fwalker 发表于 2022-12-22 11:02

GPU 加速建筑设计 3D 可视化


在设计流程的各个阶段,建筑师和客户之间的清晰沟通都至关重要。它有助于确保项目移交时能够满足项目期望,令客户满意。
建筑师面临的挑战是高效表达设计理念。2D 图纸可能很难理解,尤其是对于未经训练的人而言。虽然这些图纸传达了重要的技术细节,但却忽略了设计的人为元素,即良好的建筑体验,以及完工后在建筑内生活或工作会是什么感觉。
而借助 3D 模型实现的可视化,则使得建筑师可以更清晰、更高效地传达设计理念。不仅提高了客户对项目的理解,减少了误解,并使其能够更多地参与设计流程。反过来,这也能鼓励客户提出正确的问题,提出相关的更改建议,并做出明智的决策,更快完成设计签核。


3D 可视化在赢得新业务方面也发挥着非常重要的作用。在建筑竞赛中,既能高效传达概念/原理图设计,又具有引人入胜效果的渲染可以决定投标的成败。尽管具有非常明显的优势,可视化仍常被认为复杂、耗时且成本高昂。有时,会将其作为向客户提出最终建议的一种手段,保留在设计的后期阶段。矛盾之处在于,当在设计过程中更早、更频繁地使用可视化时,它会加速项目交付,更大限度地降低成本,并为客户和建筑师带来更好的结果。
NVIDIA RTX 技术有助打破可视化障碍。功能强大的 NVIDIA RTX GPU 可迅速加快可视化工作流,能够立即或在几秒之内提供逼真的图像、视频或实时体验。客户批准可以实时进行,设计更改和材质选择也可以即时进行,而无需等待数小时或数天。在线下会议时使用功能强大的移动工作站,或借助 NVIDIA RTX 虚拟工作站软件(RTX vWS)进行远程,都可以实现上述工作流。
借助 RTX vWS,所有处理均可远程完成,因此客户可以通过标准 web 浏览器按需访问功能强大的 3D 工作站。这使复杂的 3D 设计能够通过高质量、物理模拟的材质和光线进行实时探索和渲染。
虚拟现实(VR)使可视化水平更上一层楼,使得客户能够亲身体验项目,效果仿佛置身现场。VR 具有 2D 显示器无法比拟的规模和比例,使客户在建筑建成之前就能真正了解其空间质量,而无需任何想象。使用 NVIDIA CloudXR 后,客户甚至不需要配备功能强大的本地工作站或 PC。所有内容均可在云端进行远程处理,并按需将视觉效果丰富的海量数据集中的像素串流到独立的、不受拘束的 VR 头盔。
静态和动画

客户展示的可视化仍然经常以制作静态和建筑营销电影为中心,因为这些数字资产可以真实地传达最终建筑的外观和风格。它们允许建筑师控制叙事,展示特定视图,突出某些设计元素,或引导客户以结构化的方式了解建筑物。
在建筑竞赛中,简报有时会规定一到两种渲染,因此它们不仅需要吸引评审团的关注,还需要帮助说明设计满足了关键的战略要求。
建筑师可以使用不同的构图、相机、角度和视角,并利用摄影和电影技术,将客户的视线聚焦在图像的特定部分。包括人员、车辆、家具和植被在内的周围环境可以使视觉效果栩栩如生。此外,还可以添加周围建筑物和地形以凸显情景和规模。


渲染静态和动画不再像过去那样耗时。在 CPU 上完成渲染,可能需要数小时甚至数天的时间,具体取决于场景的复杂性和输出分辨率。当生成的素材没有达到预期,或者渲染甚至在一夜之间崩溃时,整个过程不得不重新开始,从而导致生产率的显著下降。
得益于 GPU 渲染,此工作流发生了不同寻常的转变。在 GPU 加速的实时可视化软件(例如,Chaos Vantage、Enscape 和 Twinmotion)中,静态图像可以即时生成。使用功能强大的 NVIDIA RTX GPU 后,视频仅需几秒钟即可渲染完成。这使建筑师能够快速确定哪些角度和构图最适合项目,并快速批量处理产品质量素材。
为了将真实感提升至最高水平,可以使用实时光线追踪渲染场景。此时,NVIDIA RTX GPU 中的专用 RT Cores 可以更高的效率执行硬件光线追踪操作。通过模拟光线及其在照射到表面时的反应,建筑师可以利用物理精准的反射、漫反射和间接照明来渲染建筑物。这个仿真让客户对最终建筑建成时的样子有了特别的理解。
NVIDIA Omniverse 由 NVIDIA RTX GPU 提供支持,改变了设计可视化公司 OutdoorLiving 3D 的工作流。这家公司总部位于德克萨斯州,每年需为演示会渲染逾 50 万帧动画。而此前,该公司曾因渲染农场而出现瓶颈。所有者兼首席执行官 Chris Scott 表示,“Omniverse 使渲染动画像发送电子邮件一样简单,我认为视频演示数量将会增加 10 倍,同时质量和范围也会不断提升和扩大。”
渲染也变得越来越智能。例如,在 Enscape 中,深度学习超级采样(DLSS)技术允许以较低分辨率渲染场景,而 NVIDIA RTX GPU 中的专用 Tensor Core 则使用人工智能(AI)和机器学习技术升级图像。借助 DLSS,Enscape 用户报告的视频导出速度最高可提升 36%。
NVIDIA RTX GPU 还可以在先进的逼真渲染器 Chaos V-Ray GPU 中快速进行加速光线追踪。该软件已经过优化,可充分利用 RT Cores 进行光线追踪,并利用 Tensor Core 实现 AI 加速降噪。
为了进一步缩短渲染时间,生产就绪型软件可以利用多个 GPU 的强大功能,在高端工作站中总共可以有四个,在图形处理器服务器或渲染场渲染农场中甚至可以更多。对于极为复杂的数据集,在几何图形、材质和照明方面,可以使用 NVIDIA NVLink 将两个高端 NVIDIA RTX GPU 组合在一起,使专业显卡的业界领先 GPU 显存翻倍。
实时反馈

利用 NVIDIA RTX 技术,可视化可以更具交互性。建筑师可以与客户坐下来在实时模式下探索想法,而不是依赖于分散工作流(反馈循环可能需要数小时或数天)。这可显著加快决策制定并提高项目效率。还有助于让客户参与创意工作流,并确保结果更符合预期。
在设计的早期阶段,粘土、聚苯乙烯或白色渲染风格帮助客户关注建筑本身,围绕外形和空间做出决策,而不是被逼真的材质分散注意力。
在 Trimble SketchUp 等没有建筑物信息建模(BIM)软件参数限制的应用中,客户可以轻松探索设计理念。为了尝试空间设计,几何图形可以被推拉到合适的位置。窗户或玻璃立面的大小和位置可以通过采光的实时反馈进行探索。


通过与 Enscape、Twinmotion、Omniverse 等的实时链接,高质量的可视化速度非常快。然后,随着设计流程的推进,可以与客户一起探索材质选择。不同的砖、木、钢或油漆变化都可以即时渲染。
以前,实时可视化软件仅限于光栅化。这是一种将向量数据转换成像素(光栅图像)的渲染方法,但它必须伪造真实世界的效果,才能让场景看起来逼真。现在,越来越多的工具支持实时光线追踪,可以模拟光线在现实世界中的行为方式。这意味着客户可以在一天中的不同时间即时看到光线对材质的影响,或阴影和反射的真实外观。
Outdoor Living 3D 使用 NVIDIA RTX A6000 GPU 将其渲染工作流程提升到更高水平。CEO Chris Scott 可借助这款功能强大的 48GB 专业 GPU 加载大规模场景,甚至是创建整个站点的激光点云扫描,使得客户可以看到整个项目的可视化效果。
Scott 表示“我们的工作流现在可以从概念设计一路延伸至渲染和实时演示。我们可以向客户展示项目,同时进行如拖放、移动以及隐藏物体等场景交互操作。”
在测试 RTX A6000 时,点云的数据量为 34GB,不过我们仍然能在每秒 30 帧的情况下加载场景。若没有 RTX A6000,我们根本无法做到这么出色。”随着视频会议的兴起,建筑师和客户不必在同一个房间。但是,为了在更高的分辨率和高帧率下获得最佳体验,NVIDIA RTX vWS 还可以为任何设备提供 GPU 加速的虚拟工作站。


远程演示

许多实时可视化工具(包括 Enscape、Twinmotion、虚幻引擎和 Unity)允许将项目打包并作为独立的可执行程序(.EXE)导出。然后将这些文件发送到客户端,以便他们可以实时探索整个 3D 建筑设计,而无需拥有可视化软件的许可证。
以超高质量和高分辨率查看这些实时体验,需要强大的 NVIDIA RTX GPU,而且通常拥有大量内存。但是,并非所有客户端都可以使用此类硬件,因此共享实时可执行文件并不总是切实可行。
克服这一潜在障碍的方法是在云端使用 NVIDIA GPU。Twinmotion Cloud 可以使用云 GPU 实例将像素串流到几乎任何终端设备,包括办公室笔记本电脑、PC 或平板电脑。这表示建筑师能够轻松地与客户共享实时展示模型,不必发送大型文件,也无需担心客户端的计算机是否足够强大,是否可以实现流畅导航,是否可以在第一时间加载模型。


分享演示文稿前,建筑师只需发送一个链接,客户便可在标准的 web 浏览器中查看模型。为了扩大可视化范围的覆盖范围(或许用于公开咨询),我们还可以使用现成的 HTML 嵌入代码将演示内容嵌入到网站中。
建筑可视化公司 Studio 4D 利用云的灵活性,创建了一个基于云的交互式 4D 演练,展示 National Landing(国家登陆)总体规划的大型项目,该项目在华盛顿占地一平方英里。这种“真实的”3D 环境提供实况流功能,因此开发者可以按照自己的节奏查看逼真的数字 3D 模型,并同时实时串流、修改模型,然后将模型呈现给相关成员。
通过 NVIDIA RTX A6000 GPU 的强大功能和 NVIDIA DLSS 技术,Studio 4D 已利用实时光线追踪将视觉质量提升到更高水平。Studio 4D 首席执行官 Hilario Canessa 解释说,“NVIDIA 的 DLSS 算法确实充分利用了 NVIDIA RTX GPU,并帮助我们大幅提高了可视化服务的图像质量,尤其是在规模庞大的国家登陆项目中。没有硬件是无法做到这一点的。”
让客户自由地探索虚拟建筑物可以使其更好地理解虚拟建筑物可以作为一个空间的功能。然而,建筑师可以为实时体验制作结构和叙事,以此增加额外价值。
附加价值的实现方式是,定义一组视图或动画以突出显示特定的房间、远景或设计特征,然后客户只需单击缩略图即可“被传输”到模型的相关部分。建筑师还可以控制渲染样式,设置一天中的时间,或定义每个视图中可见的层或物体。这种方法的美妙之处在于,客户可以随时摆脱“导览”,而是能够从各个角度查看模型,或以完全自由的方式探索建筑。


完全沉浸式体验

建筑物建成后,置身其中或周围是什么感觉呢?恐怕没有什么比得上完全沉浸式虚拟现实(VR)更能让您理解这种感觉。借助 VR,客户可以亲身体验任何设计,了解空间之间的关系,并在进入房间时获得本能的反应。最重要的是,客户可以完全按人类比例进行沉浸式体验,这种比例和规模的效果令人难以置信,根本无法从固定的 2D 显示器上的渲染、视频或实时体验获得。
VR 对工作站的 GPU 要求很高,而功能强大的 NVIDIA RTX GPU 提供的体验最为出色。模型大小、模型复杂性、材质和照明都对性能产生影响,VR 头盔中显示器的分辨率也会产生影响。分辨率越高,需要渲染的像素就越多。
高端 NVIDIA RTX GPU 拥有出色的处理和存储能力,能够应对要求严苛的数据集,并允许将渲染质量设置为高,因此客户可获得丰富的视觉和舒适的无闪烁 VR 体验。台式工作站采用了功能强大的 GPU,但移动工作站中的 GPU 也可提供惊人的性能水平,以及随时随地从客户办公室到公众咨询的 VR 体验。


在建筑可视化软件 Enscape 和 Twinmotion 中,VR 是实时体验的延伸,客户按下按钮即可进入 VR。
借助 NVIDIA Omniverse Enterprise,您可以交互方式将沉浸式体验串流到一系列扩展现实(XR)设备。其中包括适用于移动 iOS、Android 平板电脑和手机的实时光线追踪,以及全球率先推出的全图像实时光线追踪 VR。
Oculus Quest 和 HTC Vive Focus 3 等独立 VR 头盔非常适合客户使用,它们易于设置,不需要本地工作站,而且可以通过快递轻松配送。但是,如果在头显设备的本地集成处理器上处理图形,性能和视觉逼真度则可能会受到限制。
为确保客户获得卓越视觉体验,可以在云端或本地部署数据中心使用功能强大的 NVIDIA GPU,然后通过 NVIDIA CloudXR 直接串流到独立 VR 耳机或 AR 手持设备。图形处理都是远程完成的,像素通过网络进行串流。
使用 CloudXR,串流体验不仅完美无瑕(几乎与接线式体验无区别),而且更加方便。由于现场不需要硬件,因此 VR 会议设置更快速,重要数据和 IP 的安全也可以得到保证。
Varjo 是“人眼”分辨率 VR 头盔的开发者,并基于这种远程图形概念推出了一个新平台。Varjo Reality Cloud 由 Amazon Web Services(AWS)和 NVIDIA GPU 提供支持,可与 Varjo VR 头盔配合,按需串流 VR 体验。未来,Varjo 计划将这项服务扩展到其他制造商的头显设备、平板电脑和 PC,以及与 Unity、虚幻引擎和其他可视化应用进行集成。


可视化改变未来

随着 GPU 加速可视化的巨大进步,建筑师与客户的沟通从未像现在这样清晰、高效。通过 2D 图纸(甚至 3D CAD 模型)解释设计方案可能会使理解受限制。可视化可以激发讨论,并帮助客户更早地做出明智的决策。这不仅能够减少设计修订的数量,也可加快批准速度和客户签核速度。
借助由 NVIDIA RTX GPU 提供支持的实时可视化软件,建筑师可以显著减少创建可视化素材所需的时间。但这不仅仅局限于更快地提供渲染和视频动画。NVIDIA RTX GPU 可以从根本上改变可视化在客户沟通中发挥的作用。
演示是交互式的,里面的几何图形和材质可以动态更改,因此可以大幅加快决策制定。它们也可以是沉浸式的,给客户营造出置身于设计之中的感觉,而不是想象建筑完工后的样子。最后,借助云端的 NVIDIA RTX GPU,可视化的边界被无限扩大。客户可以按需访问引人入胜的实时可视化效果和令人难忘的 VR 体验,而且他们甚至不必与建筑师同处一个房间。
*本文来源于NVIDIA英伟达。与NVIDIA产品相关的图片或视频(完整或部分)的版权均归NVIDIA Corporation所有。

kyuskoj 发表于 2022-12-22 11:10

专业的深度学习可以用RTX A6000 或RTX A4000 吗?我也有这方面的需求,想问一下它们的AI计算能力能不能达到3080的水平?
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