Redshift cho Houdini: Out-of-Core, giới hạn VRAM và khi nào nên chọn Redshift thay vì Karma

Bạn đã tạo cache cho một scene Pyro hoặc VDB nặng trong Houdini, nhưng Redshift vẫn hết bộ nhớ GPU dù đã bật out-of-core. Out-of-core có thể giúp giảm áp lực lên VRAM với những dữ liệu được hỗ trợ, nhưng không thể giải quyết mọi giới hạn về bộ nhớ GPU. Điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc với volume trong Houdini vì chúng có thể chiếm rất nhiều VRAM. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách out-of-core hoạt động trong Redshift, những giới hạn của nó và khi nào nên chọn Redshift thay vì Karma để render trong Houdini.

Out-of-core không có nghĩa Redshift sẽ không còn phụ thuộc vào VRAM. Một số dữ liệu có thể được xử lý bên ngoài bộ nhớ GPU, nhưng nhiều dữ liệu khác vẫn phải nằm trong VRAM. Đặc biệt với các tác vụ mô phỏng trong Houdini, Redshift yêu cầu dữ liệu volume phải nằm hoàn toàn trong bộ nhớ GPU. Nếu lượng dữ liệu volume vượt quá VRAM khả dụng, quá trình render vẫn có thể dừng và báo lỗi hết VRAM dù đã bật out-of-core.

RAM hệ thống cũng đóng vai trò quan trọng khi Redshift sử dụng out-of-core. Vì vậy, tăng RAM có thể hữu ích với những loại dữ liệu được Redshift hỗ trợ xử lý bằng out-of-core. Tuy nhiên, tăng RAM không giải quyết được vấn đề nếu bản thân volume không thể nằm vừa trong VRAM mà Redshift có thể sử dụng.

Out-of-core của Redshift được thiết kế để hỗ trợ một số loại dữ liệu, bao gồm texture và geometry, khi chúng vượt quá VRAM khả dụng. Khi cần, Redshift có thể sử dụng RAM hệ thống để xử lý phần dữ liệu này. Tuy nhiên, không phải mọi dữ liệu trong quá trình render đều có thể xử lý bằng out-of-core.

Volume là một ngoại lệ quan trọng. Theo Redshift, các volume object phải được lưu hoàn toàn trong bộ nhớ GPU và không được hỗ trợ bởi out-of-core. Vì vậy, out-of-core chỉ giúp mở rộng khả năng xử lý bộ nhớ đối với những dữ liệu được hỗ trợ, chứ không có nghĩa bạn có thể sử dụng VRAM không giới hạn.

Out-of-core cũng có thể làm giảm hiệu năng so với khi toàn bộ dữ liệu cần thiết nằm trong bộ nhớ GPU. Vì vậy, ngay cả với những scene có thể render bằng out-of-core, VRAM đủ lớn vẫn mang lại lợi thế về hiệu năng.

Khi làm việc với Houdini, volume thường được tạo ra từ các simulation. Trong workflow USD, SideFX mô tả volume là tập hợp các field, trong đó dữ liệu VDB có thể được đưa vào dưới dạng OpenVDB field asset.

Điều này đặc biệt quan trọng khi render bằng Redshift vì các volume object phải nằm hoàn toàn trong bộ nhớ GPU. Maxon cũng lưu ý rằng quá nhiều volume object hoặc volume có độ phân giải quá cao có thể gây lỗi hết VRAM.

Với các scene Pyro nặng hoặc những cảnh sử dụng nhiều volume, giảm bớt dữ liệu volume không cần thiết hoặc hạ độ phân giải có thể giúp giảm lượng VRAM cần dùng. Nếu volume vẫn vượt quá VRAM khả dụng, bạn có thể cần một GPU có nhiều VRAM hơn. Trong trường hợp này, chỉ bật out-of-core sẽ không giải quyết được vấn đề.

Redshift sẽ phù hợp hơn nếu pipeline của bạn vốn đã sử dụng Redshift và bạn muốn tiếp tục dùng cùng một renderer cũng như quy trình look development quen thuộc cho cảnh Houdini.

Tuy nhiên, không nên chọn Redshift chỉ vì đây là renderer tăng tốc bằng GPU. Karma XPU cũng tận dụng GPU kết hợp với tài nguyên CPU, còn Karma được tích hợp sâu với môi trường USD và Solaris của Houdini.

Nhờ đó, Karma có lợi thế tự nhiên với những dự án đã xây dựng chủ yếu trên Solaris, USD và MaterialX. Theo SideFX, Karma XPU hỗ trợ shader MaterialX và USD Preview, mặc dù XPU vẫn có một số giới hạn về tính năng so với Karma CPU.

Với các scene sử dụng nhiều texture, khả năng out-of-core của Redshift vẫn có thể mang lại lợi ích. Tuy nhiên, để biết Redshift có thực sự render một cảnh Houdini nhanh hơn Karma hay không, cách đáng tin cậy nhất là thử cùng một scene trên cùng phần cứng với các thiết lập tương đương, thay vì mặc định rằng renderer này luôn nhanh hơn renderer kia.

Karma có thể phù hợp hơn nếu pipeline Houdini của bạn chủ yếu sử dụng USD và Solaris. Đây là renderer của SideFX được thiết kế cho workflow dựa trên USD trong Solaris, vì vậy sẽ thuận tiện hơn với những dự án vốn đã làm việc trong hệ sinh thái này.

Chi phí bản quyền cũng là một lý do để cân nhắc Karma. SideFX đã bao gồm khả năng render bằng Karma trong giấy phép Houdini, trong khi Redshift yêu cầu giấy phép riêng của Maxon.

Với những scene vượt quá VRAM khả dụng, Karma CPU là một lựa chọn render bằng CPU và không phụ thuộc vào VRAM của GPU. Tuy nhiên, Karma CPU vẫn cần đủ RAM hệ thống để xử lý scene. Vì vậy, đây chỉ là một hướng khác để giải quyết giới hạn bộ nhớ, chứ không có nghĩa mọi scene quá nặng đều chắc chắn render được.

Với Redshift, VRAM càng lớn thì GPU càng có nhiều không gian để xử lý những dữ liệu bắt buộc phải nằm trên GPU. Trong khi đó, RAM hệ thống hỗ trợ dữ liệu phía CPU và lưu cache texture. Điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc với volume trong Houdini vì Redshift yêu cầu volume object phải nằm hoàn toàn trong bộ nhớ GPU. Do đó, out-of-core cũng không thể giải quyết được nếu VDB vượt quá VRAM khả dụng.

Nếu workstation hiện tại đã chạm giới hạn, bạn có thể chuyển nguyên dự án Houdini và Redshift sang một máy có GPU nhiều VRAM và RAM hệ thống lớn hơn. Cách này giúp scene có thêm bộ nhớ để xử lý mà không cần thay đổi workflow hiện tại. Đây cũng là trường hợp iRender có thể hữu ích khi bạn cần sử dụng phần cứng GPU mạnh hơn từ xa.

iRendercung cấp máy chủ từ xa trang bị RTX 4090 với 24GB VRAM và 256GB RAM, giúp Redshift có thêm RAM hệ thống cho những tác vụ có thể tận dụng out-of-core. Tuy nhiên, giới hạn 24GB VRAM vẫn áp dụng với những dữ liệu bắt buộc phải nằm trên GPU, bao gồm volume của Redshift. Việc sử dụng thêm RTX 4090 cũng không cộng dồn VRAM của các GPU riêng biệt thành một vùng nhớ lớn hơn.

Các cấu hình hiện có bao gồm:

• CPU: AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 3955WX (3.9–4.2GHz) và AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 5975WX (3.6–4.5GHz)
• GPU: 1/2/4/6/8 RTX 4090/5090

Với người dùng mới, iRender hiện tặng 100% giá trị lần nạp đầu tiên nếu nạp tiền trong vòng 24 giờ sau khi đăng ký, giúp bạn tiết kiệm chi phí nhưng vẫn đảm bảo chất lượng cho dự án của bạn.

ĐĂNG KÝ ngay để trải nghiệm hoặc để được tư vấn chi tiết, hãy liên hệ với chúng tôi qua Live chat hoặc qua Zalo: 0962868890 hoặc Email: [email protected].

Maximum Speed – Absolute Freedom

Nguồn: help.maxon.net, sidefx.com/docs/houdini/

Hãy cùng xem cách thức hoạt động của máy chủ iRender:

1. Tại sao Redshift vẫn hết bộ nhớ trong Houdini dù đã bật out-of-core?

Out-of-core của Redshift có thể xử lý một số loại dữ liệu như texture và geometry, nhưng không loại bỏ hoàn toàn nhu cầu sử dụng VRAM. Đặc biệt, volume object của Redshift phải nằm hoàn toàn trong bộ nhớ GPU. Vì vậy, các volume Houdini nặng vẫn có thể khiến Redshift báo lỗi hết VRAM.

2. Redshift cần bao nhiêu RAM để xử lý volume trong Houdini?

Không có một mức RAM cố định cho mọi scene Houdini. Lượng bộ nhớ cần dùng phụ thuộc vào scene và dữ liệu volume. RAM hệ thống lớn hơn có thể hỗ trợ những tác vụ mà Redshift xử lý bằng out-of-core, nhưng không thể thay thế VRAM mà volume object cần trên GPU.

3. Nên dùng Redshift hay Karma cho Houdini?

Redshift sẽ phù hợp nếu pipeline của bạn vốn đã sử dụng Redshift và muốn giữ nguyên material cũng như workflow render hiện tại. Karma lại phù hợp với các workflow dựa trên USD và Solaris. Khi VRAM là giới hạn, Karma CPU cũng là một lựa chọn vì không phụ thuộc vào VRAM của GPU.

Không có renderer nào luôn nhanh hơn trong mọi trường hợp. Muốn so sánh chính xác, bạn nên thử cùng một scene trên cùng phần cứng với các thiết lập tương đương.