chat

Planowany projekt dotyczył rozbudowy wielozadaniowego laboratorium informatycznego, dedykowanego badaniom i rozwojowi (B+R) prowadzonym przez projektodawcę. Pomysł laboratorium opierał się na stworzeniu wysoce wydajnej infrastruktury komputerowej, wspartej specjalistycznym autorskim oprogramowaniem opracowanym w toku prac B+R. Istotą projektu była praca nad systemem redukcji szumów opartym na algorytmach sztucznej inteligencji.

W tym kontekście szumy to przypadkowe, gwałtowne zmiany kolorów poszczególnych pikseli, które nie występują w rzeczywistości lub nie mają logicznego powodu występowania w generowanych obrazach. Przedsięwzięcie polegało na stworzeniu algorytmów opartych na uczeniu maszynowym, które potrafiłyby wyselekcjonować szumy wynikające z procesu renderowania, korzystając z dwóch źródeł informacji: matematycznej analizy procesu renderowania oraz analizy obrazu opartej na uczeniu maszynowym. W rezultacie obraz miał być modyfikowany (pozbawiony szumów).

Jakość algorytmów redukcji szumów przekroczyła oczekiwania, zwłaszcza w kontekście przyspieszenia procesu renderowania. Oszczędności osiągnięte były znacznie wyższe niż przewidywali zarówno zespół projektowy, jak i klienci. Projekt wymagał zakupu sprzętu HPC, który na szczęście udało się nabyć za granicą, gdzie ceny były nawet dwukrotnie niższe niż w Polsce.

W trakcie realizacji projektu podjęto decyzję, że identyczny system redukcji szumów powinien zostać stworzony również dla technologii GPU. W ciągu zaledwie dwóch lat od wdrożenia, projekt wygenerował przychody o milion złotych większe niż pierwotnie zakładano.

Dzięki zastosowaniu innowacyjnego algorytmu denoisingu, Polska farma renderująca stała się pionierem w branży, oferując zarówno renderowanie CPU, jak i renderowanie GPU w chmurze. Udany projekt znacznie przyczynił się do reputacji i rozwoju polskiej farmy renderującej na konkurencyjnym rynku usług renderowania w chmurze.

Skip to content