Rendering Animasi pada Lingkungan Komputasi Kinerja Tinggi

Render adalah proses perubahan sebuah scene objek yang berbentuk vektor menjadi pixel untuk ditampilkan menjadi file gambar atau video. Untuk merender objek yang memiliki kompleksitas yang tinggi akan memerlukan waktu proses yang lama. Oleh karena itu, render dapat dilakukan secara paralel untuk mempersingkat waktu proses rendering. Proses rendering secara paralel dilakukan pada lingkungan komputasi kinerja tinggi, yaitu pada cluster dan Graphics Processing Unit (GPU). Pada cluster terdapat banyak komputer yang terhubung pada jaringan yang dapat mengerjakan proses render secara bersamaan sehingga waktu prosesnya lebih singkat, dan pada GPU proses render dilakukan pada framebuffer GPU yang memiliki kecepatan lebih tinggi dibandingkan default buffer pada RAM yang dapat mempercepat proses render. Pengujian pada network render dilakukan dengan blender menggunakan file blender dolphin dengan 1 dan 10 objek untuk dirender dengan jumlah frame kelipatan 100 dari 100 hingga 1000 dan kelipatan 1000 dari 1000 hingga 10000. Hasil menunjukkan waktu render meningkat sesuai dengan bertambahnya jumlah frame, dan apabila render dilakukan dengan lebih banyak prosesor, maka waktu prosesnya membutuhkan waktu yang lebih singkat. Pengujian GPU dilakukan dengan menggunakan OpenGL pada objek dolphin yang sama yang sudah diekspor menjadi file .obj yang didalamnya terdapat koordinat vertex dan polygon untuk kemudian dibaca dan dirender menjadi sebuah objek dolphin. Hasil menunjukkan pada OpenGL GPU waktu proses render lebih singkat dan objek hasil rendernya terlihat lebih halus dan memiliki proporsi warna yang lebih baik dibandingkan pada OpenGL standar, karena pada OpenGL GPU terdapat proses tambahan yaitu shading dan texturing. Kata Kunci : Render, cluster, GPU, paralel, blender, OpenGL.

High-fidelity rendering on shared computational resources

The generation of high-fidelity imagery is a computationally expensive process and parallel computing has been traditionally employed to alleviate this cost. However, traditional parallel rendering has been restricted to expensive shared memory or dedicated distributed processors. In contrast, parallel computing on shared resources such as a computational or a desktop grid, offers a low cost alternative. But, the prevalent rendering systems are currently incapable of seamlessly handling such shared resources as they suffer from high latencies, restricted bandwidth and volatility. A conventional approach of rescheduling failed jobs in a volatile environment inhibits performance by using redundant computations. Instead, clever task subdivision along with image reconstruction techniques provides an unrestrictive fault-tolerance mechanism, which is highly suitable for high-fidelity rendering. This thesis presents novel fault-tolerant parallel rendering algorithms for effectively tapping the enormous inexpensive computational power provided by shared resources. A first of its kind system for fully dynamic high-fidelity interactive rendering on idle resources is presented which is key for providing an immediate feedback to the changes made by a user. The system achieves interactivity by monitoring and adapting computations according to run-time variations in the computational power and employs a spatio-temporal image reconstruction technique for enhancing the visual fidelity. Furthermore, algorithms described for time-constrained offline rendering of still images and animation sequences, make it possible to deliver the results in a user-defined limit. These novel methods enable the employment of variable resources in deadline-driven environments