GPU-визуализаторы набирают силу

С закрытием мероприятия SIGGRAPH 2010 одно стало ясно: GPU-рендеринг быстро становится на ноги. Визуализация с использованием графических ускорителей изначально заработала себе в среде профессионалов не очень хорошую популярность из-за того, что общественное внимание было приковано, в основном, к трассировке лучей в реальном времени для игр, где главная задача — сохранение количества кадров в секунду на уровне не ниже 30.

В схемах трассировки лучей в реальном времени, демонстрировавшихся компанией Intel в рамках проекта Larrabee, количество отражений лучей было очень ограниченным, они не имели поддержки воздействия одного цвета на другой, отсутствовала модель затенения Ambient occlusion. Конечный результат больше напоминал визуализированные изображения 80-х годов: плоские, безжизненные, которые не могут конкурировать по реалистичности даже с современными играми вроде Uncharted 2.

Несмотря на ограниченную шейдерную модель, отсутствие поддержки плоских источников света, бета-версия 2.2 CUDA-базированного рендера Octane с небольшим приложением усилий позволила сделать эти резиновые буквы реалистичными.

За последние несколько лет с помощью CUDA и OpenCL, визуализаторы, использующие GPU, постоянно совершенствовались с тем, чтобы использовать мощь графических ускорителей, не затрагивая качества конечной картинки. Теперь у многих есть выбор, список GPU-визуализаторов впечатляет уже сейчас: iRay, Arion, Furryball, Octane, V-Ray RT и даже бесплатная открытая GPU-версия Luxrender. Возможно, есть и другие, заслуживающие внимания решения: похоже, новый GPU-визуализатор выходит каждый месяц.

Эти решения делают гораздо больше, чем системы трассировки лучей, создаваемые по принципу абсолютного минимума, вроде тех, что предлагались Intel. Большинство этих CUDA и OpenCL GPU-визуализаторов претендуют на звание полноценных: они ничего не упрощают и не усредняют, а стремятся повторять естественные движения лучей света, не прибегая к уловкам и ограничению выборки. Конечно, они не работают в реальном времени, и их качество всё ещё нуждается в доработке, но они обычно гораздо быстрее выполняют нужную работу, чем аналогичные решения, использующие центральный процессор. Они могут предоставить очень хороший результат крайне быстро.

V-Ray RT демонстрировался на выставке SIGGRAPH. Он является одним из самых продвинутых GPU-визуализаторов и поддерживает плоские источники света. Он также использует те же материалы, что и V-Ray, так что дизайнер может без проблем переключаться между программным и аппаратным визуализаторами.

На уменьшенном изображении не видно, однако с созданием вышеприведённой картинки на системе с тремя GTX 480 V-Ray RT справился за 0,9 секунд, что является очень впечатляющим результатом. V-Ray RT выйдет осенью и будет доступен в качестве бесплатного расширения для V-Ray в обновлениях Maya (на всех платформах) и Max (для Windows). Он базирован на OpenCL. Фотографическая визуализация также возможна с помощью Octane Renderer, который стоит сравнительно дешево — €50.

Конечно, набор функций GPU-визуализаторов, даже самых совершенных, пока не так гибок и совершенен, как в традиционных системах. Видеокарты быстры, но пока слишком прямолинейны, поэтому реализованы далеко не все сложные функции.  К примеру, нет:

• Caustics (световые пятна, отбрасываемые одним объектом на другой в результате отражения или преломления луча);
• карты смещений;
• Instancing (эффективная для памяти сетка дублирования);
• Subsurface scattering (метод создания реалистичного освещения поверхностей);
• размытие в движении;
• физическая дифракция (спектр призмы, хроматические аберрации);
• вывод изображений в формате с плавающей запятой (важно для киноиндустрии);
• проходы визуализации для наложения изображений.

Есть и многое другое, чего не могут GPU-визуализаторы. Таким образом, они пока не способны стать самодостаточными решениями. Некоторые функции, несомненно, будут реализованы в будущем, ведь пока эти решения — новинки. Но на другие потребуются уже изменения в архитектуре видеокарт: GPU пока ещё сильно ограничены по сравнению с центральными процессорами. Тем не менее, уже сейчас их можно использовать в ряде задач или для черновых работ. Такой подход может сэкономить часы драгоценного времени, особенно для начинающих.