计算动漫渲染虚拟实现

【前言】计算动漫渲染虚拟实现由文秘帮小编整理而成，但愿对你的学习工作带来帮助。1．2云渲染及相关技术云渲染是云计算技术在动漫渲染中的1个具体应用，它使用云计算中的高性能计算、海量存储、自动化的任务管理等技术，将1个或者多个渲染任务分割成若干部分，由云端的各个渲染节点同时渲染，从而达到快速渲染目的。将客户端处理的2D或3D图形和动画渲...

本文作者：廖宏建 杨玉宝 唐连章 卫建安 单位：广州大学网络与现代教育技术中心

0引言

在高等院校的动漫课程教学和实验中，作品的渲染是非常重要的一个环节。这里的渲染是指非实时渲染(即计算渲染)，它是通过对模型、光线、材质等元素的组合设定并基于一套完整程序的计算，从而体现出色彩、质感以及光线明暗变化等视觉效果，将动漫设计转化为生动具体的图像或动画［1］。随着精细建模手段的丰富、灯光及环境表现从光线追踪到光能传递的进步，复杂的场景包含了大量几何模型、高精度的参数设置和复杂的动作流程，所以在渲染时将耗费大量时间用于计算，渲染成为动漫制作链中的设备密集型工序，这对硬件的计算和存储性能提出了更高的要求。笔者调研了广州多所普通高校和高职院校的动漫教学、科研及实验情况，发现普遍存在渲染硬件资源不足的问题，几分钟的高清作品往往需要几个小时的渲染时间。虽然少数专业实验室配备了图形工作站，但仍然难以满足日益增长的数字媒体专业学员的资源需求，导致有关渲染的教学内容不得不被削弱或忽略。为了解决动漫教学中非实时渲染的硬件瓶颈问题，本文提出使用云计算技术构建渲染实验平台，并结合我校的数字化校园云计算平台建设实际，研究了构建“云渲染”实验平台的关键技术、系统结构、工作流程、以及在动漫及三维动画类多媒体教学中的应用方式。

1云计算与云渲染

1．1云计算简介云计算(CloudComputing)是并行处理、分布式处理和网格计算的发展，也是一种新兴的共享基础架构的方法［2］。云计算的本质是在计算机网络的基础上，利用虚拟化技术和面向服务架构(Service-OrientedArchitecture，SOA)，整合分布在网络上的大量的服务器集群处理能力，为用户提供安全、可靠、便捷的各种应用数据服务，用户可以在任何时间、任何地点，用任何可以连接到网络的终端设备来访问这些服务［3］。Amazon、Google、微软等众多的国际厂商推出了自己的云计算平台及应用服务，如AmazonEC2、GoogleApp-Engine、微软Azure等［4］。我国也开始着手实施政务、医疗、教育、社区公共服务等方面云平台计划。在动漫行业，浪潮公司首次提出了“云渲染”概念，并给出了使用云计算进行动漫渲染的解决方案［5］;借用“云计算”技术，超级计算机“天河一号”的公共服务辐射到了动漫、影视领域［6］，可为用户提供大型、快速的渲染服务。近年来，云计算开始在一些高校的数字化校园建设中得到应用，通过部署数字校园私有云，给学校的信息化管理、科研计算服务等带来了新的机遇。在广州大学的数字化校园二期建设中，实现了基础设施作为服务(InfrastructureasaService，IaaS)层的云平台搭建，并在此基础上实现了云计算的业务应用［7］，平台架构如图1所示。在IaaS环境中，刀片服务器、FC/IPSAN、网络交换机等硬件资源被虚拟化为一个个的逻辑计算单元，这些单元构成一个虚拟资源池，IaaS管理工具可以对虚拟资源池根据应用的需求进行统一规划和管理，并且实现资源的按需分配、动态调配、协同工作［8］。这样明显提高了资源使用效率与效益，在非工作时段，可以将访问量和应用需求较少的系统(如迎新系统、选课系统)的资源适当调低，这样可以有效利用闲置的资源，为有大量计算需求的重点实验室的科研服务，如天体物理的模型计算、减震防灾的仿真计算、虚拟现实以及动漫渲染计算等。

1．2云渲染及相关技术云渲染是云计算技术在动漫渲染中的1个具体应用，它使用云计算中的高性能计算、海量存储、自动化的任务管理等技术，将1个或者多个渲染任务分割成若干部分，由云端的各个渲染节点同时渲染，从而达到快速渲染目的。将客户端处理的2D或3D图形和动画渲染转移至云端处理，可以大大简化客户端，简化至只需要具备显示能力以及网络接入能力，即可享有顶级的图形处理能力［9］。云渲染实验平台中使用的云计算技术主要有:(1)虚拟化技术。虚拟化技术将底层的计算资源切分(或合并)成多个(或1个)运行环境，以实现部分或全部的机器模拟和时间共享［10］。如硬件虚拟化中，虚拟机监控程序(Hypervisor)在虚拟机和底层硬件之间建立1个抽象层，可以捕获操作系统对硬件的调用，为驻留在其上的操作系统提供虚拟的CPU和内存［11］。在软件层面，如桌面虚拟化将所有桌面虚拟机在数据中心进行托管并统一管理，同时用户能够获得完整PC的使用体验。(2)海量数据存储与处理技术。云存储本质上是一种分布式的数据存储技术，目前主要有Google的非开源的GFS(GoogleFileSystem)和开源的HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。GFS系统［12］由一个Master和大量块服务器构成，Master存放文件系统的名字空间、存取控制、文件分块信息及分块的位置信息等所有元数据。客户端从Master获取目标数据块的位置信息后，直接从块服务器进行读操作，避免了造成系统I/O瓶颈。此外，文件系统采用冗余存储的方式来保证数据的可靠性。相应的数据处理方法主要有Map-Reduce编程模型［13］。Map-Reduce编程模型将一个任务分解成更细小的子任务，子任务能够在空闲的处理节点之间调度，使得处理速度更快的节点处理更多的任务，从而避免处理速度慢的节点拖延整个任务的完成时间。上述技术为海量渲染素材的存储分析提供了基础。(3)工作流技术。在云计算中对虚拟资源池进行划分、安装和部署等工作需要使用工作流引擎，工作流是实现部署自动化的核心机制［14］，它自动将不同种类的脚本流程整合在一个集中、可重复使用的工作流数据库中，自动完成节点配置、任务分配和调度、事件通知等。

2云渲染实验平台的设计与实现

2．1云渲染实验平台结构设计建立在数字校园私有云基础上的渲染实验平台结构设计如图2所示。平台中主要包括“渲染任务管理”，“渲染节点”，“资源存储”，“用户服务接口”4部分。(1)渲染任务管理。任务管理是整个渲染平台的软件核心，负责渲染任务的安排、渲染节点分配、调度、渲染队列管理。基于用户的渲染任务请求，根据节点监控服务器反馈的资源信息，选择最优的调度方案。同时当某台服务器出现故障时，可以实现渲染任务在不同节点间的动态迁移。目前使用较多的有Enfuzion、VirtualVertexMuster、DeadLine等［15］，有的系统还提供了脚本解析，任务分发，节点分组管理功能。(2)渲染节点。渲染节点是整个渲染平台的硬件核心，其性能直接决定了渲染的效率。渲染节点除了要将计算能力发挥至极至，还要满足:①支持多种渲染应用，能对普通渲染和复杂渲染的场景灵活部署，因此在虚拟机镜像文件(VMI，VirtualMachineImage)的模板中，依据CPU、内存、磁盘配置文件等参数的大小，配置了中端和高端类型的节点，对用户提交的渲染任务按计算量合理搭配、加载。②兼容多操作系统、多渲染插件和环境。③依据对渲染的实时监控反馈信息，节点能被云计算管理平台随时调配。(3)资源存储。动画的逼真程度和渲染要求越高，都会导致渲染文件和素材库变得越大，据推算，1h的序列帧动画可能达到TB级别的存储空间，而渲染时需要对该作品中的所有帧进行操作，为了满足渲染所需的存储空间及对资源的高吞吐量访问，系统选择速度较快的IP-SAN作为低层的存储设备，运行带内(in-band)虚拟化存储管理软件实现存储的虚拟化，防止过量分配。(4)用户服务接口。通过服务接口用户可以访问后端强大的云计算平台，轻松完成任务提交、任务进度查看等操作，从而能够将精力解放出来专注于自身制作业务。针对学校渲染教学和实验的需求，提供了便捷的用户自助服务Web门户和虚拟托管桌面VDI2种服务接口。

2．2云渲染工作流程及关键问题在云渲染实验平台中，用户的使用流程如图3所示。通过此流程，用户可以完成渲染任务提交、进入渲染队列、云计算渲染、获取结果等工作。在整个流程中，有以下几个关键问题需要解决:(1)场景的解析。系统对接收的场景文件进行解析，包括分析场景文件参数、检测贴图、文件的路径依赖、识别渲染器类型和版本、重设光子文件、起止帧和相机检测等。对于检测错误能自动修复或反馈给用户手动修改，检测通过后加载文件并进入渲染队列。(2)自适应负载均衡的队列管理。正在渲染和等待渲染的任务形成1个队列，任务分发算法能做到负载均衡，使渲染队列合理组织。系统采用渲染节点的物理参数与最近一批渲染任务的实时信息(如渲染时间、待渲染任务)加权组合为渲染熵，来衡量节点的负载状态，反馈给节点监控服务器，作为组织云渲染队列的参考，以达到渲染任务的负载均衡。(3)帧的复杂度判断与分割。在一般的渲染中，通常以帧为最小单位。但在云渲染中，如果场景的某些帧包含过多模型或过高精度的参数设置，则需要考虑对帧的大小和粒度进行控制，即能将帧渲染分割为更小的块渲染。这要求系统能自动识别并将复杂帧分割为小块，由渲染节点对各个小块进行渲染，最后进行合成共用户下载。云渲染中的工作流程，相比于传统的手工操作式渲染，在文件的传输、渲染参数的设置、渲染过程的监控、信息反馈等方面都得到了改进和优化。

2．3面向用户服务的实现方式(1)虚拟桌面方式。使用虚拟桌面托管(VDI)技术，将桌面作为虚拟机在数据中心运行，用户终端通过VMwareVDI工具访问，可以获得统一部署的桌面虚拟化环境，并且提供共同的、熟悉的用户体验。终端可以使用实验室PC机或使用瘦客户机接入。这种服务方式主要用于班级教学和实验，因为该情境下渲染任务的提交和渲染过程都相对比较集中，使用桌面端具有较快的响应速度和较好的人机交互体验，便于渲染参数测试与实验。(2)远程Web自助方式。除了虚拟桌面方式，系统提供了更为灵活的远程自助服务门户面向全校师生服务。用户通过门户网站完成用户注册、申请资源、上传渲染文件，设置文件输出路径、渲染参数、渲染器、起止帧数等常用参数。在正式渲染之前，用户可以进行数帧的渲染测试并查看效果，根据反馈在线调整渲染参数，渲染完成后从Web页面下载结果。

3效果与优势

目前云渲染实验平台为全校师生提供7×24h的渲染服务。平台中节点的渲染能力范围可以达到准高清(1280×720)、全高清(1920×1080)、支持2～6K的序列帧渲染、2～8K的高分辨率图像渲染。同时支持3dsmax5-9、Maya4-8．5、XSI4-5-6、Aeffects6-7-8、V-Ray、MentalRay、Brazil、Renderman等主流教学使用软件。在笔者的3dsmax教学实践中，将1个城市规划设计的渲染任务提交到该实验平台，分配6个渲染节点时对比单机渲染，耗时结果如表1所示。可见，利用此平台进行渲染，具有以下优势:(1)先进性。一方面利用云计算平台的高性能计算、海量存储，快速部署和自动调配等技术提高了渲染速度;另一方面也促进了教学内容与教学模式的革新，云计算是1种新的计算服务模式，云渲染是动漫渲染的发展趋势，也是今后的商业化渲染模式，可使学生较早地使用和掌握云渲染。(2)经济性。渲染实验平台建立在校园私有云基础上，可以利用闲置资源为全校公共课和专业课提供高效渲染教学、科研、实验服务，避免资源的重复建设，低碳环保，属于绿色计算。(3)易管理。可以快速调配和部署资源，管理难度小，能够快速响应各种需求。各院系可以根据自己课程的需要，合理、动态、弹性地分配渲染节点的使用。

4结语

从上述广州大学数字校园私有云平台的架构与应用来看，云渲染实验平台能有效解决传统动漫渲染教学中的硬件瓶颈问题，在CG行业将有着广阔的应用前景。本研究下一步的工作是完善云渲染实验平台，在此基础上建成一个云渲染公共服务平台，面向广州大学城多所高校提供渲染服务。