같은 소스를 같은 인코더로 cuda를 통해 인코딩하거나, cpu로 인코딩하면 서로 다른 결과물이 나오는데 어떻게 그러한지 궁금합니다.
이미지 프로세싱도 할 때 마다 다른 결과물이 나오기도 하는지요?
복잡한 3D이미지의 렌더링의 경우에도 비슷한 현상이 일어나는지 궁금합니다.
같은 소스를 같은 알고리즘, 같은 옵션, 같은 압축 방식으로 프로세싱하면 어떤 시스템에서 어느 때 시행하든
그 결과물이 디지털적으로 완전히 동일할수밖에 없는 게 아닌지요.
** waifu2x와 같은 딥러닝 기반의 이미지 프로세싱의 경우 실시간으로 그 알고리즘(백데이터)이 변화하므로
동일한 소스와 동일 옵션이라도 언제 입력하느냐에따라 달라질 수 있다는 것은 이해했습니다.
대부분 손실을 감안하는 것이라
동일한 컴퓨터로 작업해도
시간 오차가 발생하는 작업이라 그런것 아닌가요?
동영상 플레이어들마다 같은 동영상 재생해도 화질이 다른것과 같이 이해하시면 되지 않을까요?
더군다나 CUDA는 IA32나 AMD64 CPU랑 아예 지원되는 명령어들, 워드크기, 명령어 사이즈제약 같은거 부터 다르기 때문에, 온갖 인코딩 알고리즘이 CPU로 구현 가능한 극한까지 끌어낼 수 있도록 기술수준이 오른 CPU 기반 encoder 화질이랑 같아지기 힘듭니다. CUDA는 고급백터 명령어도 없습니다. 대신 압도적인 코어수로 처리속도에서 CPU를 압살하지요.
현재 나온 대중적인 co-processor들 중 IA32기반 CPU들이랑 거의 대등한 인코딩 기술을 구현할 수 있는건 제온파이가 유일할듯 합니다. (사실 제온파이는 IA32코어 여러개 붙인거라서....)
그냥 알기쉽게 표현하면 한쪽은 13칸짜리 사무용 계산기 수백 수천개로 뭔가를 해보려는거고, 다른쪽은 공학계산기2~24개 짜리로 뭔가를 해보려는겁니다.
같은 문제를 푸는거라도 푸는 방법부터, 풀이 속도, 결과의 정확도까지 달라질 수 밖에 없죠.
CPU = 곡선 물병에 담긴 물의 외곽선을 미적분 공식으로 풀어라
자로 1mm 단위로 잘라서 그리는거랑
미적분 공식으로 따내서 찾아내는 거랑 선을 확대하면 전자는 계단식 후자는 선형
3D 렌더에서도 고급 옵션들은 GPU 모드에서는 안됩니다.
그러나 동일한 조건이 아닐경우 (예를 들어 cuda 와 cpu) 에는 달라질 수 있습니다.
그것은 각 조건마다 최상의 퍼포먼스를 낼 수 있는 최적화 과정이 들어가는데 조건에 따라 최적화 방법이 다르기 때문입니다. (double 연산을 할건지 float 연산을 할건지, 정수연산을 할건지, 정수연산을 하더라도 몇비트를 할당하여 정밀도를 줄건지)
그리고 최적화는 최상의 퍼포먼스를 낼 수 있도록 약간의 눈속임을 하기도 합니다.