Cycles підтримує два режими візуалізації на GPU: CUDA. який кращий для графічних карт Nvidia, і OpenCL. який підтримує візуалізацію на графічних картах AMD.
Конфігурірованіе¶
Для включення візуалізації на GPU, відкрийте вікно Параметри і на вкладці Система виберіть використовується Пристрій розрахунку. Потім, для кожної сцени, в панелі Візуалізація ви зможете налаштувати використання візуалізації на CPU або на GPU.
Nvidia CUDA підтримується для візуалізації на GPU на графічних картах Nvidia. Ми підтримуємо графічні карти, починаючи з серії GTX 4xx (обчислювальні можливості 2.0).
Cycles вимагає установки найсвіжіших драйверів Nvidia, для всіх операційних систем.
OpenCL is supported for GPU rendering with AMD graphics cards. We only support graphics cards with GCN architecture 2.0 and above). To make sure your GPU is supported checkout this Wikipedia page.
Cycles вимагає установки найсвіжіших драйверів AMD, для всіх операційних систем.
Доступні функції і ограніченія¶
Огляд підтримуваних можливостей і порівняння технологій наведені в відповідному розділі.
Обмеження CUDA: Максимальна кількість індивідуальних текстур обмежена 88 цілочисельними текстурами (PNG. JPEG і так далі) і 5 текстурами з плаваючою комою (OpenEXR. 16-бітний TIFF і інші) на картах серії GTX 4xx / 5xx. Пізніші карти не мають такого обмеження.
Поширені запитання¶
Чому Blender перестає відповідати під час візуалізації? ¶
Коли графічна карта зайнята візуалізацією, вона не може перемальовувати призначений для користувача інтерфейс, через що Blender перестає відповідати. Ми намагаємося обійти цю проблему, забираючи контроль над GPU якомога частіше, але гарантувати повністю гладку роботу ми не можемо, особливо на важких сценах. Це обмеження графічних карт і для нього не існує стовідсотково працюючого рішення, хоча ми і постараємося в майбутньому поліпшити цей момент.
Якщо у вас є можливість, краще встановити більш одного GPU і використовувати один з них для відображення, а решта задіяти для візуалізації.
Так, перейдіть в Параметри ‣ Система ‣ Пристрій розрахунку (User Preferences ‣ System ‣ Compute Device Panel) і налаштуйте пристрої на свій смак.
Який рендер швидше: Nvidia або AMD, CUDA або OpenCL? ¶
Currently Nvidia with CUDA is rendering fastest, but this really depends on the hardware you buy. Currently, CUDA and OpenCL are about the same in the newest mid range GPUs. However, CUDA is fastest in the respect of high end GPUs.
Повідомлення про ошібках¶
Unsupported GNU version! gcc 4.7 and up are not supported! (Непідтримувана версія GNU! Gcc 4.7 і старше не підтримуються!) ¶
На Linux, в залежності від версії вашого GCC, ви можете отримати таку помилку.
Якщо це сталося, видаліть наступний рядок в файлі /usr/local/cuda/include/host_config.h
CUDA Error: Invalid kernel image (Помилка CUDA: Неправильне ядро зображення) ¶
Якщо ви отримали цю помилку на 64-бітної MS-Windows, переконайтеся, що ви використовуєте 64-бітну збірку Blender, а не 32-бітну.
CUDA Error: Kernel compilation failed (Помилка CUDA: Збій компіляції ядра) ¶
Ця помилка може виникнути, якщо у вас нова карта Nvidia, яка поки ще не підтримується вашою версією Blender'а, а у вас встановлений набір інструментів CUDA. В цьому випадку Blender може спробувати динамічно зібрати ядро для вашої графічної карти і не досягти успіху в цьому.
В такому випадку ви можете:
- Перевірити, чи встановлена у вас остання версія Blender (офіційна чи експериментальна збірка), що підтримує вашу графічну карту.
- Якщо ви самі збирали Blender, спробуйте завантажити і встановити новий набір інструментів для розробника CUDA.
Звичайним користувачам не потрібно встановлювати набір інструментів CUDA, оскільки Blender вже поставляється з скомпільованими ядрами.
CUDA Error: Out of memory (Помилка CUDA: Бракує пам'яті) ¶
The Nvidia OpenGL driver lost connection with the display driver (Драйвер Nvidia OpenGL втратив з'єднання з драйвером дисплея) ¶
Іншим рішенням може бути збільшення тайм-ауту, хоча це і приведе до зменшення чуйності призначеного для користувача інтерфейсу при візуалізації важких сцен. Дізнатися більше можна тут (англійською мовою).
CUDA error: Unknown error in cuCtxSynchronize () (Помилка CUDA: Невідома помилка в cuCtxSynchronize ()) ¶
Невідома помилка може мати безліч причин, але найбільш вірогідна - тайм-аут. Рішення дивіться в попередньому відповіді.