GPU Rendering
Blender kann die GPU-Beschleunigung (CUDA oder OpenCL) nutzen, um mit Cycles direkt auf der GPU zu rendern. Und genau da wird es interessant, um beide Lösungsansätze einschließlich der geeigneten Karten zu vergleichen.
Der nächste Benchmark enthält eine Szene mit ~470K Vertices und ~900K Dreiecken. Die Szene umfasst dabei drei identische Automodelle und wird mit dem OpenGL-Renderer gerendert, während die Kamera um 360 Grad schwenkt.
Der Luxmark ist die Benchmark-Version von Luxrender und verdeutlicht sehr gut die echte Rechenpower und profitiert zudem immens vom Speicher der Grafikkarte. Mit 24 GB ist die Quadro RTX6000 eine Klasse für sich.
Deep Learning
Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das von Berkeley AI Research (BAIR) zusammen mit der Community entwickelt wurde. Yangqing Jia hat das Projekt seinerzeit während seines Doktoratsstudiums an der UC Berkeley gestartet.
Folding@home
Folding@home (FAH oder auch F@h) ist ein Distributed-Computing-Projekt für die Krankheitsforschung, das die Proteinfaltung, das Computational Drug Design und andere Arten der Molekulardynamik simuliert. Leider lief das Programm auf der Radeon Pro W5700 als einziger Karte nicht. Hier wird sicher mit neuen Treibern und/oder gepatchtem Clienten nachgebencht werden müssen.
- 1 - Overview & Benchmark Selection
- 2 - Creo 3.0
- 3 - Solidworks 2019
- 4 - Solidworks 2019 Enhanced
- 5 - 3ds Max 2015
- 6 - Inventor Pro 2020
- 7 - Various CAD and Science Applications
- 8 - Windows GDI und GDI+ Driver Performance
- 9 - Rendering & Compute
- 10 - Video Encoding & Editing
- 11 - Adobe Lightroom Classic (2020)
- 12 - Autodesk Maya 2019 & Arnold Render
- 13 - Blender RTX mit Optix
- 14 - Thermal Imaging / Infrared
- 15 - Power Consumption
- 16 - PSU Recommendation
