有两个主要选项：就 CG 或建筑师或其他媒体的处理图形而言，CPU与 GPU 渲染。尽管基于 CPU 和 GPU 的渲染引擎有很多共同点，但它们之间存在显着差异，对项目的速度和质量产生巨大影响。

基于 CPU 的渲染是一种传统的方式，仍然是行业标准，它已被大量专业人士在工作过程中广泛使用。相比之下，由于技术世界的快速发展，GPU 渲染多年来在设计界越来越受欢迎。现在，站在 2 个最佳选项面前，来看看哪个更适合渲染？

首先，我们需要了解什么是CPU vs GPU？

CPU代表中央处理单元，也称为中央处理器、主处理器或简称处理器。CPU 是处理指令的计算机的主要组件。它运行计算、操作、运行程序，包括渲染。CPU 不断地接收来自用户或活动软件程序的输入，然后处理数据并产生输出，这些输出可以由应用程序存储或显示在屏幕上。

相比之下，图形处理单元，即GPU，已经成为最关键的计算技术，是微处理器的一种。GPU专为并行处理而设计，用于广泛的应用程序，加速 3D 图形的渲染。尽管 GPU 以其在游戏方面的能力而闻名，但在创意制作和人工智能 (AI) 中的使用越来越受欢迎。此外，该微处理器还用于从 CPU 中卸载一些任务，从而使计算机运行得更快。

CPU 与 GPU 微处理器之间的第一个也是最重要的区别是每个微处理器处理不同任务的方式。虽然 CPU 执行不同的计算来处理任务，但 GPU 很可能将所有计算能力集中在特定任务上。与并行处理或多任务处理相比，CPU 用于顺序串行处理。

从架构上讲，CPU 仅由几个内核（最多 24 个内核）和大量高速缓存组成，可以一次处理几个软件线程。相比之下，GPU 由数百个更小、更高效的内核组成，可以同时处理多任务。

几年前，当真正只有 Corona、Vray、Arnold、Mental Ray、Maxwell 等高端逼真渲染器时，CPU 是第一要务，因为它们支持 CPU 渲染。渲染时间和价格都很高。当时对于大型项目的解决方案是，您需要一个渲染农场来渲染任何复杂或多于几帧的内容，并且您需要为农场中的每个节点提供许可证。

虽然这是几年前的情况，但从那时起发生了很多事情。当 GPU 通常用于处理项目中的几何图形并在屏幕上实时渲染以提供用户和计算机之间的视觉交互时，它们变得越来越强大。

然而，当涉及到最终渲染时，这通常与它无关，通常由CPU专门处理。随着 GPU 变得流行和强大，许多开发人员意识到他们在实际生成最终渲染方面的潜力。

在过去几年中，大量 GPU 渲染引擎进入市场。最著名的渲染器是 Octane、Redshift 和 Cycles，它们利用了多 GPU 的强大功能。（克里斯·洛克伍德）

就我而言，某些软件往往会使 CPU 过载，尤其是图形密集型应用程序，它们会降低计算机的性能。这就是 GPU 提供解决方案的地方。现代 GPU 提供比传统 CPU 更出色的处理能力。就需要多个并行进程的处理任务而言，通过 GPU 渲染更高效。实际上，GPU 渲染大约比 CPU 渲染快 10 到 100 倍。

但是在 CPU 和 GPU 渲染之间，前者被认为是传统的渲染器，大多数动画工作室都依赖于这种微处理器。但是，CPU 渲染需要数小时，而 GPU 会在几分钟内渲染多个帧。由于 GPU 可以在一张卡中拥有数千个内核，因此 GPU 渲染相对于 CPU 渲染的突出优势是SPEED。但它的质量渲染水平是否与传统 CPU 相同？让我们深入挖掘CPU和GPU渲染的优势并弄清楚。

GPU 渲染在渲染低复杂度图像时似乎更快，但是一旦添加了复杂性的东西，它就会开始分崩离析。现在 128 GB 的 RAM 可能足以用于生产渲染。但是，让我们考虑 100+ 百万个输入多边形、将输入几何体细分为细分曲面和位移、1TB+ 纹理、渲染时间程序，这些程序可以成倍地增加场景复杂度，因为它们在渲染过程中通过运行子程序扩展新几何体程序生成它，头发和草的大量（平滑）曲线渲染，FX的大粒子渲染，云和爆炸的OpenVDB......（Chan Dra）在这一点上，根本没有机会适应所有这些在GPU 内存中，因此对于具有复杂的几何、物理模拟、粒子系统，但取决于您的渲染软件，在可预见的未来，GPU 渲染将变得更加重要。

对于复杂的任务，CPU 可以胜过 GPU。GPU 已针对通过快速重复执行相同操作来处理大量数据进行了优化。这意味着如果所有内核同时执行完全相同的操作，您就可以利用 GPU 的最佳处理能力。在处理不相似的不同任务时，很难保持所有内容同步，而 CPU 可以顺利执行。因此，CPU 的架构非常适合处理 3D 场景。

该驱动器可与基于GPU的渲染问题。如果您的计算机经常发生计算机崩溃，则您的显卡是由于Driver导致问题的原因。不幸的是，显卡是计算机设置中最不稳定和高度复杂的部分之一。如果驱动程序更新突然出现，那么预计稍后会出现问题。使用基于 CPU 的解决方案无需担心此类问题，它是一个稳定、完善的渲染器，很少出现问题。

GPU 渲染相对于 CPU 的主要优势在于绝对的速度。GPU 可以在一张卡中拥有数千个内核，可以将所有计算能力集中在处理您的工作上，而不是 CPU 的几个内核。事实上，单个 GPU 渲染器可以同时超过 5 到 20 个 CPU，其中 GPU 的核心处理器比 CPU 多。这就是为什么在涉及基于 CPU 的渲染时使用传统方式渲染需要花费数小时的原因。相比之下，使用 GPU 渲染器，可以在几分钟内完成输出。

每个 CPU 都有单独的维护和电力开销，尤其是每个. 这些上述因素对于基于 GPU 的解决方案来说不是问题。使用基于 GPU 的解决方案，您可以轻松且廉价地升级您的系统。GPU更节能，这使得功耗成本更小，并降低了很多许可成本。最重要的是，很难构建具有多个 CPU 的机器，但是您可以在一台机器中添加更多 GPU 卡，从而加快渲染速度。一些渲染农场在一台服务器中提供6/8/10/12 个 GPU 卡，帮助用户利用多显卡渲染的巨大力量。

GPU 最适合用于图形密集型渲染，尤其是用于创建游戏、3D 视觉效果或其他领域，例如深度学习、机器学习和大数据处理。在处理与虚拟现实集成的场景时，该解决方案也更好。此类任务需要强大的处理能力和基于 GPU 的渲染引擎可以为您提供的专用资源。

总之，GPU 并不是为了完全取代对 CPU 工作流程的需求而生的。与基于 GPU 的渲染相比，基于 CPU 的渲染的优势似乎显得微不足道，但这最终取决于您的特定需求。虽然 GPU 渲染有其自身的优势，但CPU 与 GPU 渲染非常适合它们的特定任务。如果您追求更快的渲染速度，GPU可以满足您的需求，但如果您的工作非常复杂，需要大量内存，那么使用CPU进行传统渲染可能是一个不错的选择。

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