hoặc tham khảo thiết lập kết xuất Hybrid cho GPU V-Ray trong 3ds Max, SketchUp, Rhino hoặc xem các trang tương ứng cho các sản phẩm khác.
V-Ray chạy trên cả bộ xử lý AMD và Intel, vì vậy sự lựa chọn là tùy thuộc vào sở thích của người dùng. Nói chung, CPU mạnh hơn tốt hơn hệ thống CPU dual-socket hoặc multi-socket. Cấu hình NUMA cũng có xu hướng hoạt động kém hơn.
GPU
Kết xuất GPU ngày càng trở nên phổ biến khi phần cứng có giá cả phải chăng hơn, trong khi hiệu suất tiếp tục tăng. Card đồ họa càng nhanh, kết xuất GPU càng nhanh.
Mặc dù các thiết bị GPU không được sử dụng trực tiếp khi hiển thị trên CPU, chúng vẫn có thể được sử dụng để tăng tốc độ khử nhiễu và hiệu ứng ống kính.
Hiện tại, GPU V-Ray chỉ chạy trên các thiết bị NVIDIA. Card đồ họa AMD không còn được hỗ trợ vì AMD ngừng đầu tư vào OpenCL để kết xuất. Các thiết bị AMD vẫn tương thích với hiệu ứng khử nhiễu và ống kính.
Bạn có thể tìm thêm thông tin về hỗ trợ OpenCL tại đây.
GPU V-Ray hỗ trợ GPU NVIDIA có khả năng CUDA thuộc thế hệ Maxwell trở lên (nghĩa là dòng GeForce 900 trở lên).
Nhiều thiết bị GPU có thể được xếp chồng lên nhau trên cùng một máy để tăng hiệu suất. Các máy đa xử lý chỉ có thể chứa tối đa một vài CPU, trong khi hàng chục GPU trở lên có thể được xếp chồng lên nhau trên cùng một hệ thống.
Đọc thêm về kết xuất GPU V-Ray.
Các thẻ kiến trúc hỗn hợp cũng có thể được xếp chồng lên nhau miễn là trình điều khiển đồ họa hỗ trợ tất cả chúng và Khả năng tính toán của các thẻ là 5.2 trở lên, tức là thế hệ Maxwell trở lên.
Bộ nhớ
Bộ nhớ không ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ kết xuất. Tuy nhiên, cảnh càng phức tạp, nó càng cần nhiều bộ nhớ.
Nếu cảnh đòi hỏi nhiều bộ nhớ hơn bộ nhớ hệ thống có sẵn, thì rất có khả năng nó sẽ không hiển thị. Giải pháp là cài đặt thêm bộ nhớ hoặc tối ưu hóa cảnh để sử dụng ít RAM / VRAM hơn.
Đọc thêm về cách tối ưu hóa mức sử dụng bộ nhớ để kết xuất CPU và kết xuất GPU.
Bộ nhớ RAM CPU
Bộ nhớ CPU (RAM) - là bộ nhớ hoạt động với bộ xử lý và được sử dụng bởi công cụ kết xuất CPU V-Ray. Bộ nhớ CPU có thể xếp chồng lên nhau, có nghĩa là tổng dung lượng bộ nhớ bằng tổng của tất cả các khối bộ nhớ được cài đặt trên hệ thống.
Sử dụng Tệp trang của Hệ điều hành có thể giúp ngăn ngừa sự cố hết bộ nhớ. Tuy nhiên, phân trang tệp chậm hơn nhiều so với RAM và nó sẽ làm chậm kết xuất đáng kể. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng kích thước tệp trang cần được đặt thành tự động hoặc ít nhất gấp đôi kích thước của RAM vật lý có sẵn.
Cấu hình NUMA thường có tác động tiêu cực đến tốc độ kết xuất. Do đó, bất cứ khi nào có thể, CPU có quyền truy cập bộ nhớ đồng nhất nên được ưu tiên hơn truy cập không đồng nhất (NUMA).
Bộ nhớ GPU VRAM
VRAM là bộ nhớ được cài đặt trên GPU, khác với RAM hệ thống. Không giống như RAM hệ thống, GPU đi kèm với kích thước nhóm VRAM cố định, không thể mở rộng.
Không giống như RAM, VRAM không thể được xếp chồng lên nhau. Nói cách khác, có hai thiết bị GPU với 8GB VRAM mỗi thiết bị không bằng 16GB tổng VRAM. Trên thực tế, vì GPU V-Ray cần sao chép cảnh trên mọi thiết bị GPU, bạn sẽ bị giới hạn ở thiết bị GPU có dung lượng VRAM ít nhất. Ví dụ: sử dụng hai GPU để kết xuất, trong đó một GPU có 4GB và GPU kia có 8GB VRAM, bạn bị giới hạn chỉ sử dụng 4GB VRAM.
NVLink - Mặc dù VRAM không thể được xếp chồng lên nhau, nhưng có thể chia sẻ nhóm VRAM giữa hai thiết bị GPU. Điều này được thực hiện bằng cách kết nối hai GPU với cầu nối NVLink.
Trong khi NVink mở rộng nhóm bộ nhớ, có một số hạn chế:
- NVLink có thể tăng thời gian render lên đến 5% do chia sẻ dữ liệu;
- GPU V-Ray sẽ không chỉ đơn giản là sao chép một nửa dữ liệu của bạn sang một GPU và nửa còn lại sang GPU khác. Để tối ưu hóa tốc độ, một số bộ đệm dữ liệu sẽ vẫn được sao chép vào mọi GPU;
- Bạn chỉ có thể kết nối GPU của cùng một kiểu máy với NVLink. Điều này có nghĩa là bạn không thể liên kết RTX 2080 với RTX 2070;
- Bo mạch chủ cần hỗ trợ SLI để sử dụng NVLink với thẻ GeForce;
- Để sử dụng NVLink với thẻ Quadro, thẻ cần được cấu hình để chạy ở chế độ TCC (Tesla Compute Cluster), chế độ này vô hiệu hóa khả năng xuất video của thẻ;
- Chỉ được phép sử dụng 1 cặp GPU kết nối với NVLink khi sử dụng thẻ GeForce. Giới hạn này không áp dụng cho thẻ Quadro;
- Thẻ chỉ có thể được kết nối với NVLink theo cặp. Điều này có nghĩa là việc thiết lập 3 hoặc bất kỳ số lượng thẻ lẻ nào khác sẽ giới hạn bạn vào bộ nhớ của thẻ có dung lượng VRAM thấp nhất. Để có kết quả tốt nhất, chỉ sử dụng các cặp thẻ được kết nối NVLink.
Ép xung
Ép xung có thể làm tăng hiệu suất phần cứng, nhưng đồng thời, nó có thể dẫn đến trục trặc phần cứng, ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống hoặc gây ra sự cố hệ thống ngẫu nhiên. Chaos Group không khuyến nghị ép xung phần cứng và nếu bạn gặp bất kỳ sự cố nào trong khi kết xuất, chúng tôi thực sự khuyên bạn nên hoàn nguyên về tốc độ xung nhịp hệ thống mặc định.
Network
Tốc độ mạng đóng một vai trò quan trọng khi sử dụng Network rendering hoặc Distributed rendering hoặc khi các cảnh và tài sản được lưu trữ trên ổ đĩa mạng. Khi V-Ray bắt đầu kết xuất, nó cần tải tất cả thông tin vào bộ nhớ hệ thống. Nếu mạng quá chậm và cảnh sử dụng nhiều tài sản, thì có thể mất nhiều thời gian hơn để chuyển nội dung so với kết xuất thực tế.
V-Ray không cung cấp các công cụ để phát hiện tắc nghẽn mạng, nhưng các công cụ như vậy có thể được tìm thấy trực tuyến.
Ổ cứng
Cũng giống như với mạng, tốc độ lưu trữ quan trọng khi V-Ray đọc hoặc ghi tệp. Ổ lưu trữ nhanh hơn cho phép các hoạt động đọc và ghi được thực hiện nhanh hơn.
Ổ cứng thể rắn (SSD) thường nhanh hơn nhiều so với Ổ đĩa cứng (HDD) truyền thống và cho phép các ứng dụng của bạn khởi động nhanh hơn và bạn có thể lưu tệp nhanh hơn. Ngoài ra, ổ đĩa có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu cảnh và một lần nữa SSD có lợi thế lớn hơn so với ổ cứng.
