Eddy for Nukeは、システム内の複数のGPUを利用して、シミュレーションとレンダリングの両方のタスクを、単一のEddyプロセスから使用可能なGPUデバイス全体に分散できます。
必要条件
一緒に使用されるGPUデバイスは、ピア・ツー・ピア（P2P）通信に対応している必要があります。 P2Pを利用できるようにするには、いくつかの要件があります。
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| デバイスのドライバをTCCモードに変更するには、「nvidia-smi -g 0 -dm 1」コマンドを使用します。0はGPUのIDに置き換えます。 |
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マルチGPUサポートを有効にする
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| automatic-selection |
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自動選択
Eddy for Nukeが起動すると、システム内で最も速いGPUを自動的に選択します。複数のGPUがある場合でも、それらは自動的には有効になりません。以下に説明するように、それらを手動で選択する必要があります。コンソールウィンドウには、どのGPUが選択されているか、そしてどのGPUが非アクティブかが表示されます。
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| manual-device-selection |
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手動でのデバイスの選択
自動選択が希望するデバイスを選択していない場合は、EDDY_DEVICE_LIST環境変数を使用して、Eddyが使用するGPUを明示的に選択できます。これは、デバイスIDのコンマ区切りリストに設定できます。たとえば、EDDY_DEVICE_LIST = 0,2を使用して、デバイス0と2を有効にします。利便性のために、起動中はコンソールウィンドウにデバイスIDが非アクティブデバイスのIDを含めて表示されます。
| 情報 |
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| 環境変数CUDA_VISIBLE_DEVICESを使用して使用するデバイスを指定することもできます。ただし、これはEddy for Nukeだけでなく、すべてのCUDA対応アプリケーションに影響することに注意してください。また、Eddyから見るデバイスIDも変更されるため、CUDA_VISIBLE_DEVICESよりEDDY_DEVICE_LISTを使用することをお勧めします。 |
パフォーマンス
有効化したマルチGPUを使用すると、レンダリングパフォーマンスはほぼ直線的な割合でスケールすることが期待できます。を使用すると、レンダリングパフォーマンスはほぼ直線的な割合での向上が期待できます。
シミュレーションのパフォーマンスは、一般的に、シミュレーションが十分に大きくなったときに初めて向上します。経験則として、シミュレーションに1フレームあたり数秒かかる場合は、マルチGPUでパフォーマンスが向上します。これより速いシミュレーションは、マルチGPUから利益を得られないかもしれません。
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