[LINUX] VFX Cloud Computing mit Houdini

Dies ist der Artikel zum 19. Tag des Houdini Apprentice Advent Calendar 2019. Dies ist eine kleine Geschichte, die beim Erstellen von VWS für Houdini verglichen und untersucht wurde.

Einführung

Die für die Arbeit verwendete Maschine hat eine maximale Speicherkapazität von 32 GB, und es ist schwierig, die GPU zu erhöhen. Solange die für den privaten Gebrauch verwendete 3DCG-Umgebung von macOS von Jahr zu Jahr schwächer wird, wird OpenGL abgeschafft und CUDA-Unterstützung bereitgestellt. Es ist ein Betriebssystem, das nicht für CG geeignet ist, da es abgeschnitten ist. Ich habe beschlossen, eine GCP CentOS-Umgebung für Cloud Computing zu erstellen.

Es gibt mehrere Gründe, sich für GCP zu entscheiden. Athera, das als VFX-Cloud-Plattform bereitgestellt wurde, ist jetzt ein Backend Wird auf Cloud-Plattformen, ZYNC, OpenCue, Stadia usw. verwendet. Dies liegt daran, dass wir uns sehr um Medien und Unterhaltung bemühen. (Aws-Anteil ist zu stark. AWS hat auch VWS [^ 1].)

Verwenden Sie den Teradici PCoIP-Client anstelle des VNC-Clients für den Remotedesktop-Client. Teradici ist ein Remote-Client, der speziell für grafische Workloads verwendet wird. Der Wacom-Treiber wird ebenfalls unterstützt. Da es ab 5 Volumenlizenzen verkauft wird und nicht als Einzellizenz verkauft wird, Starten Sie eine Compute Engine-Instanz mit Teradici vom GCP Market Place.

Ich denke, dass Ubuntu hauptsächlich für den persönlichen Gebrauch verwendet wird, aber die VFX-Produktion ist hauptsächlich CentOS. (Vorausgesetzt, das RPM-Paket ist das) Lesen Sie die abhängigen Bibliotheken für jede Distribution separat.

Ich habe auch [Quadro] in Betracht gezogen (https://docs.nvidia.com/grid/qvws/latest/qvws-quick-start-guide-google-cloud-platform/index.html), aber ich habe es getestet, weil der Preis ziemlich hoch ist. Abgeschickt.

Unterhaltsame Installationsarbeit

Verwenden Sie den auf dem Marktplatz vorbereiteten Behälter. Der Preis wird höher sein, aber da kein GNOME- oder GPU-Treiber eingestellt werden muss, Der Inhalt ist sanfter als alles von Anfang an, wie z. B. das Booten von ISO. Wenn Sie alles selbst machen möchten, klicken Sie bitte auf den unten stehenden Link. [^ 2]

1. Installieren Sie zunächst Clients des Client-Betriebssystems vom Verbindungsziel. https://docs.teradici.com/find/product/software-and-mobile-clients/2019.11

2. Erstellen Sie eine Compute Engine in dem Konto, in dem Sie das GCP-Konto erstellt haben. https://www.teradici.com/google/

Geben Sie die Region Tokio (Asien-Nordosten1-a) an, da die GPU unterstützt wird. Es ist schwer, mit dieser Spezifikation zu arbeiten, aber es sind ungefähr 1 oder 2 US-Dollar pro Stunde.

3. Drücken Sie die SSH-Taste, um den Treiberbereich einzurichten.

Der hier festgelegte Benutzer und das Kennwort werden verwendet, wenn Sie sich beim Teradici-Client anmelden.

sudo passwd `whoami`
sudo passwd root

4. Installieren Sie Houdini. Bitte melden Sie sich bei root an. (Der tägliche Build von Python 3 ist ein Überbleibsel des Versuchs, es mit tiefem Lernen zu kombinieren.)

# https://www.sidefx.com/ja/download/Täglicher Build aus Python3

tar -xvzf houdini-py3-18.0.318-linux_x86_64_gcc6.3.tar.gz
cd houdini-py3-18.0.318-linux_x86_64_gcc6.3/
sudo ./houdini.install

cd /opt/hfs18.0
source houdini_setup

Wenn Sie dem Handbuch folgen, sollten Sie es mit License Manager starten können. Ich wurde gewarnt, dass die folgenden Bibliotheken fehlen, deshalb habe ich sie hinzugefügt

yum install libXScrnSaver libGLU -y

5. Befolgen Sie die Anweisungen des Installationsprogramms, um den Befehl Houdini zu starten.

hkey
houdini

Es ging gut. Es ist hart, also möchte ich es in einen Behälter legen. Sie können sehen, dass die GPU beim Booten erkannt wird.

watch -n 1 nvidia-smi

Wenn Sie es verlassen, ohne etwas zu tun, ist die kostenlose Stufe in ungefähr 2 Wochen aufgebraucht Beenden Sie die Instanz mit shutdown -h now.

Schließlich

Was den Eindruck betrifft, den ich durch Eile gemacht habe, ist es ein Eindruck, dass er nicht sehr gut für Boligon-Modellierung und Texturmalerei geeignet ist, bei denen Reaktionsfähigkeit ein Engpass ist. Ich denke, dass es sehr gut für Simulationen verwendet werden kann, die reichlich Speicher- und GPU-Berechnungen erfordern (ohne sich um Wärme- und Stromkosten sorgen zu müssen). Ich konnte einen Artikel über das Houdini + Linux-Setup zusammenstellen, der anscheinend ein Lehrling ist.