Die Rechenaufgaben, die ein Computer zu bewältigen hat, werden immer aufwändiger. Ob Visualisierungen, Animationen, Simulationen oder aufwändige KI Berechnungen, es ist eine hohe Leistung von Prozessor und / oder Grafikkarte gefragt. Im Mittelpunkt vieler Diskussionen steht die Entscheidung zwischen CPU- und GPU-Rendering. Beide Technologien haben ihre eigenen Stärken und Schwächen und werden je nach spezifischen Anforderungen eines Projekts bevorzugt.
Dieser Blogbeitrag beleuchtet die technischen Unterschiede, Vor- und Nachteile sowie die typischen Einsatzgebiete von CPU- und GPU-Rendering.
Funktionsweise CPU / GPU bei Render-Jobs
Die Central Processing Units (CPUs/Prozessoren) sind seit Jahrzehnten die zentralen Rechenwerke in Computern. Sie wurden entwickelt, um eine breite Palette von Aufgaben zu bewältigen, und die meiste Software wurde unter Berücksichtigung der Stärken und Schwächen der CPU entwickelt. Prozessoren waren lange Zeit die bevorzugte Wahl für aufwändige Rechenaufgaben und Renderings, und nahezu alle Renderer skalierten extrem gut mit mehr Prozessor-Cores oder mehreren CPUs.
Zusätzlich zum Rendering nutzen viele 3D-Anwendungen die CPU für Simulationen und den "Aufbau von Objekten", was zu Synergien bei der Bearbeitung von komplexen Szenen oder Modellen auf dem Prozessor führt.
In der Praxis sind oft mehrere anspruchsvolle Programme gleichzeitig geöffnet und in einen Workflow eingebunden. Eine grössere Anzahl von Prozessor-Cores beschleunigt bei CPU-Renderings die Berechnungen, da jede Anwendung die ihr zugewiesenen Cores voll ausnutzen kann, ohne mit anderen Anwendungen um die Ressourcen eines Prozessors konkurrieren zu müssen.
GPUs/Grafikkarten hingegen sind nahezu ausschliesslich für grafische, parallelisierbare Berechnungen konzipiert. Während sie in diesem Bereich hervorragend performen, bieten sie nur begrenzt weitere Einsatzmöglichkeiten. Einige Anwendungen wie Cinema 4D haben begonnen GPUs für Physiksimulationen zu verwenden, was jedoch bisher eher die Ausnahme darstellt. 
GPU Rendering bei parallelen Berechnungen mit bester Geschwindigkeit
GPUs sind für maximale Geschwindigkeit bei grafischen 3D-Berechnungen ausgelegt und zeichnen sich durch ihre Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung aus, die es ihnen ermöglicht, zahlreiche Berechnungen gleichzeitig durchzuführen. Insbesondere bei Rendering-Aufgaben und Echtzeitanwendungen demonstrieren GPUs ihre Stärke. In einer 3D-Szene muss der Renderer die Position von Millionen von Vertices, Lichtstrahlen, Texturen und weiteren Elementen berechnen. Diese spezifischen Berechnungen können parallel oder in beliebiger Reihenfolge erfolgen.
Moderne GPUs verfügen über Tausende von Kernen – beispielsweise hat eine RTX 6000 Ada 18.176 CUDA-Kerne – während selbst die leistungsstärksten CPUs nur auf 128 Kerne kommen. Obwohl CPU-Kerne in der Regel schneller sind als die CUDA Cores der GPU, reicht dies nicht aus, um den Unterschied bei der Verarbeitungsfähigkeit von parallelen Aufgaben auszugleichen.
GPUs profitieren zudem von den CUDA-Programmbibliotheken, die der GPU Hersteller NVIDIA speziell für grafische Berechnungen entwickelt hat. Diese Kombination aus spezialisierter Hardware und Software führt zu extrem schnellen Rendering-Optionen. Viele GPU-Rendering-Programme nutzen NVIDIAs KI-basierte Rauschunterdrückung, um Renderings zu optimieren. Dadurch können sie ein qualitativ hochwertiges Bild erzeugen, ohne dass wesentlich mehr Raytraces berechnet werden müssen, wie es bei herkömmlichen Methoden der Fall wäre. Dies verkürzt die Renderzeiten erheblich.
CPU Rendering für Präzision und Genauigkeit
Wenn höchste Präzision gefordert ist, sind Prozessoren unschlagbar. Sie brillieren bei Aufgaben, die komplexe Berechnungen und numerische Simulationen erfordern, wie beispielsweise wissenschaftliches und technisches Rendering. Anwendungen in der Fluiddynamik, Strukturanalyse oder molekularem Modellieren profitieren besonders von den Fähigkeiten der CPUs, da diese eine bessere Unterstützung für doppelte Gleitkommazahlen (FP64) bieten.
Zwar werden moderne GPUs in diesem Bereich immer mehr verbessert, und einige spezialisierte GPUs können CPUs sogar übertreffen, doch insgesamt behält das CPU-Rendering hier noch die Oberhand. Das GPU-Rendering holt jedoch zunehmend auf.
Speicherkapazität
CPUs nutzen den Arbeitsspeicher (RAM) des Systems, um Anwendungs- und Szenendaten zu speichern, was ihnen ermöglicht, massive Datensätze und umfangreiche Szenen ohne Speicherbeschränkungen zu verarbeiten. Viele Workstation und Server-CPUs, wie AMDs Threadripper Pro und Epyc oder Intels Xeon, unterstützen bis zu 2048-4096 GB RAM.
Im Vergleich dazu verfügen die Grafikkarten bei den Consumer GPUs über maximal 24 GB VRAM und bei den Profi-GPUs maximal 48 GB VRAM. Bei zunehmender Szenengrösse und -komplexität, sei es durch die Anzahl der Dreiecke, Texturgrössen oder Physiksimulationen, kann eine GPU schnell an ihre Speichergrenzen stossen. Dies führt zu deutlich langsameren Renderzeiten oder im schlimmsten Fall sogar zu Abstürzen. Obwohl viele GPU-Renderer intensiv daran arbeiten, grössere Szenen mit kleineren VRAM-Pools zu bewältigen, bleibt das CPU-Rendering für massive Szenen weiterhin besser geeignet.
Echtzeit-Rendering
Wenn Echtzeit-Interaktivität und immersive visuelle Erlebnisse entscheidend sind, sind GPUs die erste Wahl. Dies zum Beispiel bei Videospielen, Virtual-Reality-Simulationen, Architektur-Durchgängen und interaktiven 3D-Anwendungen. Das bedeutet jedoch nicht, dass CPUs nicht in der Lage wären, Echtzeit-3D-Aufgaben zu bewältigen. Die Software ZBrush zum Beispiel erstellt Modelle mit mehreren Millionen Polygonen und ist fast ausschliesslich CPU-basiert.
Kostenüberlegungen
Hochleistungs-CPUs sind oft teuer. AMDs Threadripper Pro 7995WX Prozessor mit 96 Cores hat einen Marktpreis um die 10'000 CHF. Es werden zwar bis zu 4 TB Arbeitsspeicher unterstützt, doch das ist mit weiteren hohen Kosten verbunden. Für eine Erweiterung von Rendering-Kapazitäten müssen zusätzliche Systeme gekauft werden. Ein Upgrade auf eine neue CPU erfordert oft auch ein neues Motherboard und möglicherweise neuen Arbeitsspeicher. Beispielsweise müsste ein Benutzer, der derzeit eine Threadripper Pro 5995WX 64-Core-CPU verwendet und auf die neue Threadripper Pro 7995WX 96-Core-CPU aufrüsten möchte, nicht nur die neue CPU kaufen, sondern auch ein neues Motherboard, da die neue CPU nicht in das alte Motherboard passt. Das neue Motherboard verwendet ausserdem den neueren DDR5-RAM Speicher, sodass der alte RAM nicht wiederverwendet werden kann. Dieser Upgrade könnte leicht mehr als 15.000-18.000 CHF kosten.
Im Vergleich dazu würde ein GPU-Rendering-Benutzer, der von einer RTX 3090 auf eine RTX 4090 aufrüsten möchte, Kosten von um die 2000 CHF haben und nur wenige Minuten für den Hardwarewechsel benötigen.
Formfaktor
Ein weiterer oft übersehener Aspekt ist der Formfaktor des verwendeten Systems. Desktop-Workstations sind auf eine einzelne CPU beschränkt, und Systeme mit sehr leistungsstarken CPUs wie Threadripper oder Xeon benötigen in der Regel grosse Gehäuse. Wenn jemand mehrere CPUs verwenden möchte, um eine eigene Renderfarm zu erstellen, sind dafür mehrere grosse Desktops erforderlich. Renderfarmen mit vielen CPUs werden in der Regel mit Server Rack Gehäusen aufgebaut. Einige dedizierte CPU-Servergehäuse können 4-8 CPUs in einem relativ kleinen Raum unterbringen und lassen sich stapeln. Mit Render-Queue-Management-Software können Aufgaben an die verfügbaren CPUs verteilt werden.
GPUs können kompakter untergebracht werden. In einem Desktop Gehäuse lassen sich mehrere Grafikkarten einbauen.
Rendering Software
Schlussendlich ist die Wahl der Software Anwendung entscheidend. Die Wahl der Software / des Renderers hängt von Modellierungssoftware, Texturierungstools und Post-Processing-Anwendungen ab. Im Bereich der Architektur- und Produktvisualisierung ist beispielsweise eine hochgenaue Darstellungen des Endprodukts wichtig. Im Filmbereich hingegen ist Genauigkeit weniger entscheidend, solange das Ergebnis glaubwürdig aussieht.
Bei Programmen, die sowohl CPU- als auch GPU-Rendering unterstützen, ist die Wahl der passenden Hardware nicht einfach. Der Wechsel vom CPU- zum GPU-Rendering führt oft zu leicht unterschiedlichen Ergebnissen im finalen Rendering. Zudem unterstützen nicht alle Funktionen beide Rendering-Methoden. Daher werden häufig Workstations mit einer hohen Anzahl an Kernen und High-End-GPUs kombiniert.
Fazit - CPU oder GPU Rendering oder beides
Der Bereich High Performance Computing und die Rendering-Landschaft entwickeln sich ständig weiter, getrieben von der kontinuierlichen Suche nach schnelleren Rechenzeiten und noch besseren Ergebnissen.
GPUs haben eine völlig neue Generation von Render-Engines hervorgebracht und die Einstiegskosten in die 3D-Welt gesenkt. Es können zu geringen Hardware-Kosten beeindruckende Renderings erstellet werden.
Gleichzeitig gibt es bei Prozessoren einen explosionsartigen Anstieg von Rechen-Cores und CPUs bleiben damit eine gute Wahl für viele High-End-Anwendungen und Render Farmen. Prozessoren überzeugen bei High Performance Aufgaben durch ihre Zuverlässigkeit, grosse RAM-Pools und die Skalierbarkeit für Renderfarmen.
Die Entscheidung zwischen CPU und GPU ist komplexer geworden. Viele Faktoren müssen berücksichtigt werden, wenn man eine Software Anwendung / eine Render Engine auswählt und die passende Hardware konfiguriert. Wir haben die passenden IT Systeme und beraten Sie gerne bei der Evaluation einer optimalen Hardware Lösung.
