Render vray bằng CPU Hay GPU? Đâu Là Tốt Nhất?

Cập nhật ngày: 14/07/2021

CPU là bộ vi xử lý trung tâm kết nối phần cứng và phần mềm trong máy tính, có thể nói nó là trái tim của máy tính cũng không sai. Gần đây GPU được sử dụng nhiều hơn cho các tác vụ xử lý hình ảnh như trong lĩnh vực thiết kế sử dụng các công cụ render 3D, người ta sử dụng GPU để phục vụ cho quá trình render và có những kết quả theo ghi nhận là nhanh hơn trên CPU, bài viết này sẽ chia sẻ đến các bạn về render bằng CPU hay GPU cái nào tốt hơn và lý do mà chúng tôi đưa ra để thuyết phục bạn là gì. Chúng ta cùng tham khảo nhé.

Trước khi bắt đầu, chúng ta hãy xem xét kết xuất CPU truyền thống. Trước hết, CPU là gì? Nói một cách đầy đủ, nó được gọi là Đơn vị xử lý trung tâm. Nó hoạt động như người trung gian giữa các ứng dụng trên PC và các thành phần bên trong máy tính của bạn (màn hình, ổ đĩa, bộ nhớ, mạng, v.v.). Nói chung, nó giám sát và xử lý thông tin giữa phần mềm và phần cứng của PC.

Ngược dòng thời gian, CPU được thiết kế để chỉ chạy trên một lõi duy nhất. Nó được xây dựng để chỉ lệnh một tác vụ trên một bit dữ liệu tại một thời điểm. Nhưng khi mọi thứ đã thay đổi và các công nghệ mới được phát hiện, CPU hiện đã được kết hợp với nhiều lõi hơn. Điều này có nghĩa là mỗi lõi có thể thực hiện các nhiệm vụ khác nhau cùng một lúc. Hiện tại, một CPU thông thường được cố định với 6 – 14 lõi và có thể chạy từ 12 – 28 luồng lệnh khác nhau với công nghệ được gọi là “siêu phân luồng”. Thông thường, các luồng này sẽ chỉ chạy trên một khối dữ liệu duy nhất.

Đối với GPU (Bộ xử lý đồ họa), nó được đặt trên cạc đồ họa và mục đích của nó là chuyển đổi dữ liệu thành hình ảnh hiển thị trên màn hình. Trước đây, GPU được kết nối với các bộ phận khác của PC thông qua một AGP, sau đó nhanh chóng gửi thông tin đến chỉ một hướng, đó là giữa card đồ họa và máy tính. Nhưng nó không thể chuyển nó đến các phần khác. Tóm lại, điều này có nghĩa là GPU có thể hiển thị dữ liệu đã xử lý lên màn hình nhưng không thể đưa dữ liệu trở lại thiết bị PC để nó có thể được lưu trữ.

Một thập kỷ trước, một cuộc cách mạng mới đã xuất hiện khi card đồ họa kết nối với PCIe – nó cho phép truyền thông tin đến và đi từ GPU, do đó làm cho GPU hoạt động như một máy tính mini độc lập.

Không có nhiều sự khác biệt giữa cách GPU hoặc CPU xử lý dữ liệu. GPU dựa trên xử lý song song, tức là làm việc với dữ liệu lớn cùng một lúc. So với CPU, GPU được xây dựng để phân tích dữ liệu cùng lúc thông qua nhiều lõi của nó.

Khi nói đến kết xuất, GPU chọn một tập hợp dữ liệu và chuyển chúng qua nhiều lõi (một tập dữ liệu có thể từ 32 đến hàng trăm). Một GPU máy trạm có thể kết hợp từ 2000 – 3000 lõi và có thể có 100 luồng lệnh trở lên với mỗi luồng làm việc xung quanh 30 khối thông tin cùng một lúc.

Nói cách khác, một CPU có thể đồng thời làm việc xung quanh 24 khối thông tin, trong khi GPU có thể phân tích hơn 3000 khối dữ liệu – đây là sự khác biệt rõ ràng về hiệu suất của chúng. Ví dụ, nếu bạn muốn hiển thị một khung hình HD với khoảng 2 triệu pixel, thì đó là sự khác biệt về thời gian cần để xử lý 24 hoặc 3000 pixel này cùng một lúc.

Điều đó nói rằng, chúng ta có thể kết luận rằng CPU chậm hơn GPU, nhưng điều này chỉ áp dụng cho một số tác vụ cụ thể. Trong trường hợp hiển thị tệp VFX, GPU sẽ tốt nhất hơn là CPU vì kết xuất 3D là loại tác vụ mà GPU được thực hiện.

Ở một góc độ khác, card đồ họa được xây dựng với bộ nhớ tốc độ cao, nhưng nó chỉ là một thứ vụn vặt khi so sánh với bộ nhớ của PC trung tâm. Đối với nhiều trình kết xuất đồ họa, sản phẩm thiết kế đồ họa, kích thước bộ nhớ của cạc đồ họa giới hạn kích thước của cảnh mà họ thực sự có thể kết xuất. Tại thời điểm ghi này, dung lượng đó là khoảng 24Gb nếu bạn đang chạy trên NVIDIA Quadro M6000.

Có một công cụ kết xuất được gọi là RedShift, nó đã mở ra một thế giới nơi GPU được phép sử dụng bộ nhớ chính trong quá trình kết xuất. Vì vậy, nếu bạn đang sử dụng RedShift, bạn sẽ có thể hiển thị những cảnh lớn hơn nhiều. Cải tiến này của RedShift đã là một thành công đáng kể trong ngành công nghiệp kết xuất GPU.

Người tiêu dùng chính của kết xuất GPU là ai? Một số phần mềm VFX hiện đang sử dụng công nghệ kết xuất GPU và do đó cung cấp một loạt lợi thế cho phần mềm thiết kế 3D. Nói chung, hầu hết các trình kết xuất thời gian thực đều sử dụng GPU như Vray, Corona, Anord 5…. Và gần đây, chúng ta đã thấy rất nhiều công ty lớn kết hợp việc sử dụng kết xuất GPU vào mạng kết xuất CPU cũ của họ dựa trên đám mây để cải thiện tốc độ của luồng dự án.

Như vậy bạn không cần phải render trên CPU, nhưng nếu bạn có kế hoạch làm việc trên các dự án 4K, sẽ rất tuyệt nếu đầu tư vào hệ thống kết xuất GPU để tăng tốc quy trình làm việc của bạn.

Nhìn vào việc kết xuất GPU đã trở nên nổi tiếng như thế nào và sự ra đời của phần mềm mạnh mẽ như 3Dsmax và Vray. Và những nỗ lực được thực hiện bởi các công cụ kết xuất lớn và các công ty phần mềm 3D để đồng bộ hóa các sản phẩm của họ với kết xuất GPU hoặc làm cho nó kết xuất đồng thời cả GPU và CPU (công cụ kết xuất lai tập trung đặc biệt vào kết xuất GPU), các tệp tin 3D cần kết xuất cũng được cải thiện và tăng tốc quy trình làm việc của bạn lên cao nhất.

Tuy nhiên, Render là một quá trình tốn nhiều thời gian, nhưng chất lượng thì không thể vội vàng. Mặc dù có thể mất hàng giờ (thậm chí vài ngày) để hoàn thành việc kết xuất một hình ảnh, kết xuất dựa trên CPU truyền thống có nhiều khả năng mang lại chất lượng hình ảnh cao hơn và hình ảnh rõ ràng hơn nhiều mà không bị nhiễu.

GPU có nhiều lõi hơn CPU, nhưng nhìn chung, mỗi lõi chạy chậm hơn so với lõi CPU. Ví dụ: khi một số CPU được kết nối với nhau và được đưa vào sử dụng trong môi trường render giống như trên các máy trạm, chúng có thể tạo ra kết quả cuối cùng tinh tế hơn so với giải pháp đồ họa dựa trên GPU. Trong phim, đây là tiêu chuẩn thông thường để tạo ra khung hình và hình ảnh chất lượng cao vì không có giới hạn cứng đối với việc kết xuất.

Nếu bạn sẵn sàng dành thời gian của mình và không bị áp lực bởi thời hạn để có được hình ảnh tốt nhất có thể, thì kết xuất dựa trên CPU có thể là thứ bạn đang tìm kiếm.

Hiện tại, giá cả là điều mà các bạn quan tâm phải không?

Khi phần cứng trở nên ấn tượng hơn, giá của nó cũng trở thành một yếu tố quyết định.

Ngoài tốc độ, sức mạnh của một GPU có thể tương đương với ít nhất năm đến mười CPU. Điều này có nghĩa là sức mạnh của một máy trạm duy nhất có thể thực hiện các tác vụ của một số máy trạm dựa trên CPU được ghép lại với nhau cho phép các nghệ sĩ và studio độc lập tự do sáng tạo, thiết kế và phát triển hình ảnh có độ phân giải cao tại nhà. Hơn nữa, GPU giúp giảm đáng kể chi phí phần cứng và loại bỏ nhu cầu sử dụng nhiều máy để tạo ra công việc chất lượng chuyên nghiệp mà giờ đây có thể được thực hiện trong vài phút thay vì hàng giờ.

Bạn nên nhớ những GPU tốt hiện tại, để có thể kết xuất được như vậy thì chi phí không phải thấp và hơn nữa là sự kết hợp với toàn bộ thiết bị trong một PC hoàn chỉnh thì đó là mức chi phí không hề nhỏ nếu như bạn tập trung xây dựng một PC sử dụng GPU để render chuyên nghiệp. Điều này khiến nhiều bạn phải cần nhắc lựa chọn giữa CPU hay GPU, theo mình lựa chọn CPU vẫn là ổn nhất như câu nói ở trên, nếu bạn không quan tâm qua nhiều thời gian. Thực tế trong khi làm việc chúng ta đã dự kiến thời gian cho mỗi sản phẩm từ đó đưa ra kế hoạch phù hợp với khách hàng. Nếu bạn không phải là một chủ doanh nghiệp, thì việc bạn sử dụng CPU phù hợp với chi phí mình có là điều tốt nhất.

Hãy nhớ rằng GPU không nhằm mục đích thay thế hoàn toàn nhu cầu kết xuất và quy trình làm việc của CPU. Có vẻ như lợi ích của kết xuất dựa trên CPU thấp hơn so với lợi ích của kết xuất dựa trên GPU, nhưng cuối cùng nó phụ thuộc vào những gì bạn hoặc Công việc của bạn cần. Các đơn vị xử lý này sống và hoạt động trong một sự hài hòa hiệp đồng. GPU không phải để thay thế, mà để tăng tốc và hợp lý hóa các quy trình và quy trình làm việc hiện tại, tối đa hóa sản lượng và bù đắp các tính toán nặng về bộ xử lý đồ họa trong các ứng dụng mà nếu không có chúng thì chất lượng hiển thị của hình ảnh là không có hoặc bị lỗi.

Ngay cả với GPU nhanh nhất, mạnh nhất theo ý của bạn, CPU vẫn đang kéo theo trọng lượng của nó hay nói cách khác là đang gánh một phần công việc mà GPU đang xử lý. Đối với người dùng chưa được đào tạo, sẽ có vẻ như các ứng dụng của bạn chạy nhanh hơn và mượt mà hơn nhiều. Việc sử dụng song song các công cụ này sẽ giúp ích rất nhiều cho công việc của bạn, đồng thời tăng đáng kể khả năng máy của bạn nhanh chóng đưa các sáng tạo của bạn vào cuộc sống. Kết xuất vui vẻ!

Tin liên quan:
LỊCH HỌC
0932 662 186
window.$zopim||(function(d,s){var z=$zopim=function(c){z._.push(c)},$=z.s= d.createElement(s),e=d.getElementsByTagName(s)[0];z.set=function(o){z.set. _.push(o)};z._=[];z.set._=[];$.async=!0;$.setAttribute("charset","utf-8"); $.src="https://v2.zopim.com/?4yvpBFxT8H6zu4lnCUfOaGGW98di2CT9";z.t=+new Date;$. type="text/javascript";e.parentNode.insertBefore($,e)})(document,"script");