GPU tốt nhất cho Video Editing và Rendering? (Phần 1)
Việc mua một card đồ họa mới (GPU) có thể có một chút khó khăn cho bạn, đặc biệt khi bạn không quen với tất cả các thuật ngữ công nghệ liên quan. Trước khi lựa chọn GPU, bạn cần tìm hiểu cách card đồ họa hoạt động trong những ứng dụng bạn sử dụng như trò chơi hay phần mềm. Tuy nhiên, đối với GPU cho việc chỉnh sửa video hoặc kết xuất 3D thì sao, GPU tốt nhất cho video editing và rendering là loại nào?
Trong bài viết này, GPUhub sẽ giúp bạn giải đáp tất cả những điều cần biết trước khi lựa chọn GPU cho công việc chỉnh sửa video, kết xuất 3D của mình. Hãy cùng tìm hiểu ngay sau đây bạn nhé!
Điểm khác biệt nào của GPU tốt nhất cho video editing và rendering so với loại GPU khác?
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit – bộ xử lý đồ họa và card đồ họa là card mở rộng có chứa một hoặc nhiều GPU (ngày nay thường chỉ một GPU, công nghệ đa GPU hầu như đã không được ứng dụng).
Sự khác biệt giữa GPU chuyên nghiệp và GPU tiêu dùng
Ngày nay, GPU tiêu dùng (Consumer GPUs) và GPU chuyên nghiệp (Pro GPUs) trông giống nhau hơn bao giờ hết. Một số GPU thậm chí làm lẫn lộn giữa 2 dòng một chút, như Radeon VII của AMD hoặc dòng Titan của Nvidia. Rốt cuộc, đây là những card có thẻ giá siêu cao trong khi số lượng VRAM thì không đổi.
Hôm nay, chúng ta hãy nhìn vào GPU của Nvidia RTX. Sự khác biệt giữa card GeForce RTX đối với người tiêu dùng so với card Quadro RTX chuyên nghiệp là gì?
Cả hai loại đều sử dụng các kiến trúc phần cứng giống nhau, và đôi khi có thể được suy đoán giống nhau để xử lý các core và VRAM, nhưng với Quadro có giá cao hơn nhiều lần thì…có phải chỉ là lừa đảo?
Không!
GPU chuyên nghiệp - GPU cho video editing và rendering
Sự khác biệt lớn giữa GPU tiêu dùng và GPU chuyên nghiệp là phần mềm. Card Quadro của Nvidia và card FirePro của AMD được tối ưu hóa đặc biệt cho các ứng dụng năng suất cao, với khả năng tương thích cực kỳ đảm bảo với các ứng dụng công nghiệp hàng đầu. Ngoài ra, chúng đã được hỗ trợ trong nhiều năm và được coi là đầu tư dài hạn theo cách mà các card đồ họa tiêu dùng không có.
GPU chuyên nghiệp được thử nghiệm với các ứng dụng công nghiệp, và trình điều khiển được tối ưu hóa để làm cho chúng chạy tốt nhất có thể. Nhiều Ứng dụng công nghiệp cấp cao, chẳng hạn như ứng dụng CAD Solidworks phổ biến, có các tính năng đặc biệt (như RealView trong Solidworks) chỉ được hỗ trợ nếu bạn có GPU chuyên nghiệp.
Ví dụ: Hình ảnh sau đây cho thấy GPU Nvidia được hỗ trợ chính thức:
Một số nhà cung cấp phần mềm chỉ hỗ trợ bạn và giúp khắc phục lỗi hoặc bảo trì máy trạm của bạn nếu bạn đang sử dụng GPU chuyên nghiệp.
Điều này rất quan trọng đối với các công ty lớn, nơi mà thời gian hoạt động của server hoặc máy trạm workstation là vô cùng quan trọng để giữ cho đội ngũ nhân viên đắt giá của họ làm việc tại các PC chức năng mọi lúc.
GPU tiêu dùng
Một GPU tiêu dùng sẽ rất tốt trong các ứng dụng gaming và tiêu dùng. Chúng cũng có thể thực sự giỏi trong việc chỉnh sửa ảnh và video, và các GPU tiêu dùng mạnh (như Nvidia RTX 2080Ti) thường bị thổi phồng cho loại công việc đó.
GPU dành cho người tiêu dùng cũng rất tuyệt vời cho GPU dùng cho render, vì các GPU Render engine thường không có các tính năng mà chỉ hoạt động trên các GPU chuyên nghiệp. Mặc dù vậy, một GPU chuyên nghiệp thường sẽ không được tốt lắm cho gaming, nhưng lại tuyệt vời để chỉnh sửa, rendering và hầu như bất kỳ tác vụ cấp chuyên nghiệp nào khác, tuy nhiên, chúng sẽ có mức giá cao hơn nhiều cho cùng mức hiệu năng.
Vì vậy, nếu bạn biết Phần mềm bạn đang sử dụng không sử dụng các tính năng yêu cầu GPU chuyên nghiệp và bạn không cần số lượng VRAM khổng lồ trong GPU chuyên nghiệp, GPU tiêu dùng sẽ luôn là lựa chọn tốt cho bạn, đặc biệt là khi xem xét mức độ hiệu suất trên cùng mức giá.
Nhưng hãy tìm hiểu sâu hơn vào một số chi tiết cụ thể.
Các core CUDA, hay tại sao Nvidia lại đang được ưa chuộng như vậy?
Các core CUDA đề cập đến ở đây là các core xử lý đặc biệt được tìm thấy bên trong GPU Nvidia, là độc quyền của Nvidia.
CUDA là viết tắt của Compute Unified Device Architecture và các core này bên trong các GPU Nvidia về cơ bản đóng vai trò là sức mạnh tính toán thô, thay vì sức mạnh đồ họa thô. Đó là lý do tại sao chúng được sử dụng để tăng sức mạnh cho các hiệu ứng tính toán trong các công cụ được hỗ trợ, như Nvidia HairWorks (công nghệ mô phỏng lông của Nvidia), trong đó một GPU sẽ không đủ để thực hiện công việc này.
Với mục đích chỉnh sửa và kết xuất, core CUDA là nguồn không thể thiếu của sức mạnh tính toán bổ sung để đưa vào một nhiệm vụ nhất định. Hầu hết các ứng dụng chỉnh sửa và kết xuất được tối ưu hóa theo một cách nào đó để sử dụng các core CUDA, do đó, có nhiều hơn trong hệ thống của bạn sẽ cho phép bạn render các mô hình, video nhanh hơn, tốt hơn.
Một số Công cụ kết xuất GPU phổ biến như Octane và Redshift được xây dựng dựa trên core CUDA của Nvidia, có nghĩa là bạn chỉ có thể sử dụng những công cụ này nếu bạn có một chiếc GPU Nvidia. Trong các công cụ kết xuất như vậy, hiệu suất kết xuất có tỷ lệ gần như tuyến tính với số lượng core CUDA mà GPU của bạn có.
Một số ứng dụng, như After Effects của Adobe hoặc Premiere Pro cũng hỗ trợ cho cả các GPU của Nvidia và AMD, nhưng chúng thường chạy nhanh hơn trên GPU Nvidia.
GeForce hay Quadro?
GeForce sẽ cung cấp giá trị tốt nhất cho đồng tiền của bạn khi nói đến những thứ như chỉnh sửa video và hiệu suất ứng dụng 3D thô.
Tuy nhiên, vì GeForce là một thương hiệu chủ yếu nhắm đến các game thủ và người tiêu dùng thông thường, nên nó có thể thiếu một số tính năng mà các chuyên gia cao cấp cần.
Quadro có thể cung cấp hiệu suất cao trong nhiều ứng dụng, nhưng điểm thu hút chính là hỗ trợ phần mềm cho người dùng doanh nghiệp.
Bất kỳ hiệu suất nào đạt được đều có giá cao hơn so với GeForce.
Tuy nhiên, nếu bạn cần ECC (Error-correcting code memory-Bộ nhớ mã sửa lỗi) hoặc trình điều khiển tốt nhất tuyệt đối cho các ứng dụng chuyên nghiệp của bạn, Quadro là lựa chọn tốt nhất
GeForce tập trung vào game và người tiêu dùng, Quadro tập trung vào người dùng kinh doanh thương mại và doanh nghiệp.
Ngoài ra, Quadro cũng sẽ được suy đoán với số lượng core CUDA và VRAM cao hơn nhiều, và đôi khi sẽ có các tính năng độc quyền như ECC.
Nhìn chung, chúng tôi khuyên dùng Quadro cho người dùng sau:
- Có thể giảm giá như một chi phí kinh doanh
- Có thể sử dụng ECC, lượng VRAM cao hơn, độ chính xác Điểm nổi (Floating-Point) cao hơn, Độ sâu bit (Bit-Depth) màn hình cao hơn
- Cần các tính năng Phần mềm đặc biệt chỉ được hỗ trợ trên GPU Pro-level (ví dụ: Solidworks, Autocad…)
- Thường xuyên dựa vào Bảo trì và Hỗ trợ của Nhà cung cấp Phần mềm
- Cần phần cứng của họ được kiểm tra kỹ lưỡng về độ bền và độ ổn định trong môi trường doanh nghiệp hoặc máy chủ, ngay cả khi hoạt động 24/7
Chúng tôi khuyên dùng GeForce cho những người dùng:
- Không sử dụng các tính năng chỉ được hỗ trợ trên các GPU cấp chuyên nghiệp
- Muốn thêm nhiều hiệu năng hơn cho card của họ mà không phải trả thêm tiền
- Không nhất thiết cần một lượng lớn VRAM hoặc ECC
- Không phụ thuộc vào sự hỗ trợ phần mềm thường xuyên từ Nhà cung cấp ứng dụng của họ
- Cũng có thể muốn chơi game mọi lúc mọi nơi
Tôi có cần RTX không?
RTX lần đầu tiên được giới thiệu đến mọi người là do kiến trúc “Turing” của Nvidia. Nó mang đến một số tính năng mới trên các core CUDA – cụ thể là core RT và Tensor.
- Các core RT dành cho mục đích ray-tracing và được chế tạo riêng cho nó.
Để kết xuất chuyên nghiệp, việc có GPU ray-tracing mạnh hơn có thể tăng tốc khối lượng công việc lên rất nhiều, ít nhất là trong các ứng dụng được hỗ trợ.
Nếu bạn không có nhu cầu về GPU ray-tracing (đặc biệt là nếu bạn tập trung vào việc chỉnh sửa video thay vì kết xuất 3D), thì sự hiện diện của core RT khó có thể tạo ra sự khác biệt.
- Các core Tensor là một câu chuyện khác, và thú vị hơn một chút.
Trong các GPU tiêu dùng, core Tensor được sử dụng để đạt được những thứ như DLSS (Deep Learning Super-Sampling)- công nghệ sử dụng AI để cải thiện chất lượng hình ảnh.
Để sử dụng chuyên nghiệp, các core Tensor có thể được tận dụng cho các khả năng tuyệt vời của FP16 / FP32 và INT4 / 8, khiến chúng trở nên lý tưởng cho neural networking, deep learning, AI, v.v.
Nếu những lĩnh vực đó nghe có vẻ như là thứ mà doanh nghiệp của bạn muốn khám phá, Quadro RTX có thể là thứ bạn đang tìm kiếm.
Các Core RT cũng có thể tăng tốc độ kết xuất của bạn lên khá nhiều, ít nhất là trong các Công cụ kết xuất được hỗ trợ. Ví dụ, Octane và Redshift đang nghiên cứu để triển khai sử dụng các Core RayTracing.
Tóm lại, core RT và Tensor có thêm một số tính năng bổ sung tiện lợi mà những tính năng này có thể hoặc không thể tạo ra sự khác biệt cho khối lượng công việc của bạn.
Tuy nhiên, chúng tôi vẫn khuyên bạn nên dùng dòng GPU RTX so với các GPU Nvidia thế hệ trước, bởi vì ngay cả khi không tận dụng các core xử lý bổ sung này, các GPU RTX mới nhất vẫn tự hào bởi tính cải thiện hiệu suất đáng kể so với các card tiền nhiệm không phải RTX.
Bạn cần gì từ một GPU dành cho việc editing?
Video Editing đòi hỏi GPU ít hơn nhiều so với kết xuất chuyên nghiệp (rendering).
Ngay cả các GPU tiêu dùng cơ bản từ Nvidia với core CUDA của bạn cũng có thể thực hiện được, đặc biệt nếu bạn chỉ là một người viết content đơn lẻ làm công việc tự do hoặc đăng lên các trang web như YouTube.
Hãy xem các tiêu chuẩn chỉnh sửa video Premiere Pro sau đây của Pugetsystems, cho thấy rõ vị trí của GPU Sweet Spot nằm ở đâu:
Chỉnh sửa video và hình ảnh không yêu cầu thông số kỹ thuật và thẻ giá của GPU Quadro bởi bất kỳ sự tưởng tượng nào, do đó, bạn sẽ hoàn toàn phù hợp với GPU GeForce RTX cấp thấp hơn hoặc cấp trung.
Nếu nhu cầu của bạn ở mức độ doanh nghiệp cao hơn một chút (ví dụ: video 4K / 8K HDR), thì bạn có thể muốn chọn GPU GeForce RTX cao cấp hơn.
Bạn cần gì từ một GPU dùng cho Rendering ?
Từ GPU cho rendering – kết xuất 3D rõ ràng trong môi trường chuyên nghiệp – bạn sẽ cần nhiều hơn từ GPU. Thứ lớn nhất mà bạn sẽ cần từ một GPU cho rendering, là số lượng core CUDA và VRAM cao nhất có thể.Thời gian cần để kết xuất một frame trung bình trên GPU của bạn gần như tỷ lệ nghịch tuyến tính với số lượng core CUDA mà GPU của bạn có.
Mặc dù GPU chỉ có thể sử dụng hiệu suất core CUDA khổng lồ của nó, nếu Dữ liệu cảnh 3D phù hợp với VRAM (Bộ nhớ video trên GPU).
Điều này có nghĩa là, nếu bạn biết bạn có những cảnh rất phức tạp với hàng triệu polygons (đa giác điểm), chuyển đổi sub-poly hoặc những thứ như kết cấu lớn, nhu cầu VRAM của bạn sẽ cao hơn nhiều so với trường hợp các cảnh của bạn khá đơn giản với chỉ một vài đối tượng.
Hầu hết các GPU GeForce RTX đã có một lượng VRAM khá lớn, thường là từ 8 đến 11GB, nhưng nếu bạn cần nhiều hơn nữa, bạn sẽ phải sử dụng một GPU Quadro RTX có thể tích hợp tới 48GB của VRAM.
Trong GPU Quadro, bạn cũng có được ECC.
ECC là gì và tại sao bạn có thể cần đến nó?
ECC – Error Correcting Code Memory (bộ nhớ mã sửa lỗi ).
Bộ nhớ ECC phát hiện và sửa các lỗi dữ liệu xảy ra một cách tự nhiên trong quá trình tải các công việc có cường độ cao và dài hạn.
Những lỗi này là nguyên nhân gây ra các sự kiện “dường như ngẫu nhiên” như hỏng dữ liệu hoặc lỗi hệ thống và phải tránh bằng mọi giá khi dữ liệu đủ mong manh để xử lý.
Đó là lý do tại sao ECC được sử dụng phổ biến nhất trong các servers và các PC doanh nghiệp – để ngăn chặn các lỗi này xảy ra khi chúng gây ra thiệt hại tồi tệ nhất.
Trong các GPU, ECC là độc quyền của các GPU chuyên nghiệp do Nvidia và AMD sản xuất.
Trong trường hợp Nvidia, chúng chỉ xuất hiện trong GPU Nvidia Quadro và cần thiết để ngăn ngừa các lỗi nghiêm trọng trong một số trường hợp nhất định.
Tuy nhiên, hầu hết người tiêu dùng và người sáng tạo, những người không được tích hợp vào quy trình làm việc của doanh nghiệp, có thể bỏ qua ECC một cách an toàn.
Còn nữa...
Nguồn: www.cgdirector.com
