理解 V-Ray 混合渲染

场景由 Dabarti 工作室提供，以 V-Ray Hybrid 混合渲染模式，用两个 GPU 和两个 CPU 进行渲染。

以 CPU 进行 CUDA 渲染

GPU 代码调试(debug)往往是很困难的，因为它的代码一旦崩溃，它有可能只返回内核转储(kernel dump)数据，而不会提供关于代码到底哪个部分实际导致崩溃的线索。为了了解崩溃原因，开发人员必须依次注释掉(comment out)代码的每一个部分直到找到罪魁祸首。这个过程相当乏味且耗时。

为了让 GPU 调试(debug)更容易，我们的主要 GPU 开发人员 Blago Taskov 先生想到一个方法，就是将 CUDA 代码移植到 CPU，这样他就可以使用更好的调试(debug)工具。当这件事完成之后，Blago 就可以定位到哪一行代码导致了崩溃。这样却意外带来重大发现！现在，V-Ray CUDA 可以同时在 CPU 和 GPU 上进行渲染了，并且产生完全相同的渲染结果，V-Ray Hybrid 混合渲染由此正式诞生。

V-Ray 混合渲染 Benchmarks “跑分”试验

为了了解把 CPU 添加到 GPU 后可以提升多少渲染速度，我们对两个 V-Ray CUDA 场景进行了基准检验，场景由 Dabarti 工作室的朋友提供。

对于这些场景，添加 CPU 将渲染时间减少了13％和25％。这是一个相当不错的速度提升，不再只是让这些强大的 CPU 闲置在那里。

我们来看看 V-Ray Hybrid 的几个应用场景：

最大化您的计算能力

如果你有一个强大的工作站，比方说四十个 CPU 核心和四个 GPU，你可以利用其所有的计算能力。不会闲置任何资源。

使用所有的渲染节点

许多艺术家和工作室都有 GPU 和 CPU 工作站以及 CPU 渲染节点。使用 V-Ray Hybrid，就可以使用所有硬件来进行渲染。

转向 CPU(CPU fallback)

如果您的场景超出了您的 GPU 显存上限，您仍然可以利用 CPU 渲染出成果。

随时升级到 GPU

随着 CPU 渲染主机渐渐被更换成 GPU 主机，V-Ray Hybrid 可以让您更平滑地过渡到 GPU 渲染。同时继续利用现有的 CPU 资源。另外，如果在工作站或渲染节点上有一个空的 PCIe 插槽，添加一个 GPU 可以提供明显的速度提升，而不需要更换整台计算机。

需要注意的几件事情

V-Ray 混合渲染和 V-Ray 产品渲染器

值得注意的是，V-Ray Hybrid（GPU-CPU CUDA）渲染器与 V-Ray 产品（CPU）渲染器是不同的，这两个引擎未来也会保持分开的状态。

GPU 核心与 CPU 核心

虽然 V-Ray Hybrid 可以同时在 CPU 和 GPU 上渲染，但 CPU 内核和 GPU 内核也不尽相同。 例如，具有2560个内核的 GPU 不会单纯地是8核 CPU 的320倍。 为了确定实际的速度差异，需要实际进行跑分测试(benchmark tests)。