回答:

云渲染平台分布式并行计算分为空间上的并行和时间上的并行。

空间上的并行是指用多个处理器并发的执行计算,比如Mentalray渲染器就支持单帧画面分割渲染,时间上的并行就是指流水线技术。

云渲染平台现在的集群计算系统的前沿科学研究主要是空间并行方面的,时间上的流式并行计算已经得到广泛应用。

云渲染平台以电影制作为例,一段电影图像序列需要很长时间的渲染,(通常2K分辨率所需要的渲染时间能被大家接受的大概是在每帧1小时左右),管理节点将序列图像分割为若干单元通过Web分配给其他节点,这个过程是动态的,集群软件会检查每个节点的当前负载,如果某个计算节点硬件配置比较高,很快完成了第一次分配的渲染工作,那么管理节点继续会将剩余工作分割为若干单元然后再发送给这个已完成渲染的空闲计算节点,直到渲染工作完成。

目前用于CG渲染的商业RenderFarm软件的核心功能其实就是动态分配渲染进程、网络监控和数据管理。

云渲染平台负载均衡系统使计算负载可以在计算机集群中尽可能平均分摊处理。

云渲染平台负载一般是需要应用程序处理,这样的系统适合于运行同一组应用程序的大量用户,比如用于Maya渲染的工作组,每个节点都可以处理一部分工作,并且可以在集群节点之间动态分配负载,以实现平衡。集群计算管理需要涉及网络流量和流量管理。

云渲染平台负载均衡应用服务要求集群软件检查每个节点的当前负载,并确定哪些节点可以接受新的作业,这最适合运行如数据分析等串行和批处理作业,所以很容易允许具有批渲染能力的应用软件加载集群功能,一些集群软件被开发出来,它们通过TCP/IP 进行流量管理,并且针对特定的应用程序的API或Script接口编写批处理命令,如Muster,并且这些集群软件还可以配置成关注某特定节点的硬件或操作系统功能(受应用软件制约)。

这样,云渲染平台群集中的节点就没有必要是一致的,硬件和系统异构也就很容易实现。

云渲染平台实现负载均衡的方式可以分为软件负载均衡和硬件负载均衡两种方式,由于硬件负载均衡的实现非常昂贵,很多集群系统都采用了软件负载均衡,强氧集群系统就是使用软件均衡。

html生成原理,Axure生成HTML的原理是什么?相关推荐

  1. 深度卷积生成对抗网络(DCGAN)原理与实现(采用Tensorflow2.x)

    深度卷积生成对抗网络(DCGAN)原理与实现(采用Tensorflow2.x) GAN直观理解 DCGAN网络结构 GAN训练目标 DCGAN实现 数据加载 网络 鉴别网络 生成网络 网络训练 定义损 ...

  2. 五十、Nginx负载均衡、SSL原理、生成SSL密钥对、Nginx配置SSL

    五十.Nginx负载均衡.ssl原理.生成ssl密钥对.Nginx配置ssl 一.Nginx负载均衡 代理一台机器叫代理,代理两台机器就可以叫负载均衡. 代理服务器后有多个web服务器提供服务的时候, ...

  3. 词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法

    词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法 WordEmbedding的使用 WordEmbedding的生成 词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念,我们可以利 ...

  4. 随机数字图片验证码的原理、生成和破解

    http://sxdt.h.baike.com/article-1307487.html 随机数字图片验证码的原理.生成和破解 2013-10-21 10:27:49 本文行家:jdsongss 随机 ...

  5. 汉明码的原理、生成及检验

    help text: principle 纠错原理 汉明码的原理.生成及检验 在计算机运行过程中,由于种种原因导致数据在存储过程中可能出现差错,为了能够及时发现错误并且将错误纠正,通常可以将原数据配成 ...

  6. 生成对抗网络(GAN)原理详记

    生成对抗网络(GAN)原理详记 前言 一:什么是生成对抗网络(GAN) 1.GAN是什么 2.生成任务 3.GAN的数学描述 二:各类GAN 1.DCGAN (1) DCGAN网络结构 (2) DCG ...

  7. 深度伪造(Deepfake)原理,生成和检测

    深度伪造(Deepfake)原理,生成和检测 一. 前沿 二. Deepfake背景 2.1 视频伪造 2.2 自动编码器 2.3 生成对抗网络 三. Deepfake生成 四. Deepfake检测 ...

  8. IL2CPP的原理(生成)机制

    一.IL2CPP的原理(生成)机制: Runtime库: il2cpp相关的工具库在unity安装目录下: D:\Program Files\Unity\Editor\Data\il2cpp 对于一个 ...

  9. 词向量Word Embedding原理及生成方法

    前言 Word Embedding是整个自然语言处理(NLP)中最常用的技术点之一,广泛应用于企业的建模实践中.我们使用Word Embedding能够将自然文本语言映射为计算机语言,然后输入到神经网 ...

最新文章

  1. Linux进程在后台运行的几种方法
  2. win 7 系统激活工具
  3. sdut 3346 sdut 3344 Runtime Error Runtime Error?
  4. 基于mcat开发智能合约应用(二)调用合约
  5. jmeter 入门操作
  6. 洛谷 P4503 [CTSC2014]企鹅QQ 解题报告
  7. Python爬取javascript(js)动态网页
  8. 修改Layui表单验证提示框样式
  9. mp3转html,使用javascript将wav转换为mp3
  10. Raul的新机器学习书!
  11. AST(抽象语法树)实战入门:js逆向中滑块加密if语句转化
  12. 调查问卷生成json字符串
  13. Java实现 LeetCode 488 祖玛游戏
  14. 一个简单可用的C++日志类
  15. python爬取豆瓣网评并写入excel表格中
  16. Java生成验证码源代码
  17. 项目部署-didi/LogiKM
  18. 芜湖赛宝机器人研究院_中国赛宝官方网站
  19. VR全景展示,全景VR如何制作,如何制作高质量VR全景图!
  20. 二维数组_A_2020美国大选Trump VS Biden

热门文章

  1. easyexcel 在 设置标题_阿里开源(EasyExcel)
  2. 前端图片上坐标连线_前端图形学(十三)——弹跳运动的深入之傲娇的小球
  3. 扫雷程序设计 python_端口扫描
  4. C#session共享+redis_技术干货分享:基于SpringBoot+Redis的Session共享与单点登录
  5. 神舟电脑装linux双系统,个人windows10和Ubuntu18.04游戏笔记本uefi双磁盘双系统安装过程...
  6. spring aop 中@annotation()和自定义注解的使用
  7. Spring IOC原理总结
  8. Servlet第四篇【request对象常用方法、应用】
  9. java muki_再次学习 java 类的编译
  10. js 二叉树图形_js数据结构和算法(三)二叉树