CPU 与 GPU 渲染：如何选择及原因？

由 demi 提交于周四, 13 四月 2023 - 17:19

随着我们对机器的要求越来越高，负担越来越严重，我们要着手处理的任务也越来越困难。而计算机最大的困难就是渲染。从复杂的图像到简短影片，自渲染理念面世以来，渲染质量问题就不断持续升温。

机器如何处理任务？

总的来说，计算机有两种处理指令的方法。通过中央处理器 (CPU) 或图形处理器 (GPU) 处理障碍。二者各有优缺点，会在很大程度上影响你的工作流程决策。

本文探讨其中的一些优缺点，以及在决定采用 CPU 或 GPU 处理渲染时需要记住的要点。文中不会深入研究各种类型的处理器和品牌，不过在比较 CPU 和 GPU 渲染时，会稍微涉及一些处理类型。

切记本文重点关注渲染。更多有关 CPU 与 GPU 之间差异的详细说明，你可以在<a href="https://www.incredibuild.com/blog/cpu-vs-gpu-know-the-difference?utm_so… color="#9a9a9a">另一篇文章</a>中找到。此外，欲了解 Unreal Engine 渲染，<a href="https://www.incredibuild.com/blog/unreal-engine-rendering-how-to-do-it-… color="#9a9a9a">请点击此处</a>。

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二者差异

CPU：工作原理

总的来说，CPU 操作分为三步：
1. 我收到的指令是什么？
2. 这个指令是什么意思？
3. 执行任务。

这个过程也称为指令循环。我们提供信息后，CPU 会完成上述步骤，然后再进入下一个任务。CPU 采用快速核心结构，可以尽快走完指令循环。

这种循环的好处在于每个任务都能获得机器的全部处理能力，保证了高质量渲染所需的资源。这是 CPU 通常能够生成更高质量图像的原因。虽然 GPU 可能更快，但是生成的图像模糊和失真的概率更大。

CPU 的规格从单核到十核不等。每个核心实质上都是一套用于执行指令循环的独立系统。十核处理器配有十个核心用于执行循环，有助于进一步推进多任务并行处理。

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GPU：工作原理

从架构上看 GPU 没有太大差异，不过它主要侧重的是图形和效率。

与使用少量高性能核心的 CPU 不同，GPU 拥有大量速度较慢的核心，侧重两项任务：

<ul><li>顶点处理
涉及图像尺寸和深度的处理。</li></ul>

<ul><li>像素处理
涉及屏幕上所见纹理和素材的处理。</li></ul>

其优点是 GPU 同时关注两个进程，一个接一个，处理非常快。

GPU 系统的速度和能力范围很广，不过可以按照它们连接机器的方式进行细分。集成 GPU 是笔记本电脑、预装台式电脑、手机等设备中内置的典型处理器。最强大的 GPU 则连接主板的 PCI-e 插槽。对于具有多个 PCI-e 插槽的主板，多个兼容 GPU 可以组合使用，以提高能力。

这些进程对渲染来说有何意义？

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速度与清晰度

在任何工作中，我们都要明确什么最重要：完成时间还是渲染质量？如果你正在阅读这篇文章，并且有充分的理由，那么这可能是你需要关注的最大问题。

正如前文所述，与 GPU 渲染相比，CPU 渲染更有可能生成质量更高、清晰度更好的镜头。CPU 侧重的进程有助于实现更可靠的渲染。

当然，速度也有所不同。CPU 往往自身速度就要慢得多，而 GPU 渲染所花的时间更短，只是最终渲染的清晰度会受一定影响。这并不是说 GPU 渲染不能搭建极高质量的场景。随着我们在图像真实感或建筑可视化领域的发展，CPU 渲染过程将更加可靠。

虽然图形处理器拥有多个核心，具有比普通 CPU 更强的“能力”，但后者通过多个 CPU 组合加快处理速度，可以弥补这一劣势。这就是所谓的 CPU 农场。CPU 农场可以有效地加快速度，同时保持最终渲染场景可靠。

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费用

当然，如果你没法负担所选的组件，那么这些因素都不重要。

既然相比 CPU，GPU 速度是如此之快，那么对于专注于速度和实时开发的玩家、开发人员和电影制作人来说，GPU 极具价值。这种巨大的需求，加上 GPU 在加密货币挖矿领域的盛行，导致热门显卡的价格逐步上涨。

总体而言，单个强大 GPU 的成本远低于具有同等能力的 CPU 农场的成本，不过这种情况也在不断变化。

中高档 GPU 的平均定价在 300-2000 美元之间。这显然不太正常，虽然根据 TechSpot 的最新市场调查，这才应该是 GPU 的预期成本。

同样，CPU 的定价范围也很广，平均成本更低，在 150-1500 美元之间。根据来源的不同，价格要么异常低，要么异常高。

GPU 渲染还需要额外的使用成本，包括一套高效的冷却系统，我们将在下一节讨论。

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内存和性能

基于 CPU 的机器具有更强的处理大型进程的能力，同时在其它任务期间仍能保持良好速度。其中的一个主要原因是：相比 GPU 的一般内存大小，机器中 CPU RAM 的容量超大。

如果一般 GPU 中没有足够强的处理能力，那么系统会更容易过热或崩溃。过热是 GPU 使用者关注的主要问题之一。由于处理速度快，核心数量多，后台可能会出现很多问题。与 CPU 相比，GPU 的额外工作负荷会产生大量的热量。必须牢记，任何使用 GPU 渲染的机器都必须配套高效的冷却系统。

但是，受限于 GPU 的速度，如果你正在开展的项目非常注重注动画或大量移动部件，你可能需要通过内置或外置图形处理器进行渲染。

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行业定制

如果你从事 VR 空间工作，那么你可能需要 GPU 处理加快速度。采用专门的图形渲染处理器，能够随着玩家转身和穿过数字空间，不断切换和更新渲染。

目前大家所关注的都是人工智能和深度学习软件。虽然 CPU 在处理单个任务时表现可能更好，但 GPU 可以快速进行计算，以加快深度学习过程。这也是选择 GPU 作为数据或加密挖矿处理器的另一个原因。这种长时间进行超快计算的能力，无疑有利于这些行业的发展。

在实时环境下移动场景内的动态灯光和物体，或改变人物的位置和动画。例如，Unreal Engine 会在处理场景时，进行大量计算，保证高质量的实时渲染。

缩短项目作业时间的最关键要素就是：在切换场景时观察最高质量图像的能力。GPU 渲染很可能是实现此能力的最佳解决方案。

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软件

不过，这种能力显然很大程度上取决于你所使用的软件。一些程序处理 CPU 或 GPU 渲染时效率都非常高。

例如，Autodesk 的 Arnold Engine 在利用基于 CPU 的渲染引擎进行快速真实感光线追踪时，表现非常出色。Arnold 主要用于动画和影片制作，即使一般与 CPU 渲染相关的处理时间更长。

此外，Octane Render Engine，一款非常受欢迎的产品，侧重于 GPU 渲染，用于动态实时纹理和光照处理。

重要的是，深入研究你所选择的渲染引擎，找到程序本身最有效的使用方法。其中一种有效的经验法则就是：想一想渲染或模拟需要达到的精度。大多数 CPU 都可以实现更精确的物理模拟，而 GPU 渲染引擎最适合实时体验。

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总结 – CPU 与 GPU 渲染

最后，到底要选择 GPU 还是 CPU 处理，取决于你的具体需求。如果你需要最优质的渲染，而不考虑快速周转时间，那么一台功能强大的 CPU 或 CPU 农场可能是你的最好选择。

如果你在视觉效果或动画部门工作，需要快速获得高质量图像结果，那么 GPU 可能是更好的选择。

无论你的主处理源如何，重要的是确保 GPU 渲染源与 CPU 不仅彼此兼容，而且还与机器的其余部分兼容，以免出现瓶颈。

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