specialGPUer och PCI-minne för rendering

Det skulle vara intressant med grafikkort som har egna minnesplatser för standardminnen. Det är ju ändå en förenklad dator i miniatyr som sitter där.

Det finns väl ingen RAM som går att slänga in på PCIe. Det du slängde in var en PCIe SSD som körde allt på RAM stickor.

Inte riktigt säker på vad TS menar egentligen, nån sort ny teknik eller standard?

Hursom, alla grafikkort idag kan använda minne av datorns vanliga RAM vid behov så där finns egentligen inget problem, problemet är att det är på tok för långsamt för att göra nån nytta med kraftfullare grafikkort, är därför grafikkort har eget dedikerat minne.

Dock vet inte hur detta påverkar GPU rendering, vilka krav som ställs på minnesbandbredd...

Det finns väl Teslakort med 16GB minne på idag väl? Vet att AMD har Fireprokort med 16GB iaf. Annars är det upp till utvecklarna av mjukvaran att se till att använda vanligt RAM som lagringsutrymme och hämta upp data till korten allt eftersom, typ segmenterad rendering. Vet att Octane skulle få det/redan har det med senaste uppdateringen som ett exempel. (för lat att kolla om det är implementerat ännu själv)

Men det är inte bara minne som är ett problem för att alla ska gå över till GPU rendering. Ett problem är att GPU rendering mest lämpar sig för Unbiased rendering, men ibland behöver man inte det, utan hellre kör på Biased rendering på hederliga CPUer för att det är snabbare, helt enkelt för att man kan trimma/tweaka en biased renderare (eller fuska om man så vill). Biased renderare är typ de flesta vanliga renderingsapplikationerna som finns där ute, typ: Mentalray, Vray, Modo, Lightwave, Renderman, Arnold etc. etc. Unbiased renderare för att nämna några är: Maxwell, FryRender, Vray rt, Octane plus några till, dock så är några av dem inte (än så länge) anpassade för GPU. Dock så lämpar sig just sådana sig bäst för just rendering på GPU.

Kort och gott, en Biased renderare på CPU är oftast mycket flexiblare och med kunskap/erfarenhet så kan man få mycket bra/realistiskt resultat som renderar snabbare än en fysiskt korrekt renderare (unbiased) på GPUer.

Det fungerar redan så att GPUn kan använda processorns ram-minne när GPUns egna minne tar slut. När även ram-minnet är slut så används SSD/HDD.

Uniform Memory Access är ett samlingsnamn för en teknik att låta CPU och GPU dela på minnet. AMDkallar det hUMA för sina APUer.
Maxwell hade i tidigare roadmaps Unified Virtual Memory, men det har skjutits upp till Pascal källa anandtech

Se även HSA.

TS tar alltså upp ett problem som redan är löst eller nära lösning.

Dock är det ett problem för många/flesta av GPU-renderingsprogrammen att använda sig av uniformt minne pga hur de fungerar/används, man är tvungen att ha allt på Vram. Fast det verkar som att fler försöka hitta lösningarna för de problemen, Otoy's Octane är ett av de programmen. Om jag inte misstolkat OP helt, så är det det som är kärnan i frågeställningen.

Nja, revolutionerande är det väl kanske inte direkt, nödvändig evolution snarare imho. Jag vet inte riktigt hur de löser det egentligen dock. Finns olika vägar att lösa det, men hur Otoy gjort/gör får man nog läsa på deras forum om.

Jag är ganska så insatt och såg din fråga så tänkte bara flika in lite med mina erfarenheter/kunskaper/tankar, kul att det uppskattades. Personligen så har jag tittat på GPU rendering i flera år nu, men slutar alltid med att jag går på CPU lösning i slutändan. Men förmodligen skaffar jag Octane som plugin till Luxology's Modo nu när det finns, alltid bra att ha lite olika vägar att gå för att lösa olika problem. Men primärt så känner jag att än så länge för det jag oftast gör/jobbar med, så är Biased på CPU snabbast. (speciellt på interiörbilder med lite ljusinsläpp om man vill ha det brusfritt på relativt kort tid) Har blivit en jäkel (nåja) med åren på att tweaka in programmet/shaders etc. så det renderar väldigt snabbt med hög kvalitet. Bra för mig och för mina klienter Vray utvecklar även en plugin till Modo btw, väldigt uppskattat från mitt håll. Trevligt med alternativ.

Såg att utvecklarna bakom Arnold börjat titta lite extra på GPU lösningar för framtiden, vilket är intressant med tanke på vad Arnold är för filmbranschen idag. Blir det något så kommer det vara enormt genomtänkt och fungera klockrent och vara superstabilt. De som använder Arnold främst kräver att vad som än kommer från dem måste kunna hantera sjuka mängder data/polygoner och vara enormt stabilt och "production driven". Allt annat är sekundärt.

När det gäller GPGPU så är ju processen nästan alltid:
* Skyffla över data från RAM till GPU-minne.
* Utför beräkningar på datan.
* Skyffla tillbaks resultatet av beräkningarna från GPU-minne till RAM.

GPUer är även bäst på dataparallella beräkningar, där varje enskild beräkning bara använder en väldigt liten och lokal del av datan. Ett exempel på ett trivialt dataparallellt problem skulle till exempel kunna vara att addera 1 till alla tal i en lista. Varje beräkning behöver då bara åtkomst till ett tal i taget. I såna fall är minnet inget problem, man skyfflar bara över så mycket data som får plats på GPUn, utför beräkningar, skyfflar tillbaks resultatet, skyfflar över nästa bit data, etc.

Problemet uppstår när man har beräkningar som inte är dataparallella, beräkningar där varje delberäkning behöver en stor del av datan. Ett exempel är t.ex. en naiv implementation av ray tracing där varje beräkning av en ljusstråle potentiellt behöver all tillgänglig data. I såna fall behöver all data finnas i GPU-minnet. Men såna beräkningar lämpar sig inte heller för GPUer, då det är svårt att implementera dem effektivt. Lösningen är oftast att hitta på nya, mer dataparallella, algoritmer, vilket medför att kravet på mängden minne oftast också minskar.

Så jag skulle säga att i de flesta fall så är nog minnet inget stort problem, det svåra är att hitta på algoritmer som är effektiva på GPUer. Men det finns säkert tillämpningar där mycket minne är ett krav också.

Kan tillägga att väldigt många gör just interiörbilder på GPUer med diverse olika Unbiased renderare. En teknik är att man hakar på så många kort man kan på en dator, och sedan med en PCI Express extender linkar upp en till låda med plats för fler grafikkort. Så man kör med upp till 7 GPUer som exempel. Pris/prestandakronan just nu, iaf om du kör Cudabaserade program, är att ploppa i 7 stycken GTX780 6GB kort. Sen kör man så det ryker. Väntar med nyfikenhet på vad nya GTX980 kan göra när drivers/program är uppdaterade. För tillfället så är de slöare än GTX780 i de programmen jag tittar på.

Ska jag vara ärlig så är jag rätt sugen jag med.

De har funnits och finns fortfarande att köpa. Det så man gjorde innan NAND blev snabbt nog för seriös lagring. Problemet är att det var svindyrt eftersom RAM är dyrt. Det krävde batteri och du behövde dessutom dubbelt utrymme så du kan spara ner all data från RAM när du stänger av. Det betydde att det var mer eller mindre värdelöst att köra OS på en sådan konstruktion då du behövde läsa in exakt allt till dina RAM-stickor. Många lite enklare varianter körde med CF-kort som lagring och de har ju inga roliga hastigheter direkt. Eller hade inte då. Sen blir man också snabbt besviken när man tittar på den faktiska prestandan som de enheterna gav. Vilken modern SSD som helst sopar mattan med de där RAM-diskarna. De skulle gå att få snabbare i teorin men ingen vill lägga pengar på att utveckla dem så långt. Det är helt enkelt för dyrt och har för många nackdelar.