Renderfarm.fi, después de meses de trabajo, prueba, depuración y corrección cuenta ahora con Cycles como motor de apoyo. Ya es accesible el poder de Cycles para manejar renderizados con el CPU a través de la red, permitiendo el aprovechamiento de sus características.

Dado que Cycles funciona de forma diferente al motor de render interno de Blender (Blender Internal), se puede dividir la carga de trabajo de dos maneras, antes de recombinarse todo en el renderizado final.

  1. Con Blender Internal, lo mejor sería dividir el trabajo para un cuadro en secciones más pequeñas del mismo. Estas piezas luego se juntarían en el fotograma final. Algunas de las características de Blender Internal hacen bastante difícil de hacer esta división en partes más pequeñas, sobre todo porque nuestra red no se basa en las arquitecturas del CPU ni del sistema operativo.
  2. Además de cortar un frame en partes físicas también es posible dividir la carga de trabajo calculando las muestras o samples. Suponiendo que se tiene una sesión que desea renderizar a 100 muestras, si se divide la carga de trabajo sobre 4 unidades, cada una de ellas dará lugar a una representación de 25 muestras.

Al asegurarse de que cada parte se representa con una descendencia diferente es
asegurable no conseguir 4 veces el mismo resultado. Estas submuestras
renderizadas pueden sumarse y promediarse por lo que al final se tendrá una
versión de 100 muestras de la estructura.

Lo bueno es que ambas formas son realizables al mismo tiempo: dividir el cuadro
en 4 partes y cada parte en 4 unidades de submuestras. Una especie de “grapadora”
se hará cargo de la colocación correcta de las piezas obtenidas para el resultado
final.

Lo que esto significa es que también es posible hacerlo con altos números de
muestras, debido a que la carga de trabajo se puede dividir en muchos clientes.
Para una muestra de 10 000, es divisible la carga de trabajo en 100 unidades de
trabajo que cubren cada uno 100 muestras. Para renderizaciones enormes debe
tenerse en cuenta que las unidades de trabajo no sean demasiado largas.

Mediante el soporte de Cycles para trabajar con GPU a través de OpenCL, así
como tarjetas AMD/ATi, se investigará la facilidad con que pueden juntarse esos
elementos en la granja. Es obvio que el renderizado por CPU permitirá ejecutar
escenas mucho más grandes, teniendo en cuenta que la RAM GPU sigue siendo
una comodidad muy escasa.