在GTC大會，體驗NVIDIA RTX 服務(wù)器和Quadro vDWS賦力下的快速內(nèi)容創(chuàng)建工作流程和GPU加速渲染。

在本周舉辦的GTC上，NVIDIA使用來自屢獲殊榮的Netflix劇集《迷失太空》的真實素材，展現(xiàn)了NVIDIA RTX 服務(wù)器和Quadro虛擬數(shù)據(jù)中心工作站（Quadro vDWS）的靈活性和令人印象深刻的渲染速度。

NVIDIA與Autodesk和位于溫哥華的工作室Image Engine合作，展現(xiàn)了藝術(shù)家及工作室如何通過采用NVIDIA RTX賦力下堪稱行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的Autodesk Arnold渲染器，實現(xiàn)強(qiáng)大的GPU加速渲染，從而以前所未有的速度打造豐富的視效內(nèi)容。

憑借為尼爾·布洛姆坎普導(dǎo)演的《第九區(qū)》打造的視效，Image Engine獲得奧斯卡提名，并因此廣為業(yè)界所知。Image Engine為影視作品創(chuàng)建了超逼真的角色、環(huán)境和仿真效果，這些影視作品包括《權(quán)力的游戲》、《侏羅紀(jì)世界：墮落王國》、以及《神奇動物：格林德沃之罪》。

在GTC大會上，NVIDIA展示了Image Engine基于實時運行Autodesk Maya的RTX服務(wù)器虛擬工作站，為《迷失星球》打造的戰(zhàn)斗機(jī)器人。Autodesk Arnold對素材進(jìn)行了渲染，且GPU每幀的渲染速度相較于CPU提升了6倍。對于整體拍攝內(nèi)容或動畫來說，基于四顆GPU的渲染節(jié)點，性能相較于典型CPU渲染節(jié)點可提升25倍。

借助NVIDIA RTX服務(wù)器，在創(chuàng)建通常需要耗時許久的高品質(zhì)視效時，藝術(shù)家們可以探索更多的創(chuàng)意可能。GPU渲染還能通過整體拍攝轉(zhuǎn)盤或鏡頭內(nèi)容（而非單幀或部分鏡頭），加速客戶審核周期。

Image Engine數(shù)字主管Carsten Kolve 表示：“我們很高興能夠與NVIDIA和Autodesk合作開發(fā)針對影視制作的新一代高性能渲染?？焖偬峁┳罴褎?chuàng)意成效的能力對我們的成功至關(guān)重要。使用Autodesk Arnold在NVIDIA RTX服務(wù)器上進(jìn)行GPU渲染，就能夠?qū)崿F(xiàn)指數(shù)級的速度飛躍，而這正是我們希望在所有制作部門中實現(xiàn)的。”

圖片由Image Engine提供。 ?NETFLIX

當(dāng)更高清的畫質(zhì)遇見更快速的渲染

超高畫質(zhì)的影視內(nèi)容數(shù)量激增?！顿_紀(jì)公園》通過63個視覺特效鏡頭向全球觀眾展現(xiàn)了突破性的計算機(jī)生成圖像?，F(xiàn)代大片《復(fù)仇者聯(lián)盟：無限戰(zhàn)爭》的視效鏡頭數(shù)量更是高達(dá)2,680個，令人嘆為觀止。

Netflix等流媒體服務(wù)正在不斷提高畫質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。全球各地的設(shè)計團(tuán)隊也開始越來越緊密地展開合作并轉(zhuǎn)而采用新技術(shù)，以創(chuàng)建能夠滿足觀眾期望的高畫質(zhì)視效。

借助RTX 服務(wù)器和Quadro vDWS，設(shè)計師能夠提升整個渲染工作流程以及創(chuàng)意內(nèi)容虛擬化的速度，從而加強(qiáng)跨地域制作團(tuán)隊間的協(xié)作。

設(shè)計團(tuán)隊正在轉(zhuǎn)用虛擬工作站，以借助加速渲染能力來創(chuàng)建逼真的視覺效果。Turing架構(gòu)實現(xiàn)了光線追蹤、人工智能、高級著色和仿真方面的進(jìn)步，所有這些都能通過基于RTX服務(wù)器的虛擬工作站體驗到。

借助Quadro vDWS，工作室可以部署一個易于管理的服務(wù)器和多個虛擬工作站，讓設(shè)計師能夠共享GPU資源，無論身在何處都能安全地訪問工作內(nèi)容。

Autodesk傳媒與娛樂產(chǎn)品高級總監(jiān)Chris Vienneau表示：“如今NVIDIA RTX GPU和RTX服務(wù)器的光線追蹤計算功能和虛擬工作站的結(jié)合，正在為藝術(shù)家突破內(nèi)容創(chuàng)作極限提供助力。Arnold GPU測試版現(xiàn)已以對所有客戶開放，我們很高興看到用戶將能夠利用前所未有的渲染速度和令人嘆為觀止的效率，而這些都得益于強(qiáng)大的RT Core、Tensor Core和CUDA Core?！?/p>