실시간 렌더링 그리고 CG산업

우리는 GPU 기술이 급속도로 발전하고 있으며, 특히 게임이나 VR과 같은 대화형 미디어 플랫폼에서 오프라인 렌더러가 달성한 현실감을 맞추기 위한 발전이 두드러지고 있습니다. Oats Studios의 ADAM은 게임 개발 플랫폼 인 Unity의 실시간 렌더링 기능으로 제작 된 시각적으로 놀라운 단편 영화입니다. Epic Games의 Unreal Engine 4는 Star Wars : Rogue One에서 K2SO를 렌더링하는 데 사용되었으며 예시 목록이 계속 늘어나고 있습니다. 건축과 자동차 시각화가 인기를 끌면서 오프라인 렌더링은 조만간 사라질 것처럼 보이기 시작하기도 했습니다. 그러나 이것이 3d 렌더링의 비즈니스 생태계에 어떤 의미가 있을까요?

이미지 크레디트 OATS Studios

오늘날의 프로덕션 파이프 라인은 여전히 ​​기존 렌더링에 의존하고 있으며 실시간 이미지 분석이 오프라인 레이 트레이싱 엔진을 따라 잡을 때까지 계속 될 것입니다. 서로 다른 두 가지 솔루션이 이렇게 나란히 발전하는 것은 때때로 같은 목표를 향해 나아가는 것처럼 보일 수 있습니다. 어떤 시점에서 실시간 렌더링이 경쟁에서 이기면 상업용 CG의 환경이 엄청나게 바뀌고 해당 부문의 여러 서비스 제공 업체가이를 수용하기 위해 비즈니스 모델을 재검토해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 렌더팜 또는 GPU 렌탈서비스는 스튜디오가 확장성과 경제성으로 인해 빠르게 변화하는 산업에서 살아남을 수있는 수단이었습니다. 요즘 광고 또는 TV에서 고품질 3d를 볼 수 있다는 것은 렌더팜을 통해 프로덕션에서 렌더링 시간을 관리하면서 처리 시간을 관리하거나 또는 더 많은 콘텐츠를 계속 작업 할 수 있기 때문에 가능한 일입니다. 오늘날의 엔진을 사용하여 렌더링하는 데 몇 시간이 걸리는 프레임을 실시간 렌더링으로 몇 분으로 줄일 수 있다면 누구나 팜에서 렌더링하거나 GPU 서버를 빌려야 할 필요가없는 것 같습니다. 결과적으로 우리가 알고있는 외부 렌더 엔진은 더 이상 사용되지 않을 수 있습니다. 모든 렌더링은 3D 애플리케이션 뷰포트에 이미 그려진 스냅 샷을 어느 정도 저장하기 때문입니다.

물론,이 모든 것이 추측일 뿐이며,이 모든 가능성에 관심이있는 회사는이 가능성을 의심 할 여지가 없습니다. 기존 렌더러의 개발 속도가 느려지지 않았다는 사실은 위의 시나리오가 한동안 일어나지 않을 것임을 의미합니다. 또는 두 가지 솔루션 모두 다르지만 똑같이 중요한 방식으로 렌더링에 기여할 수 있습니다. 오프라인 렌더링에 의존하는 매체에서 일정 수준의 사용성에 도달하더라도 실시간 렌더링의 진화 궤적은 전통적인 렌더링이 진행되는 위치에 미치지 못합니다. 오프라인 렌더링의 사실적인 렌더링 속도가 더 빨라지고 새로운 높이에 도달 할 수 있습니다. V-Ray는 이미 하이브리드 렌더링을 도입하여 CPU 코어와 GPU를 동시에 사용함으로써 경쟁 업체와 타사 렌더링 서비스를위한 길을 열었습니다. 3D 세계의 다른 측면에서 Blender 2.8은 베타 단계에 있으며 EEVEE라는 자체 실시간 렌더링 엔진과 GPU와 CPU를 모두 사용하여 렌더링 속도를 향상시키는 기능을 갖추고 있습니다. 실시간 렌더링은 오프라인 렌더링을 넘어 뜨리지 않지만 생산성과 사전 시각화를 향상시킬뿐만 아니라 특정 경우에 충분한 렌더링 대안으로 사용될 수 있습니다. Blur Studios가 제작 한 Netflix의 Love Death Robots는 전통적인 광선 추적의 지속적인 개발과 주류 영화 이외의 미디어에 대한 3D 렌더링의 접근성에 대한 증거입니다. 결국 시간만이 말해주겠지만, 적어도 실시간 렌더링의 진화는 CG의 세계에 큰 변화를 예고하고 있습니다.

이제 실시간 렌더링과 기존 렌더링에 대해 살펴 봤으니 각각의 주요 원동력이되는 프로세서를 살펴 보겠습니다.

GPU vs CPU for 3d 렌더링

GPU 렌더링은 길고 어두운 프로덕션 터널의 끝에서 빛을 발휘하며 많은 3D 아티스트의 상상력에 자리 잡았습니다. 렌더링 시간과 미래의 3D 미래를위한 최고의 솔루션으로 꼽히는 GPU 렌더링은 지난 몇 년 동안 확실히 화제가되었습니다. 그러나 많은 CPU 충성도들이 전통적인 렌더링에 찬성하는 신뢰도 높은 논증을 제시했으며, 많은 스튜디오는 여전히 CPU 기반 렌더팜에 크게 의존하고 있습니다.

주의 사항을 살펴보기 전에 GPU 렌더링의 장점을 살펴 보겠습니다.

NVIDIA’s GPU RTX line (이미지 크레딧: NVIDIA)

확장성

렌더링만 염두에 둔 GPU는 더 많은 코어에서 렌더링 지침을 실행함으로써 CPU를 능가할 수 있으며, 렌더 시간을 기하급수적으로 단축할 수있습니다. 또한 장면 렌더링에 여러 GPU를 사용할 수 있습니다. 이는 여러 GPU 카드가 장착 된 하나의 워크 스테이션이 더 많은 물리적 공간과 유지가 필요하거나 렌더팜에 의존하는 여러 CPU를 구매하는 대안이 되고 있다는 것을 말합니다. 이 워크스테이션은 비록 비용이 덜 들지만 보안을 제공하지는 않습니다. 사내 보안이나 통제는 제공하지 않습니다.

생산력

실시간 렌더링은 Cinema 4d 및 Blender와 같은 널리 사용되는 3D 프로그램에 적용되고 있으며 다른 앱도 잘 따르지만 Redshift 및 Octane과 같은 GPU 기반 렌더러에는 고유 한 기능이 있습니다. 뷰포트에서 실현 된 장면과 상호 작용할 수 있기 때문에 항상 미리보기를 렌더링해야하는 것보다 3D 제작 프로세스가 더욱 간소화됩니다.

효율성은 GPU 렌더링의 핵심이며, 새로운 차원의 효율성으로 인해 3D 커뮤니티가 펌핑되고 ​​있지만 회의론적인 사용자는 이것이 사실이 되기에는 너무나 좋다고 주장합니다. 고려해야 할 GPU 렌더링에 대한 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

메모리

GPU와 시스템 메모리 간의 통신 대기 시간이 길다는 것은 각각의 할당 된 GPU 자체가 씬을 수용하기에 충분한 메모리를 가져야하며, 여러 GPU를 사용하는 경우 메모리가 가장 낮은 카드가 씬을 렌더링 할 수 있는지 여부를 결정합니다. 렌더링을 위해 장면을 최적화하는 여러 가지 방법이 있지만 더 크고 복잡한 장면은 현재 그래픽 카드가 제공 할 수있는 것보다 더 많이 필요하기 때문에 GPU에서 렌더링 할 수있는 대상이 제한됩니다.

안정성

GPU는 드라이버에 의존하기 때문에 드라이버가 업데이트되는 빈도는 운영 체제 및 일부 프로그램에서 안정성 문제를 일으킬 수 있습니다. 모든 업데이트에서 버그를 해결해야하므로 GPU 종속 파이프 라인의 생산성을 저해 할 수 있습니다.

시판중인 GPU 렌더팜 감소

GPU 렌더링이 제공 할 수있는 속도 향상에도 불구하고 클라우드 기반 렌더링 솔루션에 대한 액세스는 항상 좋은 방법이며 GPU 기반 엔진에 렌더링을 제공하는 서비스는 제한적입니다. 그러나 이 목적으로 활용할 수있는 GPU 서버 임대 솔루션이 점점 늘어나고 있습니다.

GPU 렌더링의 실행 가능성이 증가함에 따라 앞으로 3D 렌더링 업계의 환경이 형성 될 것입니다. 그러나 CPU 렌더링은 확고한 기반을 유지하고 있으며 미래는 두 솔루션 모두를위한 자리입니다. GPU와 CPU를 모두 사용하는 하이브리드 렌더링 개념은 두 가지 렌더링 방식 모두에서 기대할 수있는 조화로운 관계의 예입니다. CG 기술이 우리에게 어떤 것을 가져다 줄지는 시간만이 알 수 있지만, 엄청나게 긴 렌더링 시간 자체가 곧 과거의 일이 될 것입니다.

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