2017. 4. 71068;1088;/196; Quadro와 Adobe에 대한 1228; 사설에 대해 수1221;사항1060; 1080;습니다.

본래 목1201;1008; Multi CUDA Machine1012; 탑1228;한 시스템1032; CUDA 사용률과 효율에 대한 테스트였lj16;데, Multi-CUDA를 탑1228;한 시스템1012; 구비 못함1004;/196; 목1201;1012; 상실Ȣ16;,172; .121;니다. 대신 곁다리/196; Ǻ19;1008; 1221;보를 기술합니다.

한계:

Ȣ16;드웨Ǻ12;1201; 1228;약:

결과1201;1004;/196; 테스트 해본 CUDA 카드lj16; NVIDIA K640 Ȣ16;나1104;1077;니다.
1593; Quadro와 GTX1032; 차1060;에 대해서lj16; 1060; 테스트/196;lj16; 확1064;할 수 없었습니다.

또한 1060; 테스트에서 Ȕ16;다 퀄리티가 처참Ȣ16;다 해서, 최신 쿼드/196;들1032; 퀄리티도 처참할,144;라고 보기lj16; 7192;Ǐ17;니다.

Adobe 영상 1228;1089; 1228;품들1012; 위한 CUDA를 고/140;해야 Ȣ16;lj16;1648;에 대한 참고1088;료/196; Ǹ16;실 수lj16; 1080;1648;만, CUDA카드 선택에 큰 도움1008; .104;기 7192;들 Ǐ19; 합니다.

그리고 시스템 1088;체1032; 한계도 1080;습니다. 1068;단 CPU나 GPU1032; 성능1012; 100% -132;Ǻ12;낼 수 1080;lj16; 1088;원1060; 없었습니다. ǖ16;1008; ǥ12;1313;Ȣ16;고, 스토라1648; 대역폭1008; 충ǥ16;치 못Ȣ16;였습니다.
1060;를 극복Ȣ16;기 위해 다양한 0169;법1012; 시도했고, 그나마 ǖ16; 디스크를 1060;용한 0169;법1060; 가1109; 나았1648;만 1060;lj16; CPU성능과 머큐리엔1652;1032; 성능1012; 100% -132;Ǻ12;내1648; 못Ȣ16;lj16; 결과를 불러Ꮢ1;니다. 따라서 아래1032; 결과lj16; CUDA를 사용Ȣ16;면 1060;1221;도/196; 효율1060; 1339;아1648;lj16;구나 1221;도1032; 참고/196; 보시lj16; ,163;1060; 1339;습니다.

시간1201; 1228;약:

업무1201; 1060;유/196; 실1228; 4시간 1221;도0150;에 테스트를 할 수 없었습니다.
ǐ12;문에 양1201;1004;/196; 충ǥ16;한 테스트를 Ȣ16;1648; 못했습니다. 1060; 테스트lj16; 참1312; 1060;상1032; 1032;0120;를 1648;니1648; 못합니다.

테스트 1221;보누락:

사용한 영상소스 1473; 상NJ17;수가 외ǥ12;공개를 위해 허락1012; 0155;아야 Ȣ16;lj16; 소스1077;니다.
왜 그런 소스를 사용했냐면… 테스트 환ᅆ1;에서 그 ,163; 외에 사용할 수 1080;lj16; 소스가 없었습니다.

대신 ǥ16;석 그래프와 출/141; 영상 1221;보를 ǥ12;1313;Ȣ16;,172;나마 첨ǥ12;합니다.
그 외에lj16; 글1088;/196; 서술Ȣ16;,192;습니다.

테스트/196; 0157;혀1652; ,163;:

CUDAlj16; 1068;단 충ǥ16;한 사용률1012; -132;Ǻ12;올린다면 가ᅄ1;대비 무시무시한 효율1012; 보여1469;니다. K6201060; 단 0~11%1032; 참여/196; /116;더시간1060; 40% 단축.104;lj16; 결과도 1080;었습니다.

CUDA를 사용한다고 1204;체 /116;더링1012; CUDA Only/196; Ȣ16;lj16; ,163;1008; 아닙니다.
CUDAlj16; 사용.104;lj16; ǥ12;ǥ16;도 1080;고 사용.104;1648; 않lj16; ǥ12;ǥ16;도 1080;습니다.

CUDA가 사용.112; 수 1080;lj16; 1089;업1060;Ǻ12;도 특1221; 1312;,148;Ȣ16;에서lj16; CUDA가 사용.104;고, Ǻ12;떤 ᅆ1;우lj16; 사용.104;1648; 않습니다. 대표1201;1004;/196; Adobe Encoder/196; H.264 ǹ17;축1012; 할 ǐ12;, /116;더링 Ȣ16;lj16; 프/196;1229;트가 CUDA를 많1060; 1216;유Ȣ16;면, H.264 ǹ17;축1008; CPU/196; 해버립니다. 머큐리 엔1652; 1077;1109;에선 나름 최1201;1032; 0169;법1004;/196; 시스템 1088;원1012; ǥ16;0176;해서 /116;더링 Ȣ16;lj16;,144;1424;.

CUDA가 참여Ȣ16;lj16; ᅆ1;우와, CPU Onlylj16; 다른 결과를 보1077;니다. 1060;,148; 첨ǥ12;를 통해 설명Ȣ16;,192;습니다.
K6201008; 충ǥ16;7176; 유1032;0120;한 결과를 나타냈lj16;데, 상위 Ȕ16;다lj16; 1328;더 나1012; 수 1080;습니다. CC버1204;에 따라서 더 1339;아1656; 수도 1080;고요.
K6201032; CUDAlj16; 5.01060;1648;만, P50001008; 6.11077;니다. Adobe Compatible List를 통해 추측Ȣ16;1088;면 최소 CUDA Acceleration1012; 0155;1004;/140;면 CUDA 3.0 1060;상(≥)1008; .104;야 Ȣ16;lj16; ,163;1004;/196; 보여1665;니다. 그리고 CUDA가 관여Ȣ16;lj16; ǥ12;ǥ16;1060; Ǻ12;디였lj16;가에 따라서도 품1656;1060; 달라1665;니다.

테스트

테스트lj16; Adobe Encoder를 사용합니다. (CC 2015)

시스템: (http://www.2cpu.co.kr/bmt/1425)

HP Z640 E5-2673 v3, Quadro K620

Storage:
0: Micron M600 2.5-Inch SATA NAND Flash SSD 512GB, Sq R/W: 560/510MB/s, Rp R/W: 100/88K IOPS
1: 뭐였lj16;1648; 알아보lj16;,152; 깜빡했lj16;데ㅜ. mSata SSD였습니다. 500GB
2: M.2 NVME (성능1008; SATA SSD보다 약간 1339;1008; 1221;도) CACHE용, 256GB 1060;,163;도 알아보lj16;,152; 깜빡했습니다.
(스토라1648; 업그/112;1060;드lj16; 1228;가 한,172; 아니라서)

Memory:
 DDR4-2133 8GB x 4

1008;ᅆ1;님 표 1228;품1077;니다. 덕ǥ16;에 1339;1008; 물,148;1012; 1200;/156;7176; Ǻ19;1012; 수 1080;었습니다. 1060;1088;리를 ǧ16;Ǻ12; 감사드립니다.

각 테스트 1204; Adobe 프/196;그ǖ16;들1012; Cloud관/144; 1228;외Ȣ16;고 닫1008; 후 Adobe Cache폴더를 비우고, Encoder를 매번 새/196; 시1089;합니다. 머큐리 엔1652; ǖ16; 세ᔚ1;1008; Reserved for other application에 6GB, 26GB를 Encoder에서 사용Ȣ16;도/197; 했습니다. 출/141;시 Meta infolj16; 아무,163;도 안 1665;Ǻ12;넣도/197; 세ᔚ1;했습니다.

(1060;,148; 캡쳐를 안Ȣ16;고 사1652;1012; 찍었네요...)

시스템 1204;원 Ꮢ1;션에서 고성능 프/196;파1068;1012; 1201;용Ȣ16;였습니다.

CPU Ȣ16;1060;6140;스/112;드를 안껐습니다. (꺼봤Ǻ12;야 했lj16;데...)

사용량 측1221;1008; Windows101032; 1089;업관리1088;와, GPU-Z를 사용했습니다. NVIDIA모니터링 프/196;그ǖ16;1060; 1328;더 1221;확Ȣ16;,192;1648;만, 화/140;한 3D UI가 너무 ǥ12;NJ12;스러워서…..

테스트0

ǻ16;DŽ16;에 1089;업한 모션(Adobe After Effects)1089;업물1012; .160;가1648; 1221;도 맛뵈기/196; 출/141;했lj16;데… 왜1064;1648; 1064;코딩 ǥ16;야를 빼면 CUDA 1204;혀 안Ǹ16;더군요. CS6 시1208; 1089;업물1060;라 1060;6169;트가 누락.108;,163;도 1080;고.... 따라서 패스!

테스트 1 (여기ǥ12;턴 프리0120;Ǻ12; 프/196;1229;트들1077;니다)

결과1201;1004;/196; 실패한 테스트1077;니다.

총 6개1032; Sony0169;송카메라용 1204;용 1064;코딩1012; 사용한 2k(?)수1456;1032; footage 16개를 각각 보1221;, 그리고 한 화면에 한번에 서/196; 다른 연산1004;/196; blendingȢ16;여 다시한번 31333; 1088;ᇼ1;보1221;(1초 범위참1312;)후 최1333; FHD/196; H.264ǹ17;축 출/141;Ȣ16;였습니다.

CPU only

with CUDA

CPUlj16; 1453;Ǻ12;나고, GPUlj16; 놉니다. ኧ1;ǥ16; 뽑았냐고요? 5ǥ16;했다가 remaining 12시간 1116;Ǻ12;서 Ǻ12;마 뜨,144;라~ Ȣ16;며 5초/196; 1460;였습니다. (ㅜ^ㅜ)

CPU Only

with CUDA

놀라운,148; CUDA가 0~11% 간간7176; 소금치Ǐ19;1060; 참여Ȣ16;lj16;데도 무/140; .160;0176; 가까1060; 빨라1276;다lj16; ,161;니다.

테스트2

단1068; footage 5ǥ16; H.264 1064;코딩 출/141;1077;니다.

처1020;에 스토라1648; 병목1060; 심Ȣ16;,172; 1080;긴 한데 워낙 1687;1008; 구간1012; /116;더링 해서1064;1648; 30~40초간 메모리에 다 올라온 후/196;lj16; 스토라1648; 사용량1008; 1%에 머ኺ1;니다.

CUDA 참여 사용량1060; 누락.104;었네요… ㅜ… ǥ16;명 캡쳐 했1012;텐데 Ǻ12;디/196; 갔나… ㅜ 

CPU사용량1008;10%~15%, GPU 사용량1060; 약 30~50%였습니다. GPU 사용량 그래프lj16; 사각 ᓸ1;니형.

CPU Only

with CUDA

CUDA 참여lj16; 늘었lj16;데 별 효과lj16; 없더군요. CPU only에서도 시스템 100% 활용 안Ȣ16;고 뭔가 머큐리엔1652;1060; 1096; 1089;ᇼ1;Ȣ16;1648; 않lj16;,144; 같습니다.

테스트3

보아Ȣ16;니 1089;업마다 CPU만 사용Ȣ16;lj16; 구간1060; 1080;고, CUDA도 참여Ȣ16;lj16; 구간1060; 1080;lj16;,163;1004;/196; 추측.121;니다. 기1316; 프/196;1229;트들 CUDA사용량1060; 월መ1;1060; 높1008;,163;에 착안, ǥ16;석해서 1452;/196; 색 보1221; 관/144; 1089;업들1060; CUDA위1452;/196; 돌릴 수 1080;1020;1012; 확1064;합니다. 따라서 테스트 프/196;1229;트를 1328; 수1221;Ȣ16;였습니다. Blending1008; 빼고, 대신 단1068; footage에 색보1221; 필터만 1060;,163;1200;,163; ,152;Ǻ12;버립니다.

CPU only

with CUDA

CPU only

with CUDA

여기서 1200;lj16; 병목1012; Ȣ16;나 더 찾아냅니다.

H.264ǹ17;축1012; 할 ǐ12; CPU에 병목1060; 0156;생Ȣ16;lj16;,144; 같다…

1060;와 같1008; 추측1012; 한 근,144;lj16;, 처1020;엔 100% 사용Ȣ16;다가 약간 후 ǥ12;터 0~100% 사1060;를 왔다갔다Ȣ16;며 ᓸ1;1656;Ȣ16;고 1080;다lj16; ,144;였습니다. CUDA가 내1456; 결과물1012; CPU가 1064;코딩 Ȣ16;lj16;데, 1060; 속도가 CUDA보다 lj12;린,161;니다.

 따라서 1060;후/196; 1064;코딩 과1221; 0176;1228;, 무ǹ17;축1004;/196; 뽑,172; .121;니다.

또한… ǖ16;1012; 고1089; 6~8GB0150;에 사용Ȣ16;1648; 않lj16;,144;에 착안, ǖ16;디스크/196; 고속 스토라1648; 공간 12GB를 확보합니다. 1060;1228; 머큐리엔1652;1008; /116;더링에 최대 ǖ16; 14GB 사용가능합니다.

사용한 ǖ16;디스크: 

풀버1204; Ȟ17;가판1012; 썼습니다.

테스트4

CPU only

with CUDA

1060;1221;도면 CPU사용량1060; 사실상 1228;/196;라고 볼 수 1080;,192;군요… 1060;1221;도 수1456;1060;면 ,144;1032; CUDA Only/196; 뽑고 1080;다고 볼 수 1080;,192;습니다.

CPU only

with CUDA

CUDA 사용한,172; 20176; 빠릅니다.
1060;,152; 토대/196; CUDA/196;만 /116;더링 한다면 K6201008; ǖ16; 14GB 사용 가능한 Ȟ17;ƽ12;속도 2.7Ghz1676;리 12 Core 24T CPU보다 20176; 빠르다lj16; 결론1060; 나Ꮢ1;니다.

CPU only와 with CUDA1032; 결과물 차1060;1216;

없Ǻ12;서 맘편7176; CUDA 썼1004;면 1339;,192;lj16;데 1080;습니다.

다1020;1008; H.264 1064;코딩 .108; 결과물 비교1077;니다.
ᇼ1;1068;1312;,148; ᇼ1;1068;프/196;1229;트 랜더링 결과1077;니다.

영상 초NJ17; 데1060;터 ǥ12;터가 다릅니다.

아래lj16; ᇼ1;1068; 프/112;1076; ᇼ1;1068; 영역1012; 크ǘ13;했습니다. (H.264)

CPU only 

with CUDA

After Effects/196; 1089;업.108; 모션 프/196;1229;트가 Premiere프/196;1229;트에 1076;베드 .108; ǥ12;ǥ16;1064;데...
/116;더링 과1221;에서 달라1652;,148;1648;, 1064;코딩 과1221;에서 달라1652;,148;1648;lj16; 모르,192;1648;만 다른 결과물1060; 나왔습니다.  1060;,148; CUDA가 1328;더 선명한Ǐ19;한....
0152;면 CPU가 CUDA에 비해 오브1229;트, 특7176; 글1088; 같1008; /116;더링에서 1328;더 가ᇺ1;성1060; 1339;,172;(1200;에,172;lj16;) /116;더링 .104;었습니다.

최대한 그대/196; 보여1452;기 위해 올릴 ǐ12; PNG 24Bit1004;/196; 올/160;lj16;데 1096; 구ǥ16;1060; .104;시lj16;1648; 모르,192;네요.

아래lj16; .160; 영상1032; 차1060;를 포토샵1004;/196; 연산한 다1020; 0152;1204;시Ȗ16;,161;니다.

(Ǻ12;.160;울 수/197; 다름)

특7176; 모서리가 다르,172; /116;더링 .104;었1020;1012; 알 수 1080;습니다.

다1020;1008; Premiere에 내1109;.108; 영상 ǥ16;석Ț12;/196; ǥ16;석한,161;니다. 

마찬가1648;/196; ᇼ1;1068; 프/112;1076;1012; 비교한,163;1077;니다.

CPU only

with CUDA

다1020;1008; 위를 포토샵1004;/196; 차1060;1216;1012; 연산 후 0152;1204;시Ȗ16;,163;

(Ǻ12;.160;울 수/197; 다름)

색 영역 1204;체에서 차1060;가 남1012; 알 수 1080;습니다.

Q: 1649;1217; 비교Ȣ16;면?

A: 나란7176; 놓고 비교Ȣ16;면 실1228; 차1060;가 lj12;껴1665;니다. 색감1008; 1228; 눈에 CUDA가 1328;더 따Ǐ19;Ȣ16;,172; 랜더링 .104;긴 했lj16;데, Ǻ12;차피 테스트를 위해 마구1105;1060;/196; 필터를 1665;Ǻ12;넣1008;,148;1648;라 뭐가 보기 더 1339;고lj16; 1032;0120; 없고, .160; 결과에 눈1004;/196; 보1068; 1221;도/196; 차1060;가 1080;다 라lj16; ,163; 1221;도/196; 아시면 .121;니다. (1221;확도lj16; CPU가 더 우위였습니다)

덧.

같1008; 프/196;1229;트를 with CUDA/196; 0152;복 /116;더링 한,148;데... 특1060;Ȣ16;,172;도 다른 결과물1060; 나왔습니다.

1060; 1613;상1008; 한번만 나타나고, 그 외에lj16; 프/196;1229;트, 세ᔚ1;1060; ᇼ1;1068;Ȣ16;면 CPU - CPU, CUDA - CUDAlj16; 2~3번 /116;더링 해도 ᇼ1;1068;했습니다.
아마 1228;가 캐시 클리Ǻ12; 과1221;1012; 까먹었다Nj12;가 Ȣ16;1648; 않았나 추측합니다. (아니면 머큐리 안에 1088;원 ǥ16;0176;에 랜덤요소가 1080;lj16;,152;1648;도...)

1060;Ȣ16;lj16; 추측과 1032;견

(여기서 ǥ12;터lj16; 그냥 1228; 1032;견1077;니다. 참고만 Ȣ16;세요)

Q: 머큐리 엔1652;1008; 가용한 Ȣ16;드웨Ǻ12;에 따라 프/196;그ǖ16; 루틴1060; 다른가요?
A: 결과만 보면 1201;Ǻ12;도 CPU와 GPU1032; ᅆ1;우 확실7176; 다릅니다. (1060;,148; Fact! 견해lj16; 아래ǥ12;터)
애NJ17;초 CUDA, OpenCL, x86-64 코드가 ᇼ1;1068;할 수 없습니다.
CUDA -180;리1032; 차1060;lj16; 비교테스트가 안.104;Ǻ12;서 추측1012; 해볼 수 0150;에 없lj16;데,
세대별/196;, Quadro와 GTX, Tesla가 CUDA버1204;1060; 다릅니다. Ǻ12;떤 ǥ12;ǥ16;1008; 매우 치명1201;1064;데 대표1201;1004;/196; 사용 가능한 최대 WORD1032; 크기가 다릅니다. CPU/196; 비유Ȣ16;1088;면 Ǻ12;떤 ,148; single floating point만 사용 가능Ȣ16;고, Ǻ12;떤 ,148; double floating point도 사용가능Ȣ16;고, 최신1032; Ǻ12;떤,148; double double floating point를 기본1004;/196; 사용한다lj16; ,161;니다. 또한 1648;원.104;lj16; 명/161;Ǻ12; 범위도 다릅니다.
 - NVIDIA 각 카드 별 탑1228;.108; CUDA 버1204;: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
 - CUDA 버1204;별 차1060;1216;: https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications

• CUDA버1204;1060; 같1004;면: 1201;Ǻ12;도 ᇼ1;1068;한 결과를 기대할 수 1080;다고 볼 수 1080;,192;1424;. 그,172; Geforce1060;,148; Quadro1060;,148; NVS1060;,148; Tesla1060;,148;.
  1452;1032; 해야 할 1216;1008; 같1008; ᒤ1;, 같1008; 네1060;0141; 카드여도 탑1228;.108; ǖ16;1032; 대역폭1060; 다르면 1648;원.104;lj16; CUDA가 다르기도 합니다.
• Adobelj16; Nvidia CUDA 프/196;1229;트1032; 긴0128;한 ᕨ1;/141;사1077;니다.
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(1060; ǥ12;ǥ16;1008; 1060;1901; ǥ16;야에선 0124;감한 ǥ12;ǥ16;1060;라 추가합니다. 2017. 4. 7)

덧.

본래 해보고 dz10;었Nj12;,148; "Adobe에서 멀티 CUDA가 1096; .104;lj16;가" 를 알아보/140;고 했습니다.

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(원래 1665;에서 스Ȝ16;에 쌓1064; ,172;1076;Ȣ16;,192;다고 샀lj16;데... 1221;1089; 시간1060; 없Ǻ12;서...)

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여기1200;기 케1060;스 따고 뒤1256;서 겨우 CUDA달린 녀석1012; 훔쳐왔습니다. CUDA코Ǻ12;가 무/140; 8개나 1080;Ǻ12;요!~
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(다들 Intel, Firepro0150;에 없Ǻ12;요... ㅜㅜ)

나lj16; 뭘 기대Ȣ16;고 1060; 1667;1012; 시1089;한,148;가....
NVS 2951032; CUDAlj16; 버1204;1060; 너무너무 낮아서 Adobe 머큐리랑 호환1060; 안.121;니다... 1232;1109;.

1060;번 테스트1032; 결론: 돈1060;나 마니마니 벌Ǻ12;야 ,192;습니다.