Optymalizacja procesu renderingu

Zmierzając z czasem, w dynamicznie rozwijającej się erze cyfrowej, ciągle szukamy sposobów, aby usprawnić i optymalizować nasze procesy. Dzięki najnowszym technologiom, stworzyliśmy optymalizator procesu renderingu, który przynosi znaczne korzyści dla naszej farmy renderującej. Nasze nowe narzędzie optymalizacyjne znacznie skraca czas renderingu pojedynczej klatki, co przekłada się na szybsze wykonywanie zadań i efektywniejsze wykorzystanie naszych zasobów. To oznacza, że teraz możemy dostarczyć naszym klientom ich produkty szybciej, co daje nam przewagę nad konkurencją. Jednak nasza optymalizacja nie kończy się na szybkości. Nasze nowe narzędzie optymalizacyjne jest również korzystne z punktu widzenia ekonomii. Dzięki zmniejszeniu ilości zużywanej mocy obliczeniowej, nasze koszty są teraz niższe. To przekłada się na tańsze usługi dla naszych klientów, ponieważ oni płacą za moc obliczeniową, której używamy. Więc nie tylko dostarczamy im swoje produkty szybciej, ale też za mniej.

Nasze osiągnięcia nie ograniczają się jednak tylko do szybkości i ekonomii. Jest również istotny aspekt ekologiczny. Mniejsza ilość zużywanej mocy obliczeniowej oznacza mniej emisji CO2, co czyni nasze rozwiązanie bardziej przyjaznym dla środowiska. W dobie globalnego ocieplenia, jest to kluczowy aspekt, na który coraz więcej firm zwraca uwagę.

Dofinansowanie z UE umożliwiło nam zakup najwyższej jakości serwerów, co dodatkowo przyczynia się do efektywności naszego rozwiązania. Te serwery nie tylko zwiększają naszą wydajność, ale również minimalizują naszą emisję CO2, dzięki czemu jesteśmy bardziej zrównoważeni.

Podsumowując, nasze nowe narzędzie optymalizacyjne przynosi wiele korzyści. Jest to szybsze, tańsze i bardziej ekologiczne rozwiązanie, które pozwala nam na lepsze dostosowanie się do dynamicznego rynku renderingu. Jest to przykład jak innowacje technologiczne, wsparte odpowiednim dofinansowaniem, mogą prowadzić do znaczących korzyści na wielu płaszczyznach.

Nasz algorytm optymalizacji renderingu działa na podstawie metody hipersześciennej, która jest jedną z metod poszukiwań bezpośrednich funkcji wielu zmiennych. Zastosowaliśmy ją do optymalizacji parametrów VRay – maxSubdivison i minShadingRate, które mają kluczowy wpływ na jakość renderowania i czas, który jest na to poświęcony.

Początkowo, algorytm wybiera arbitralne punkty startowe dla maxSubdivison i minShadingRate. Na podstawie tych punktów, tworzy hipersześcian w przestrzeni parametrów, na którym dokonuje serii obliczeń. Każdy wierzchołek hipersześcianu reprezentuje inną kombinację parametrów, a wartość funkcji w tych punktach to czas renderu.

Algorytm porównuje czasy renderu dla wszystkich punktów, a następnie przesuwa się w kierunku punktu, który zwrócił najkrótszy czas, pod warunkiem, że jakość renderu nie jest gorsza. Proces ten powtarza się iteracyjnie – w każdej iteracji tworzy się nowy hipersześcian wokół punktu z najmniejszym czasem renderu i ponownie szuka się najlepszego rozwiązania.

Jeżeli algorytm znajdzie punkt, w którym czasy renderu zaczynają rosnąć (czyli jakość renderu nie poprawia się), wówczas rozmiar hipersześcianu zostaje zmniejszony – to pozwala na dokładniejsze poszukiwanie optymalnych ustawień w bliskim sąsiedztwie aktualnej najlepszej kombinacji parametrów.

Proces ten kontynuuje się, aż do momentu, kiedy różnica między kolejnymi najlepszymi czasami renderu stanie się na tyle mała, że można przyjąć, że znaleźliśmy optymalne ustawienia. Wyjątkowość tego podejścia polega na tym, że pozwala ono znaleźć najbardziej efektywne ustawienia renderu bez konieczności przeszukiwania całej przestrzeni parametrów, co byłoby bardzo czasochłonne i nieefektywne.