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GPU云服务器在图像处理与渲染方面有何优势?

作者/来源: 发布时间:2019-06-28

随着计算机技术的发展,人们对图形和图像的处理要求也越来越高,尤其现在兴起的3D技术,使图形图像处理和3D计算已经应用到了各种视频游戏,电影产业,医疗成像,空间探索,远程通信等各个方面。现在风靡的大型3D游戏,诸如《使命召唤》《极品飞车》等,这些游戏画面逼真,3D特效强烈,所以要求计算机对图形图像的处理能力要求也非常高。 2010年放映的电影《阿凡达》开创了动画形象代替了演员的3D电影的先河,它完美的运用了3D立体画面的创造了逼真的效果使画面美轮美奂。在工业设计上,有很多广为人们熟知的3D处理软件,例如AutoCAD,Maya,SolidWorks等知名软件。伴随着IT互联网以及手持终端的发展和普及,要处理的数据量的爆发式增长,对数据图像提出了更多的需求。因而,目前对图形图像有巨大需求,然而CPU的串行处理能力远不能满足高效的处理图像的能力,因此GPU并行计算技术的使用日益广泛。

GPU云服务器渲染

什么是GPU云服务器?

GPU 云服务器(GPU Cloud Computing,简称 GPU)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,一般适用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。通常,GPU云服务器厂商提供和标准云服务器租用一致的管理方式,可以有效解放用户的计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。GPU云服务器是装配有GPU云加速器的超高性能云服务器,相比一般的ECS云服务器,GPU云服务器能提供的算力要超出一大截,并且GPU本身对图像处理能力极佳,所以GPU云服务器也在视频、图形相关行业有用武之地。

GPU云服务器

什么是GPU高性能计算?

近年来,以NVIDIA Tesla为代表的异构芯片(协处理器)逐渐被引入到通用计算领域中。最初的图形处理(Graphic Processing Unit, GPU)就是用来处理大规模的并行计算,并且GPU的并行处理能力在不断的上升。GPU将更多的晶体管用于执行单元,而非像CPU那样用作复杂的数据cache和指令控制。由于GPU具有超强的浮点计算能力,除了在传统领域(图形显示,多用于游戏)的应用以外,GPU越来越多地应用在科学计算领域上,并且逐渐进入高性能计算的主流。

CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的高性能计算问题。CUDA编程是在C语言上的基础上对C语言的扩展,不再需要借助于图形学API,CUDA开发人员只需要在C语言的基础上从CPU过度到GPU上,CUDA提供了简单、容易的GPU开发工具,因此对于开发者来说,CUDA的开发门槛大大降低了。CUDA编程采用了异构体系结构的模式,CPU作为主机,GPU作为CPU的协处理器(或称设备),CPU与GPU协同工作,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU负责高度并行化的计算任务,CPU与GPU共同完成加速任务。

CUDA编程语言的推出,使得在GPU平台上的高性能计算应用软件越来越多。目前,GPU计算在图像处理、图像渲染得到广泛的应用,在很多应用中获得2-3个数量级的加速比,极大地提高了性能。

GPU图形渲染

GPU云服务器图形渲染有何优势?

在图形渲染领域,不管是影视动画、建筑表现,还是CG广告,GPU云服务器凭借其专为图形加速而设计的架构和计算能力,为用户带来了一种更加高效的渲染解决方案,即GPU渲染解决方案。GPU渲染具有更快速度、更低成本的优势,而且GPU加速渲染的可用性也不断提高,越来越多搭上GPU渲染标签的高品质作品问世。这些发展趋势,让GPU渲染受到了国内外用户的普遍欢迎。

如果说CPU像是一个工厂的经理,深思熟虑做出艰难的决定。那么GPU则更像是工厂里的一整个工人群,虽然他们不能做同类型的计算,但他们可以毫不费力地即刻处理许许多多的任务。许多渲染任务是一种重复,这刚好是GPU功能的强项。另外,你可以在一台电脑里装上若干个GPU,这意味着GPU系统可以快得多。在CG制作过程中,还有一个巨大的优势:GPU渲染快到可以实时反馈渲染效果,连喝一杯咖啡的时间都不需要就可以快速预览渲染效果,材质和照明变化尽在眼前。


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