Visual Effects Multiplier Wylie Co. apuesta todo por el rendimiento de GPU para obtener ganancias de 24 veces
Visual Effects Multiplier Wylie Co. apuesta por GPU para obtener ganancias de 24 veces.
Los estudios de efectos visuales han confiado durante mucho tiempo en granjas de renderizado, que son vastas cantidades de servidores, para efectos especiales computacionalmente intensivos y complejos, pero ese panorama está cambiando rápidamente.
Los altos costos de silicio y energía en estas instalaciones de servidores, que pueden verse limitadas en ganancias de rendimiento por la ley de Moore, afectan los beneficios de los estudios y aumentan el tiempo de producción.
Para evitar esos desafíos, Wylie Co., el estudio de efectos visuales detrás de la película ganadora del Oscar Dune, títulos de Marvel, trabajos de HBO y Netflix, está apostando todo al renderizado con GPU.
Se estima que el renderizado de efectos visuales fotorrealistas y animaciones estilizadas consume casi 10 mil millones de horas de núcleo de CPU al año. Para renderizar una sola película animada, las granjas de renderizado pueden involucrar más de 50,000 núcleos de CPU trabajando durante más de 300 millones de horas de núcleo de CPU. Estos recursos pueden tener un efecto de carbono y una huella física sustanciales.
- Superando los límites del análisis de datos con SQL en S4 HANA y Domo Una perspectiva de Aprendizaje Automático
- Top 50 Herramientas de Escritura de IA para Probar (Agosto 2023)
- Presentando el plan de estudios del Bootcamp ODSC West comienza ahora
Aunque muchos estudios ya utilizan GPU para una parte del proceso de renderizado, Wylie Co. ahora lo utiliza para casi todo, incluidos los renderizados finales, así como para la inteligencia artificial utilizada en la eliminación de cables y muchos otros aspectos de la composición y los flujos de trabajo de efectos visuales.
El cambio a las GPU aumenta el rendimiento en 24 veces
Las granjas de renderizado permiten a los estudios de efectos visuales descargar grandes archivos de imágenes, escenas o películas completas, liberando los recursos del estudio mientras estos trabajos pueden llevar horas o semanas en completarse.
Muchos estudios están migrando a estaciones de trabajo de múltiples GPU que pueden manejar algunas de las tareas que antes se enviaban a las granjas de renderizado. Esto permite a los estudios iterar más rápido, así como comprimir el tiempo de producción y los costos.
Wylie Co. se ha migrado a las GPU en varias áreas, logrando en general un salto de rendimiento de 24 veces en comparación con las CPUs1.
Las GPU consumen 10 veces menos energía
Aunque los estudios desean reducir los costos de estas tareas de renderizado intensivas en computación, la realidad es que los costos reducidos de energía y espacio también aportan beneficios en la huella de carbono.
Las GPU utilizadas en los flujos de trabajo de renderizado de efectos visuales pueden aumentar el rendimiento hasta en un 46 veces2, al tiempo que reducen el consumo de energía en un 5 veces y los gastos de capital en un 6 veces.
Al cambiar a las GPU, la industria podría ahorrar $900 millones en costos de adquisición en todo el mundo y 215 gigavatios-hora en consumo de energía en comparación con el uso de granjas de renderizado basadas en CPU.
Obtenga más información sobre las soluciones de eficiencia energética de NVIDIA para el renderizado digital.
1 Rendimiento 25 veces mayor para una NVIDIA Quadro RTXTM 8000 (4x GPU por nodo) en comparación con un procesador Intel Xeon Gold 6126 (2x CPUs de 12 núcleos por nodo).
2 Rendimiento 46 veces mayor para NVIDIA RTX 6000 generación Ada (8x GPU por nodo) en comparación con Intel Xeon Gold 6430 (2x CPUs de 32 núcleos por nodo). Los resultados de rendimiento y energía se basan en pruebas internas e industriales.
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Construye aplicaciones de IA generativa listas para producción para la búsqueda empresarial utilizando tuberías de Haystack y Amazon SageMaker JumpStart con LLMs
- Investigadores exploran las mejores prácticas para hablar con los niños sobre la privacidad en línea
- Los hackers exploran formas de abusar de la IA en una importante prueba de seguridad
- 15 Mejores Inicios de ChatGPT para la Gestión del Tiempo
- Dominando las pruebas A/B Un ejemplo de negocio del mundo real [Parte 1]
- OpenAI experimenta una caída de casi el 20% en el tráfico en 3 meses
- Desarrollo de un Sistema de Chatbot Dual Autónomo para la Digestión de Documentos de Investigación