Визуализация на GPU

Введение

Визуализация на GPU позволяет вам использовать для визуализации вашу графическую карту вместо центрального процессора. Это может сильно ускорить визуализацию, поскольку современные видеокарты спроектированы для выполнения множества однотипных вычислений. С другой стороны, они также имеют некоторые ограничения по визуализации сложных сцен из-за меньшего количества доступной памяти, а так же проблемы с отзывчивостью интерфейса, если одна и та же видеокарта используется как для обычной работы, так и для визуализации.

Cycles поддерживает два режима визуализации на GPU: CUDA, который предпочтителен для графических карт Nvidia, и OpenCL, который поддерживает визуализацию на графических картах AMD.

Конфигурирование

Для включения визуализации на GPU, откройте окно Параметры и на вкладке Система выберите используемое Устройство расчёта. Затем, для каждой сцены, в панели Визуализация вы сможете настроить использование визуализации на CPU или на GPU.

CUDA

Nvidia CUDA is supported for GPU rendering with Nvidia graphics cards. We support graphics cards with compute capability 3.0 and higher. See the list of Nvidia graphics cards with compute capabilities.

Cycles требует установки самых свежих драйверов Nvidia, для всех операционных систем.

OpenCL

OpenCL is supported for GPU rendering with AMD graphics cards. (We only support graphics cards with GCN architecture 2.0 and above). To make sure your GPU is supported checkout this Wikipedia page.

Примечание

Cycles требует установки самых свежих драйверов AMD, для всех операционных систем.

Поддерживаемые возможности и ограничения

Обзор поддерживаемых возможностей и сравнение технологий приведены в соответсвующем разделе.

Часто задаваемые вопросы

Почему Blender перестаёт отвечать во время визуализации?

Когда графическая карта занята визуализацией, она не может перерисовывать пользовательский интерфейс, из-за чего Blender перестаёт отвечать. Мы пытаемся обойти эту проблему, забирая контроль над GPU как можно чаще, но гарантировать полностью гладкую работу мы не можем, особенно на тяжёлых сценах. Это ограничение графических карт и для него не существует стопроцентно работающего решения, хотя мы и постараемся в будущем улучшить этот момент.

Если у вас есть возможность, лучше установить более одного GPU и использовать один из них для отображения, а остальные задействовать для визуализации.

Почему сцена, которая визуализируется на центральном процессоре, не визуализируется на видеокарте?

Для этого существует множество причин, но самая часто встречающаяся - на вашей видеокарте недостаточно памяти. На текущий момент мы можем визуализировать только те сцены, которые влезают в память видеокарты, которая обычно меньше памяти, доступной центральному процессору. Обратите внимание, что, например, изображения текстур размерами 8k, 4k, 2k и 1k занимают, соответственно, 256Мб, 64Мб, 16Мб и 4Мб памяти.

Мы намерены добавить систему для поддержки сцен больших, чем имеющаяся память видеокарты, но это будет не скоро.

Можно ли для визуализации использовать несколько видеокарт?

Да, перейдите в Параметры ‣ Система ‣ Устройство расчёта (User Preferences ‣ System ‣ Compute Device Panel) и настройте устройства по своему вкусу.

Могут ли несколько видеокарт увеличить доступную память?

Нет, каждая видеокарта имеет доступ только к своей собственной памяти.

Какой рендер быстрее: Nvidia или AMD, CUDA или OpenCL?

Currently Nvidia with CUDA is rendering fastest, but this really depends on the hardware you buy. Currently, CUDA and OpenCL are about the same in the newest mid-range GPUs. However, CUDA is fastest in the respect of high-end GPUs.

Сообщения об ошибках

Unsupported GNU version! gcc 4.7 and up are not supported! (Неподдерживаемая версия GNU! gcc 4.7 и старше не поддерживаются!)

On Linux, depending on your GCC version you might get this error. There are two possible solutions:

Use an alternate compiler

If you have an older GCC installed that is compatible with the installed CUDA toolkit version, then you can use it instead of the default compiler. This is done by setting the CYCLES_CUDA_EXTRA_CFLAGS environment variable when starting Blender.

Launch Blender from the command line as follows:

CYCLES_CUDA_EXTRA_CFLAGS="-ccbin gcc-x.x" blender

(Substitute the name or path of the compatible GCC compiler).

Remove compatibility checks

If the above is unsuccessful, delete the following line in /usr/local/cuda/include/host_config.h

#error -- unsupported GNU version! gcc 4.7 and up are not supported!

This will allow Cycles to successfully compile the CUDA rendering kernel the first time it attempts to use your GPU for rendering. Once the kernel is built successfully, you can launch Blender as you normally would and the CUDA kernel will still be used for rendering.

CUDA Error: Invalid kernel image (Ошибка CUDA: Неверное ядро изображения)

Если вы получили эту ошибку на 64-битной MS-Windows, убедитесь, что вы используете 64-битную сборку Blender, а не 32-битную.

CUDA Error: Kernel compilation failed (Ошибка CUDA: Сбой компиляции ядра)

Эта ошибка может возникнуть, если у вас новая карта Nvidia, которая пока ещё не поддерживается вашей версией Blender’а, а у вас установлен набор инструментов CUDA. В этом случае Blender может попытаться динамически собрать ядро для вашей графической карты и не преуспеть в этом.

В таком случае вы можете:

  1. Check if the latest Blender version (official or experimental builds) supports your graphics card.

  2. Если вы сами собирали Blender, попробуйте скачать и установить новейший набор инструментов для разработчика CUDA.

Обычным пользователям не требуется устанавливать набор инструментов CUDA, поскольку Blender уже поставляется со скомпилированными ядрами.

CUDA Error: Out of memory (Ошибка CUDA: Не хватает памяти)

Обычно эта ошибка означает, что для хранения сцены на видеокарте не хватает памяти. На текущий момент мы можем визуализовывать только те сцены, которые влезают в память видеокарты, которая обычно меньше памяти, доступной центральному процессору. Подробности смотрите выше.

The Nvidia OpenGL driver lost connection with the display driver (Драйвер Nvidia OpenGL потерял соединение с драйвером дисплея)

Если видеокарта используется как для обычной работы, так и для визуализации, MS-Windows имеет ограничение на время, которое видеокарта может посвятить вычислению визуализации. Если у вас есть особенно тяжёлые сцены, Cycles может занять слишком много времени видеокарты. Уменьшение размера плиток в панели .*Производительность* может облегчить эту проблему, но единственным реальным решением является использование отдельной видеокарты для визуализации.

Another solution can be to increase the time-out, although this will make the user interface less responsive when rendering heavy scenes. Learn More Here.

CUDA error: Unknown error in cuCtxSynchronize() (Ошибка CUDA: Неизвестная ошибка в cuCtxSynchronize())

An unknown error can have many causes, but one possibility is that it is a time-out. See the above answer for solutions.