Đề xuất phần cứng cho Redshift với iRender

Một trong những công cụ kết xuất hàng đầu trên thị trường là Redshift của Maxon. Redshift nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh nhờ tính nhanh chóng, khả năng tùy chỉnh và khả năng tạo ra kết quả đầu ra tuyệt đẹp. Redshift cho phép các nghệ sĩ xây dựng môi trường hoàn toàn phù hợp với ý tưởng của họ cho mọi thứ, từ phim bom tấn đến trò chơi điện tử AAA. Nhưng chắc chắn phải có một chi phí cho tất cả sức mạnh đó và một yêu cầu về hiệu suất.

Chúng tôi đã tạo danh sách các phần cứng cho Redshift, giúp bạn xây dựng máy trạm mạnh mẽ và tại sao iRender có thể trở thành giải pháp hiệu quả cho Redshift để tăng tốc quá trình kết xuất và mang lại kết quả kết xuất đáng kinh ngạc.

Như chúng ta đã biết, Redshift là một engine render tăng tốc GPU, cũng như hầu hết các engine dựa trên GPU khác, CPU không đóng vai trò trực tiếp trong quá trình dựng cảnh. Nó ảnh hưởng một chút đến việc mất bao lâu để tải một cảnh, nhưng trong sơ đồ tổng thể của mọi thứ, điều đó tương đối không đáng kể. Tuy nhiên, nếu bạn cũng đang sử dụng cùng một hệ thống để tạo mô hình hoặc hoạt ảnh – trong một chương trình như Cinema4D, Maya hoặc 3ds Max – thì bạn sẽ muốn một CPU có tốc độ xung nhịp cao để đảm bảo hiệu suất mượt mà trong các ứng dụng đó.

Mặt khác, trong phiên bản Redshift mới hơn, Maxon đã cho phép người dùng kết xuất bằng Redshift trên CPU. Khi người dùng chọn Redshift CPU làm cài đặt kết xuất mặc định, điều đó có nghĩa là Redshift không còn tận dụng sức mạnh của GPUs nữa. Trong trường hợp này, CPU có số lõi cao hơn sẽ là một lựa chọn cần thiết.

Bên cạnh hiệu suất thô, điều quan trọng là phải xem xét số lượng làn PCI-Express mà một CPU hỗ trợ. Điều này sẽ hạn chế số lượng video card có thể được sử dụng, điều này có ảnh hưởng đáng kể vì video card là yếu tố chính trong hiệu suất kết xuất của Redshift.

Chúng tôi đưa ra những lựa chọn phần cứng cho Redshift không chỉ có thể đóng vai trò là sự bổ sung không thể thay thế khi bạn sử dụng kết xuất Redshift GPU mà còn có thể là một lựa chọn mạnh mẽ để kết xuất Redshift CPU.

• AMD Ryzen 7 7700X 8 Core – Đây là một trong những CPU có tốc độ xung nhịp cao nhất hiện có và hoạt động rất tốt với cả ứng dụng Redshift và mô hình hóa / hoạt ảnh. Nó có đủ làn PCI-Express để hỗ trợ thẻ video kép, cùng với các thiết bị phần cứng tiêu chuẩn khác (ổ NVMe, v.v.).
• AMD Threadripper PRO 3955WX 16 Core – Bộ vi xử lý Threadripper PRO của AMD có nhiều làn PCI-Express hơn nhiều so với các kiểu máy dành cho người tiêu dùng. Được kết hợp với bo mạch chủ phù hợp, CPU này có thể cho phép tối đa bốn card màn hình trong một máy trạm tháp duy nhất.

Tại iRender, tất cả các máy chủ hiện tại của chúng tôi đều bao gồm cả CPU và GPU, phù hợp cho cả Kết xuất Redshift dựa trên CPU và GPU. Chúng tôi cung cấp các máy sử dụng CPU có số lượng lõi cao AMD Ryzen Threadripper Pro 3955WX 16 lõi và 32 luồng. Do đó, nếu bạn không có đủ ngân sách hoặc lãng phí quá nhiều tiền để xây dựng một máy trạm với CPU đắt tiền. iRender phải là một lựa chọn rất đáng cân nhắc cho người dùng Redshift.

GPU là thành phần quan trọng nhất khi làm việc với Redshift. Tất cả các kết xuất được thực hiện trên nó. Vì vậy, càng nhanh càng tốt và bạn cũng có thể sử dụng nhiều GPU để tăng tốc độ hiển thị hơn nữa. Có hai khía cạnh của thẻ video ảnh hưởng đến khả năng hiển thị: tốc độ thô của chính GPU và dung lượng bộ nhớ trên thẻ.

Redshift cố gắng lưu trữ dữ liệu cảnh, chẳng hạn như hình học và kết cấu trên VRAM của bạn trong khi nó kết xuất cảnh, vì vậy nếu bạn không có đủ VRAM, bạn sẽ không thể kết xuất các cảnh phức tạp nhanh như vậy — bạn vẫn có thể được lưu bằng một tính năng được gọi là out of core rendering (kết xuất ngoài lõi)”. Nhưng điều đó đi kèm với việc giảm tốc độ, vì vậy tốt nhất là bạn nên mua video card có đủ RAM trên bo mạch nếu có thể.

GeForce cards có xu hướng có hiệu suất thô tốt, với dung lượng bộ nhớ video khá tốt, trong khi Quadro cards đi kèm với lượng VRAM lớn hơn nhưng cũng có giá cao hơn cho cùng một mức hiệu suất thô. Dưới đây là ba GPU tốt nhất được khuyến khích sử dụng.

• GeForce RTX 3080 Ti 12GB – Một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn chỉ muốn một hoặc hai video card và không hoạt động với các cảnh quá phức tạp.
• GeForce RTX 3090 24GB – Đề xuất phù hợp của chúng tôi dành cho hầu hết khách hàng kết xuất GPU, RTX 3090 cung cấp hiệu suất tốt nhất trong Redshift đồng thời có bộ nhớ cực lớn 24GB.
• NVIDIA RTX A5000 24GB – RTX A5000 là card cao cấp nhất có thể được lắp đặt trong bộ bốn trong khung tháp lớn và vẫn nằm trong giới hạn của nguồn điện 1600W.

iRender lấy sức mạnh từ NVIDIA RTX 3090, các server của chúng tôi được trang bị 1 GPU đến 2/4/8 GPUs, dựa trên nhu cầu và ngân sách, khách hàng có thể chọn server họ muốn sử dụng trên Redshift.

NVIDIA RTX 3090 đã là một lựa chọn tuyệt vời cho Redshift Renderer. Gần đây, iRender cho ra mắt dòng servers hoàn toàn mới với siêu phẩm GeForce 4090 hot nhất hiện nay – GPU server 4S (2xRTX4090) & GPU server 5S (4xRTX4090), hứa hẹn sẽ nhanh hơn nhiều so với RTX 3090. Hãy cùng chờ đón thêm các servers RTX 4090 của chúng tôi trong thời gian tới!

VRAM rất quan trọng đối với Redshift, nhưng nếu bạn gặp phải trường hợp bạn không có đủ VRAM để Redshift lưu trữ tất cả dữ liệu cần thiết để kết xuất một cảnh nhất định, Redshift có thể sử dụng công nghệ kết xuất ngoài lõi của mình để đưa dữ liệu vào RAM của bạn. Tuy nhiên, kết xuất ngoài lõi không hỗ trợ tất cả các loại dữ liệu có thể được lưu trữ trong GPU VRAM, cụ thể là kết cấu nút sprite và lưới âm lượng.

Mặc dù dung lượng RAM chính xác mà bạn cần sẽ phụ thuộc vào các dự án cụ thể của bạn, nhưng 24-32GB số lượng Ram được đề xuất.

Với chi phí giảm liên quan đến SSD, chúng tôi hầu như luôn khuyên bạn nên sử dụng SSD cho ổ chính để lưu trữ hệ điều hành của bạn và cài đặt Redshift và phần mềm khác. Tốc độ cao của SSD cho phép hệ thống của bạn khởi động, khởi chạy ứng dụng và tải tệp nhanh hơn nhiều lần so với bất kỳ ổ cứng truyền thống nào. Nếu ngân sách của bạn cho phép, bạn cũng nên có một ổ SSD thứ hai có thể được sử dụng để lưu trữ các dự án đang hoạt động của bạn nhằm giảm tải và tiết kiệm thời gian hơn nữa.

iRender – Happy Rendering!