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Multi GPU

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  1. Multi GPU

    Autor: Ach 01.09.18 - 20:49

    Mal ein anderer Aspekt:

    RT lässt sich ideal parallelisieren, und das sollte zur Folge haben, dass MutiGPU Konfigurationen wieder en Vogue kommen. So einfach wie es sich anhört, RT ist praktisch wie für die Parallelisierung geschaffen, erst recht wenn man sich Stillrenderer als Beispiel nimmt, oder Nvidia selber als Beispiel nimmt, welche ihre beeindruckenden Demos wie die Starwars-RT-Demo ja ebenso via Multi Chip Konfigurationen realisierten.

  2. Re: Multi GPU

    Autor: xmaniac 01.09.18 - 22:03

    Ja das stimmt, aber so wie RT hier über einen Hybrid-Scanline benutzt wird, ist es noch kompliziert. Dazu kommt, dass nicht alle Prozesse paralellisierbar sind, wie das bauen der BSPs etc.
    Das wird dann der neue Flaschenhals, ist sowieso der weitaus kompliziertere Vorgang an den ganzen. Stillleben interaktiv raytracen kannst dir bei Otoy schon seit 10 Jahren angucken...

  3. Re: Multi GPU

    Autor: Ach 02.09.18 - 00:38

    Du legst dem Aufbau der BSP eine Gewichtung zu, die er so überhaupt nicht(mehr?) hat. Als Bsp. mal V-Ray(kann man aber auch einen beliebigen anderen Renderer zum Testen heran ziehen) Bei jedem Rendervorgang macht die Berechnung des Light Cachs nur einen Bruchteil der gesamten Renderzeit aus. Schon nach kurzer Zeit sind alle CPU Cores am Bildaufbau beteiligt. Für die V-Ray RT Vorschau gilt das umso mehr. In der RT Vorschau Arbeiten auch nicht nur die CPU und auch nicht nur eine Cuda CPU, man kann da ene beliebige Anzahl an CPUs und GPUs zusammenwirken lassen. Am Ende des Tages ist es eine fast lineare Rechnung. Mit der Anzahl der Cores steigt die Renderleistung also nahezu linear. Keine Ahnung, warum das bei RT in Spielen anders sein soll. Dazu kommt, dass Nvidia das in seiner Wichtigkeit aufgestiegene Deep-Learnig-Denoising und die Deep-Learning-Kantenglättung ebenso radikal parallelisiert hat. Dort bestimmt die Anzahl der Tensor Cores die Geschwindigkeit.

    >Ja das stimmt, aber so wie RT hier über einen Hybrid-Scanline benutzt wird, ist es noch kompliziert. Dazu kommt, dass nicht alle Prozesse paralellisierbar sind, wie das bauen der BSPs etc.

    Das ist einerseits ja logisch, denn Je weniger Scanline -Tricks und Fackes die Berechnung verknoten und verfrickeln, desto einfacher lassen sich die Inhalte sauber via einem RT zerlegen, andererseits ist das aber gar nicht mal entscheidend, weil sich die RT- und Tensor Cores ja am Ende der Pipeline befinden, es also unerheblich ist was vorher passiert. Sobald die Daten fürs RT ankommen, können die über alle vorhandenen GPUs verteilt werden.

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