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작업 템플릿에 대한 작업 청킹 - 기한 클라우드

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작업 템플릿에 대한 작업 청킹

렌더링 및 시뮬레이션 작업은 각 프레임을 처리하는 것보다 애플리케이션 및 장면 파일을 로드하는 데 더 많은 시간을 소비하는 경우가 많습니다. 작업이 작업당 하나의 프레임을 실행하면 해당 로드 시간이 모든 프레임에 대해 반복됩니다. 작업 청킹은 여러 작업을 청크라는 단일 작업 단위로 그룹화하므로 애플리케이션은 각 프레임에 대해 한 번이 아니라 각 청크에 대해 한 번 로드됩니다. 청크는 몇 분 동안 로드한 다음 각 프레임을 초 단위로 렌더링하는 장면과 같이 각 프레임을 처리하는 데 걸리는 시간에 비해 로드 시간이 긴 대부분의 경우에 도움이 됩니다.

기한 10에서 마이그레이션하는 경우 작업 청킹은 기한 10 제출자에서 청크 크기라고도 하는 작업당 프레임 설정을 대체합니다.

작업 청킹은 라는 Open Job Description(OpenJD)의 확장입니다TASK_CHUNKING. 확장을 사용하는 작업 템플릿에서 유형이 인 작업 파라미터를 정의합니다CHUNK[INT]. 작업이 실행되면 Deadline Cloud는 단일 값 대신 각 작업에 값 범위를 디스패치하고 스크립트의 {{Task.Param.Frame}} 변수는와 같은 범위 표현식으로 확장됩니다1-10. 스크립트는 해당 범위를 애플리케이션에 전달합니다. 전체 사양은 GitHub의 RFC 0001: Task Chunking을 참조하세요.

작업 청킹을 사용하려면 다음 두 가지 결정을 내려야 합니다.

  • 범위 제약 조건 - 애플리케이션이 시작 및 종료 프레임 인수를 수락할 CONTIGUOUS 때 선택합니다. 그러면 모든 청크는와 같은 연속 범위입니다1-10. 애플리케이션이 임의의 프레임 목록을 수락할 NONCONTIGUOUS 때 선택합니다. 그러면 청크가와 같은 희소 프레임 세트를 덮을 수 있으며1-3,5,7-20:2, 이는 픽업 프레임을 렌더링할 때 유용합니다.

  • 청크 크기 - defaultTaskCount 필드는 각 청크에 고정된 프레임 수를 설정합니다. 청크가 너무 작으면 로드 시간이 우선하고 작업이 비효율적으로 실행됩니다. 청크가 너무 크면 작업이 더 큰 플릿에서 작업의 균형을 맞출 수 없습니다. 값을 수동으로 튜닝하지 않으려면 선택적 targetRuntimeSeconds 필드를 설정합니다. 그런 다음 Deadline Cloud는 완료된 청크의 관찰된 런타임을 기반으로 청크 크기를 해당 대상 런타임으로 조정합니다.

청크 크기는 병렬 처리도 제한합니다. 단계는 각 청크에 대해 대략 프레임 수를 청크 크기로 나눈 작업 하나를 생성하며, 각 작업은 작업자 한 명에 대해 실행됩니다. 다음 표는 청크 크기가 100프레임 작업을 병렬로 처리할 수 있는 작업자 수를 제한하는 방법을 보여줍니다.

작업의 프레임 청크 크기 작업(최대 병렬 작업자 수)
100 1 100
100 10 10
100 50 2

청크 크기가 프레임 수를 사용 가능한 작업자 수로 나눈 값보다 크면 일부 작업자는 유휴 상태를 유지합니다. targetRuntimeSeconds를 설정하면 Deadline Cloud는 청크 크기를 대상 런타임으로 조정하여이 균형을 유지합니다.

청크 작업은 두 가지 방법으로 one-frame-per-task개 작업과 다릅니다. Deadline Cloud 모니터에서 단계의 작업 목록에는 프레임 범위로 식별되는 각 청크에 대해 하나의 작업이 표시됩니다. 청크 작업에서 단일 작업에 대한 출력을 다운로드하면 Deadline Cloud는 전체 청크에 대한 출력을 다운로드합니다. 예를 들어 Deadline Cloud에서 프레임 1~10을 청크로 함께 처리한 경우 프레임 3의 출력을 다운로드하면 모든 프레임 1~10이 다운로드됩니다. 청크 출력을 다운로드하려면 deadline-cloud 버전 0.53.3 이상이 필요합니다.

작업 청킹에 대한 자세한 내용은 다음 주제를 참조하세요.