渲染算力

⑴ 用oc渲染器，买显卡看显卡的什么参数，是显存越高越好吗

非正版，性价比选1070TI ,其次低预算最低也要1070。加载场景8G的显卡一般不会爆显存，而内存条也至少需要显存的2倍，即16G以上。不超频2666频率即可。配置再往上矿卡较多，建议买全新卡，价格稍贵。(cpu不参与渲染就买高主频少核心的，省的钱上好的显卡，如果cpu，gpu都用就请忽略）
正版，选 RTX2070S 性价比最高，有钱就上更好，不用看重参数。
在品牌上优先选择公版显卡，性能稳定，适合渲染，而其它品牌在公版驱动更新后需要时间适配，容易出现小问题。
而且20系和10系差距并不是很大，甚至还有1080TI游戏不如RTX2080S的情况出现。
不放心旧卡可以选择有保修的店铺，淘宝京东均可质保。
目前推荐组合：2600+1070，3600+1070TI，3700X+1080TI
为什么不推荐1080？因为1070TI比1080渲染更强，具体参考cgdirector专业测评。

⑵ 集群渲染和gpu渲染哪个快求推荐可以提供和gpu渲染服务的农场。

gpu渲染速度是比较快的，蓝海创意云渲染农场提供gpu服务，可以满足你的需要

⑶ 效果图渲染慢，怎么可以渲染快一点

1、更换配置更高的电脑，但是成本较高。
2、使用云渲染平台的服务，借助云端算力，提高渲染速率。
3、使用所见即所得的渲染软件，基本出图就很快了，而且上手简单。如国外的lumion、国产Mars等软件。
通常渲染出图的问题，一方面是渲染单张图片的速度慢，另外一方面是渲染后需要反复调整和修改。所以个人比较推荐使用 所见即所得的渲染软件（比较甲方爸爸就是喜欢改改改）。

⑷ 为什么GPU的浮点运算能力比CPU强的多

首先，「速度区别主要是来自于架构上的区别」是一个表面化的解释。对，架构是不同。但是这种不同是目前各个厂家选择的现状，还是由于本质的原因决定的？CPU 能不能增加核？GPU 那张图为什么不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那样去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 关键在于两个因素：数据的特殊性（高度对齐，pipeline 处理，不符合局部化假设，很少回写数据）、高速度的总线。对于后一个问题，CPU 受制于落后的数据总线标准，理论上这是可以改观的。对于前一个问题，从理论上就很难解决。因为 CPU 要提供通用性，就不能限制处理数据的种类。这也是 GPGPU 永远无法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 占掉了面积。其次，CPU 为了维护 cache 的一致性，要增加每个核的复杂度。还有，为了更好的利用 cache 和处理非对齐以及需要大量回写的数据，CPU 需要复杂的优化（分支预测、out-of-order 执行、以及部分模拟 GPU 的 vectorization 指令和长流水线）。所以一个 CPU 核的复杂度要比 GPU 高的多，进而成本就更高（并不是说蚀刻的成本高，而是复杂度降低了成片率，所以最终成本会高）。所以 CPU 不能像 GPU 那样增加核。

至于控制能力，GPU 的现状是差于 CPU，但是并不是本质问题。而像递归这样的控制，并不适合高度对齐和 pipeline 处理的数据，本质上还是数据问题。

⑸ 中链云这个平台在算力存储行业排名水平怎么样

排名很靠前，上过新闻

⑹ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(6)渲染算力扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

⑺ 牛x的GPU渲染主要看重GPU的什么参数

专业3D软件~像是3dmax这类的[及时显示]主要看显卡对OpenGL这个的支持度~970就算了这个完全不达标
其次渲染输出还是要看CPU的能力1700X这个倒还是不错不过比起洋垃圾E5那堆多线程的变态级还是有很大差距
你的1700x和970最多也是游戏好了~内存大点影音编辑也不错~3D专业软件可以碰~【记住别作死加太多特效【物理渲染那种】和物理计算~被问我为啥~！】

⑻ 十次方算力平台主要用在哪些行业

1、地理信息探测：通过算力，建立3D建模方式，探测和识别隐埋地下物质，能更快速、全面、精准，自主检测、识别并标记多类主要地下信息，减少人工数据分析误判的事故发生，提高准确性。比如检测城市地下水管、电线等。

2、气象预测：通过算力，能模拟出更多的气象模型，分析出更多的参数，预测到更精确更远的未来信息。
3、特效渲染：集中超强的算力，能减少电影渲染的时间，提升了渲染的效率。除此外，还有更多跟大数据、人工智能相关的视频、医学影像分析、农业遥感、环保监测等行业都可应用到。
都是我从网上自己查到的，很辛苦呢，望您采纳，谢谢。

⑼ 向日葵的虚拟驱动影响GPU渲染速度吗

只是装着不影响。远程桌面在运行时肯定有很大影响，向日葵会消耗GPU算力传输数据