Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Moteur Epic Unreal

Unreal Engine est un outil de création 3D en temps réel pour des visuels photoréalistes et des expériences immersives. Unreal Engine est pris en charge par Deadline Cloud avec des émetteurs, des packages Conda et un adaptateur pour améliorer les performances de rendu. Ce guide fournit des instructions étape par étape pour utiliser Deadline Cloud avec Unreal Engine pour accélérer le rendu de vos projets Movie Render Queue en répartissant les tâches de rendu sur plusieurs machines.

Support en bref

Unreal Engine est pris en charge par les composants suivants :

Compatibilité des versions d'Unreal Engine

Le tableau suivant indique les niveaux de support actuels pour les versions d'Unreal Engine :

Chaîne Deadline Cloud Conda

Le tableau suivant répertorie tous les packages conda applicables à Unreal Engine disponibles pour les Service-managed flottes du deadline-cloud canal conda :

Prise en main

Conditions préalables

Avant d'installer l'émetteur Unreal Engine, assurez-vous de disposer des éléments suivants :

Installation de l'émetteur

L'outil de soumission Unreal Engine ajoute la fonctionnalité Deadline Cloud sous forme de plugin à Unreal Engine, vous permettant de soumettre vos tâches de file de rendu de films directement à Deadline Cloud pour le rendu.

Choisir sa succursale

Sélectionnez la branche appropriée pour votre déploiement :

Création d'une nouvelle instance Windows Amazon EC2 sur laquelle installer Unreal (facultatif)

Si vous configurez une toute nouvelle instance Windows Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) en tant qu'expéditeur, une instance g5.2xlarge avec 200 Go de stockage est un minimum raisonnable :

Longues trajectoires de Windows

La plupart des étapes ci-dessous peuvent créer des fichiers qui dépassent la longueur de chemin maximale par défaut de Windows. Avant de créer et d'installer l'émetteur ou l'adaptateur Deadline Cloud pour Unreal Engine sur un ordinateur Windows, nous vous recommandons d'activer le support Windows Long Path. Pour ce faire, suivez les instructions de la page Limitation maximale du chemin de fichier, par exemple en exécutant la PowerShell commande.

Il existe également un problème ouvert sur l'agent de travail dû à une dépendance qui n'est pas configurée pour prendre en charge les longs chemins Windows. Lorsque vous configurez vos travailleurs, suivez les étapes décrites dans le problème associé pour prendre pleinement en charge Windows Long Paths jusqu'à ce que le problème soit résolu.

Installation des outils de construction

Le plugin Unreal Submitter doit actuellement être compilé localement.

Installation du moniteur Deadline Cloud

Le moniteur Deadline Cloud est utilisé à la fois pour gérer vos informations d'identification pour soumettre des tâches à Deadline Cloud et pour surveiller le statut de vos tâches.

Configuration de l’environnement

Installation du logiciel Deadline Cloud

Clonez ou téléchargez deadline-cloud-for-unreal-engine à partir de la branche de publication ou de la ligne principale, selon que vous souhaitez la version testée la plus récente ou l'ensemble des validations les plus récentes.

git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine.git
cd deadline-cloud-for-unreal-engine
git switch release

Facultatif - Créez et installez le plugin avec un script

Un script d'assistance automatise scripts/build_plugin.py éventuellement les deux étapes suivantes. Il tente de trouver la dernière version d'Unreal, crée votre plugin et vos dépendances Python, et les installe aux bons endroits. Vous pouvez annuler des paramètres tels que la version Unreal. Pour consulter la liste d'aide complète, exécutez :

python scripts/build_plugin.py -h

Pour créer et installer votre copie actuelle en deadline-cloud-for-unreal-engine tant qu'expéditeur avec la dernière installation d'Unreal Engine, exécutez :

python scripts/build_plugin.py --install

Si vous avez correctement installé ce script, vous pouvez passer àCréation d'une flotte.

Construisez le plugin

Ajustez les deux premiers chemins ci-dessous en fonction de l'endroit où se trouve votre installation d'Unreal et de l'endroit où vous l'avez installéedeadline-cloud-for-unreal-engine.

Depuis le dossier Unreal Install Batchfiles (le package paramètre peut être n'importe quel nouveau répertoire, mais vous voudrez qu'il soit appelé UnrealDeadlineCloudService ultérieurement) :

cd C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Build\BatchFiles
runuat.bat BuildPlugin -plugin="C:\deadline\deadline-cloud-for-unreal-engine\src\unreal_plugin\UnrealDeadlineCloudService.uplugin" -package="C:\UnrealDeadlineCloudService"

Copiez le dossier « package » ci-dessus dans le dossier Plugins de votre installation Unreal (par exemple,C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService).

Dépendances en Python

Il existe 4 manières d'installer les dépendances Python requises.

1. Si vous avez créé et installé le plugin à partir de la branche de version ci-dessus, vous pouvez l'installer à partir de pip. Utilisez la commande d'installation suivante pour ajuster les chemins d'accès à votre installation Unreal :

"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install deadline-cloud-for-unreal-engine --target "C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\Content\Python\libraries"

2. Sinon, dans votre .uplugin fichier (dans les étapes ci-dessus, cela se trouveraitC:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\UnrealDeadlineCloudService.uplugin), vous pouvez ajouter une PythonRequirements section correspondant à la dernière version de deadline-cloud-for-unreal-engine in GitHub/PyPI, par exemple :

"PythonRequirements":
[
    {
        "Platform": "All",
        "Requirements":
        [
            "deadline-cloud-for-unreal-engine>=0.5.0"
        ]
    }
]

Vous pouvez désactiver la fonctionnalité de « hachage strict » dans les paramètres Python d'Unreal ou ajouter des paramètres de hachage pour les versions de bibliothèque et de dépendance spécifiques que vous souhaitez utiliser.

3. Si vous utilisez la version principale, vous avez peut-être des dépendances Python qui ne sont pas encore publiées sur PyPI. Vous devrez créer et installer votre copie locale, ce qui peut être fait avec Hatch. Le .whl fichier devra être modifié pour refléter la version produite par hatch build :

pip install hatch
hatch build
"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install dist\deadline_cloud_for_unreal_engine-0.2.2.post21-py3-none-any.whl --target "C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\Content\Python\libraries"

4. Enfin, les dépendances Python peuvent être installées par le programme d'installation de l'expéditeur. Elles sont peut-être obsolètes par rapport à votre code ci-dessus depuis la version ou la branche principale, et cette méthode ne doit pas être préférée actuellement.

Notifications d'actualisation

Le plugin Submitter recherche automatiquement les nouvelles versions au démarrage d'Unreal GitHub Editor. Si une mise à jour est disponible, une boîte de dialogue vous invite à consulter la page de publication.

Pour désactiver les notifications de mise à jour, décochez Afficher les notifications de mise à jour de l'expéditeur sous Paramètres généraux dans le panneau des paramètres de Deadline Cloud (Edition > Paramètres du projet > Plug-ins > Deadline Cloud).

Vous pouvez également utiliser la CLI :

deadline config set settings.submitter_update_notification false

Pour réactiver :

deadline config set settings.submitter_update_notification true

Création d'une flotte

Si vous possédez déjà un parc Windows et que vous n'avez pas besoin d'en configurer un nouveau, vous pouvez passer àSoumission d'un rendu de test.

Création d'une flotte gérée par des services (SMF)

Suivez le guide de l'utilisateur des flottes gérées par des services pour créer un SMF si vous n'en avez pas déjà un. Sur les flottes gérées par des services (SMF), le moteur Unreal et l'adaptateur sont automatiquement disponibles via le canal deadline-cloud conda avec l'environnement de file d'attente par défaut. Vous êtes prêt à commencer le rendu. Continuez avec ce qui Soumission d'un rendu de test suit pour soumettre une tâche de rendu de test.

Création d'une flotte gérée par le client (CMF)

Soumission d'un rendu de test

Cet exemple utilise la démo de Meerkat de l'Unreal Marketplace :

Configuration d'un préposé au parc géré par le client (CMF)

Cette section explique comment configurer une instance Amazon EC2 en tant que gestionnaire CMF pour Deadline Cloud avec Unreal Engine.

Présentation de

Les principales différences entre le CMF et le SMF sont les suivantes :

Choisir sa succursale

Sélectionnez la branche appropriée pour votre déploiement :

Configuration de l'instance Amazon EC2

La configuration d'instance recommandée est la suivante :

Installation du logiciel

1. Installez Unreal Engine :

2. Installez les pilotes NVIDIA GRID :

Installation des outils de construction

Le plugin Unreal doit actuellement être compilé localement.

Installation du logiciel Deadline Cloud

Clonez ou téléchargez deadline-cloud-for-unreal-engine à partir de la branche de publication ou de la ligne principale. Assurez-vous que votre version de travail des bibliothèques est compatible avec la version utilisée par vos soumissionnaires.

git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine.git
cd deadline-cloud-for-unreal-engine
git switch release

Facultatif - Créez et installez le plugin et les dépendances à l'aide d'un script :

Il existe un script d'assistance scripts/build_plugin.py qui permet d'automatiser les étapes d'installation restantes. Il tente de trouver la dernière version d'Unreal, de créer votre plugin et vos dépendances Python, et de les installer aux bons endroits. Les paramètres tels que la version Unreal à utiliser peuvent être remplacés. Pour consulter la liste d'aide complète, exécutez :

python scripts/build_plugin.py -h

Pour créer et installer votre copie actuelle de deadline-cloud-for-unreal-engine en tant que travailleur avec la dernière installation d'Unreal Engine, exécutez :

python scripts/build_plugin.py --install --worker

Configurez l'agent de travail Deadline Cloud en exécutant :

install-deadline-worker ^
  --farm-id FARM_ID ^
  --fleet-id FLEET_ID ^
  --region REGION ^
  --allow-shutdown

Si vous avez installé avec ce script et configuré l'agent de travail avec succès, vous pouvez passer àDémarrage du service d'agent de travail de Deadline Cloud.

python -m pip install deadline-cloud-worker-agent

La version correcte de l'adaptateur doit être installée en fonction de la version de l'émetteur utilisée. Si vous utilisez la version de l'émetteur depuis la branche release GitHub, vous pouvez simplement l'installer avec pip :

python -m pip install deadline-cloud-for-unreal-engine

Si vous utilisez une version principale ou une version personnalisée en développement de l'émetteur, pour éviter les problèmes de compatibilité, nous vous recommandons de créer et d'installer à partir de la même version de code ou de transférer le .whl fichier depuis votre version de soumission :

pip install hatch
hatch build
python -m pip install dist\my-built-wheel.whl

Création du plugin

Ajustez les deux premiers chemins ci-dessous en fonction de l'endroit où se trouve votre installation d'Unreal et de l'endroit où vous l'avez installéedeadline-cloud-for-unreal-engine.

Depuis le dossier Unreal Install Batchfiles (le package paramètre peut être n'importe quel nouveau répertoire, mais vous voudrez qu'il soit appelé UnrealDeadlineCloudService ultérieurement) :

cd C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Build\BatchFiles
runuat.bat BuildPlugin -plugin="C:\deadline\deadline-cloud-for-unreal-engine\src\unreal_plugin\UnrealDeadlineCloudService.uplugin" -package="C:\UnrealDeadlineCloudService"

Copiez le dossier « package » ci-dessus dans le dossier Plugins de votre installation Unreal (par exemple,C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService).

pywin33

La version Unreal de Python aura besoin de pywin32. Installation de Pip à l'aide d'une copie de l'installation Python tierce d'Unreal :

"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install pywin32

Démarrage du service d'agent de travail de Deadline Cloud

Sur votre instance de travail CMF :

Gestion des informations d'identification Perforce

Cette section traite de la gestion sécurisée des informations d'identification pour intégrer Perforce aux collaborateurs de Deadline Cloud.

Présentation de

Il existe plusieurs approches pour configurer les informations d'identification Perforce pour les employés de Deadline Cloud. Chaque méthode a des implications de sécurité et des cas d'utilisation différents :

Notions de base sur les identifiants P4

Pour récupérer les paramètres de connexion, notamment l'URL et le port du serveur Perforce, le nom d'utilisateur et le mot de passe, Perforce suit la priorité suivante :

Avec ces priorités, si vous disposez de la configuration suivante :

La connexion Perforce qui en résultera sera :

Port = ssl:perforce.from.env:1666
User = user.from.registry
Password = password.from.connection

Secrets Manager (recommandé)

Secrets Manager fournit la solution la plus sécurisée et la plus évolutive pour les déploiements CMF et SMF.

Cette approche présente les avantages suivants :

Étape 1 : Création d'un secret dans Secrets Manager

Créez un secret contenant vos paramètres de connexion Perforce.

Paires clé-valeur requises :

Exemple de secret :

{
   "P4PORT": "ssl:your-perforce-server.com:1666",
   "P4USER": "your-perforce-username",
   "P4PASSWD": "your-perforce-password"
}

Pour créer le secret, procédez comme suit :

Étape 2 : Accorder au travailleur l'accès au secret

Les travailleurs ont besoin d'une secretsmanager:GetSecretValue autorisation pour accéder au secret. Cela suit le même schéma que la gestion des secrets des utilisateurs de tâches Windows.

Pour accorder l'accès, procédez comme suit :

Variables d'environnement de travail

Vous pouvez transmettre les informations de connexion dans l'environnement de travail dans lequel l'espace de travail est créé, par exemple dans p4_sync_smf_environment, ugs_sync_smf_environment ou dans des environnements similaires pour CMF. Vous pouvez également créer un nouveau modèle d'environnement et l'ajouter à votre tâche.

name: P4Credentials
variables:
  P4PORT: ssl:my-perforce.com:1666
  P4USER: j.doe
  P4PASSWD: MyVeRyS3cretP4ssW0rd

Cette approche présente les risques de sécurité suivants :

Variables d'environnement de file

Selon le guide de l'utilisateur de Deadline Cloud, vous pouvez utiliser les environnements de file d'attente pour fournir des applications logicielles, des variables d'environnement et d'autres ressources aux tâches de la file d'attente. Des exemples d'environnement de file d'attente se trouvent dans le dossier queue_environments de deadline-cloud-samples.

Ajouter un environnement de file d'attente en utilisant le moniteur ou la console Deadline Cloud

Ajouter un environnement de file d'attente en utilisant la CLI

Registre Windows (CMF uniquement)

Le registre Windows fournit un stockage local des informations d'identification sur les ordinateurs subordonnés. Cette méthode utilise le système de priorité Perforce standard dans lequel les informations d'identification sont stockées dans :

Cette approche ne convient que pour les déploiements CMF auxquels vous avez un accès direct pour configurer des machines subordonnées.

Pre-configured utilisateur administrateur (CMF uniquement)

Créez un utilisateur P4 dédié pour les nœuds de rendu dotés d'une connexion non expirée afin d'éviter de devoir transmettre des données secrètes telles que les noms d'utilisateur et les mots de passe. Dans ce cas, un seul utilisateur P4 dédié peut être utilisé pour se connecter à tous les serveurs P4, y compris les serveurs Commit (Master) et Edge où le dépôt du projet est accessible.

Par conséquent, vous n'avez besoin de transmettre le port auquel vous souhaitez vous connecter que si le port par défaut n'est pas configuré pour les travailleurs. Cela peut être réalisé en ajoutant les éléments suivants dans l'environnement de travail ou dans l'environnement de file d'attente, de la même manière que les étapes décrites ci-dessus :

name: P4Sync
variables:
  P4PORT: ssl:my-perforce.com:1666

Création d'une tâche de rendu Perforce

Cette section explique comment configurer les ressources de données des tâches de Perforce-integrated rendu afin que vous puissiez soumettre des tâches de Perforce-integrated rendu à Deadline Cloud depuis Unreal Engine.

Conditions préalables

Avant de soumettre une tâche MRQ (Movie Render Queue) depuis Unreal Engine dans un dépôt Perforce :

Configuration du projet Unreal :

Configuration de Deadline Cloud :

Exigences de force :

Architecture des tâches de rendu Perforce

Les tâches de rendu P4 étendent les tâches de rendu standard grâce aux fonctionnalités de synchronisation Perforce :

Deadline Cloud Perforce render job
├── Environments
│   ├── Apply Perforce Credentials from Secrets Manager
│   ├── Sync Perforce Environment (CMF/SMF)
│   │   └── Initializes Perforce workspace and syncs repository on workers
│   └── Launch UE Environment
│       └── Starts Unreal Engine with Perforce workspace paths
└── Steps
    └── Render Step
        └── Executes Movie Render Queue process

Principales différences par rapport aux emplois standard :

Configuration des composants de la tâche de rendu Perforce

Suivez ces étapes pour créer les actifs de données requis pour les tâches de Perforce-integrated rendu.

1. Création d'une ressource de données Apply Perforce Credentials

Configurez un environnement OpenJD pour récupérer les informations d'identification Perforce depuis Secrets Manager et les appliquer à la connexion Perforce.

Étapes de configuration :

2. Création d'un actif de données de l'environnement de synchronisation Perforce

Configurez un environnement OpenJD pour créer un espace de travail Perforce, synchroniser des fichiers depuis le serveur Perforce et nettoyer l'espace de travail après le rendu.

Étapes de configuration :

3. Création d'un actif de données de l'environnement Perforce Launch UE

Configurez un environnement OpenJD pour lancer Unreal Engine avec l'intégration de Perforce. Cela fait automatiquement référence à l'espace de travail Perforce créé par l'environnement de synchronisation.

Étapes de configuration :

4. Création d'une ressource de données pour les étapes de rendu Perforce

Configurez une étape de rendu OpenJD pour exécuter le processus de rendu.

Étapes de configuration :

5. Création d'une ressource de données de tâche de rendu Perforce

Configurez une tâche de rendu OpenJD qui orchestre l'ensemble du flux de rendu.

Étapes de configuration :

Bonnes pratiques

Pre-submission liste de contrôle

Optimisation des performances

Configuration de la taille des morceaux :

Tenez compte des optimisations supplémentaires suivantes :

Surveillance et débogage

Résolution des problèmes

Problèmes courants et solutions correspondantes

Étapes de débogage

Exigences personnalisées en matière d'hôte

Cette section explique comment créer et utiliser des exigences d'hôte personnalisées pour le rendu de Deadline Cloud dans Unreal Engine.

Présentation de

Les exigences de l'hôte définissent quelle flotte est éligible pour exécuter une étape de rendu particulière. Ils sont stockés dans un UDeadlineCloudHostRequirements actif, qui est ensuite référencé par un DeadlineCloudRenderStep actif.

Étape 1 : Création de la ressource relative aux exigences de l'hôte

Étape 2 : charger le modèle YAML par défaut

Cela charge les exigences de base telles que le processeur, la mémoire, le processeur graphique, le système d'exploitation et l'architecture.

Étape 3 : Configuration des exigences de base (système)

Si Max = 0, il n'y a pas de limite supérieure pour cette exigence.

Étape 4 : Ajouter des exigences de montant personnalisées

Utilisé lorsque l'exigence est numérique (par exemple, nombre de licences, limites de simultanéité).

Étape 5 : ajouter des exigences d'attributs personnalisés

Utilisé pour filtrer les travailleurs en fonction des balises et des étiquettes.

Étape 6 : Visibilité dans MRQ (facultatif)

Chaque entrée d'exigence comporte une icône en forme d'œil.

Ce paramètre est utile pour simplifier l'interface utilisateur pour les artistes tout en préservant les contraintes techniques.

Étape 7 : Joindre les exigences à une étape de rendu

Toutes les soumissions MRQ utilisant cette étape appliquent désormais votre logique de sélection d'hôte.

Résumé

À l'aide de l'actif relatif aux exigences de l'hôte, vous pouvez :

Cette configuration améliore la cohérence du routage des tâches et garantit que le rendu s'effectue sur le matériel approprié.

Configurations avancées.

Service-managed flottes par rapport aux flottes gérées par le client

Service-managed flottes (SMF)

Sur les flottes gérées par des services, le moteur Unreal et l'adaptateur sont automatiquement disponibles via le canal deadline-cloud conda avec l'environnement de file d'attente par défaut. Cette configuration offre l'expérience la plus simple.

Customer-managed flottes (CMF)

Pour les flottes gérées par le client, Unreal Engine et l'adaptateur doivent être installés manuellement sur les hôtes de travail. Cette configuration offre un meilleur contrôle et prend en charge des fonctionnalités supplémentaires telles que l'intégration de Perforce. Pour obtenir des instructions complètes, consultez Configuration d'un préposé au parc géré par le client (CMF).

Fonctionnalités de rendu d'Unreal Engine

Le système de rendu d'Unreal Engine fournit un support complet pour :

Toutes les fonctionnalités de rendu sont automatiquement détectées et configurées par l'émetteur intégré Unreal Engine. L'adaptateur gère correctement les dépendances et permet un rendu multi-plans efficace sans redémarrer Unreal Engine.

Ressources open source

L'émetteur et l'adaptateur sont open source et disponibles sur : GitHub