「GPU 絕對是創作的未來！」細談 NVIDIA Quadro 應用，專訪飛映數位顏武雄

在創辦人暨技術總監顏武雄，遙想起創立團隊的初衷，就是打造出一支專業高水準的影像製作團隊。在創立近七年的過程中，也穩紮穩打地發展出專屬的特色，以專業及獨立的溝通方式，與客戶做好良性的雙向溝通。他表示，「這也是我們最自豪的，我們沒有專屬的業務，每個案子都是自己找上門的。」在這篇專訪中，我們將藉由顏總監的技術分享，來一探究竟，他在團隊流程上是怎麼結合專業技術，以及對軟硬體的見解？

先有個性化，才能差異化

從一開始的廣告、影視後製、產品影像開始著力，顏武雄總監帶領團隊漸漸累積起公司的作品，「面對任何挑戰，如果可以解決難度高的任務，才是我們和別人不一樣的特點。」

「我不會輕易定義我們的團隊，因為所有客戶的需求都是很好的挑戰！」飛映從本來聚焦在廣告、影視後製、特效製作等內容上，在去年開始公司積極的發展互動應用， 團隊也開始朝向專業技術的研發及專案製作，例如 AR 影像、4D 立體的互動影像等，而自身專業背景是電子科的顏武雄，在結合影像設計與專業技術也游刃有餘，「娛樂產業永遠都有市場，而未來科技越來越好後，互動機制越來越多，這些都是需要 3D 領域幫忙的！」

在好萊塢累積的經驗，也幫助他導入到自己經營的團隊中。面對專業分工清晰、團隊成員各司其職的環境，顏武雄也一語點破，「每個人專注在不同的環節上，是為了可以更好的控制成本，但不代表其他環節就不用注意。」首要的，就是在工作流程上注重每個環節的銜接，「真正的專業，更應該要懂得判斷後續關卡需要注意什麼，才能和負責接續流程的人做到真正的溝通，進而避免不必要的錯誤。」例如在繪製貼圖前會先了解風格、燈光氛圍，又或是在做模型前就要先想到算圖可能會耗費的資源等等，都是飛映數位團隊一直以來秉持的目標。 

工欲善其事，必先利其器

「在台灣的環境是，我們要省錢、存錢；而在國外我學到的，是應該要敢花錢才更敢投資自己。」聊起在國外工作多年的體悟，讓他在團隊草創時期就不惜成本購置高階軟硬體，「很多人都想要用最便宜、最省的方式，而省下來的成本，卻要讓同事花更多的時間工作。」結合對於軟硬體的深入了解，讓他也十分注重在每個專案的軟硬體的搭配組合上；除了活用 Alembic 的格式在軟體間轉換外，善用每個軟體的功能特性，也是提升專案效率的不二法門，「我們不會說自己是3ds Max 還是 Maya 使用者，因為渲染的概念相同，軟體只是介面，應該要從使用者的角度，去思考不同軟體的便利性和特性！」

4D 立體影像的背後：Quadro 威力加持

顏武雄從近期與客戶合作 4D 立體影像的經驗中學習到，立體影像不僅是在於雙眼影像的重疊，影像本身的故事、視覺元素也要做取捨，「為了要讓觀眾有舒適體驗，立體影像的製作也要考慮到像是呈現速度、鏡位等等，也要為 4D 影像打造專屬腳本。」在此次開發測試的影像專案《Creatures in the Deep Sea》當中，顏武雄也透過 NVIDIA Quadro RTX 8000 專業繪圖卡進行渲染測試，其配備了業界最高的 48GB GDDR 6 記憶體，讓他笑著表示，「我們以前沒有享受過顯卡配有這麼大的記憶體，過往也都是將顯卡的記憶體運用到極致，所以這次也刻意塞了更多物件在場景中去運算，想說記憶體應該就會自行發揮到最大值，結果渲染時間卻在初期測試時沒有改善，我們才重新去研究 Quadro 運算的特性，發現我們還沒有把 Quadro 的功能發揮到極大值。」  

《Creatures in the Deep Sea》使用 3ds Max、Maya、RedShift、Nuke 完成，不論是龐大的植栽數量、逼真的生物、甚至植栽的各式動態模擬，都能透過 Quadro RTX 8000 克服挑戰。

實際去觀察 Quadro RTX 8000 演算的過程，他發現 GPU 渲染時，還是會將部分的 3D 模型派送至 CPU 進行存取；這樣的況狀會失去原本 GPU運算的優勢，在了解 GPU 運算的規則與 Quadro 特性並設定調整後，才得以讓渲染的進程變得更順利，讓 20 秒的影片在單張 Quadro RTX 8000 的運算下，於兩天內就渲染完成。顏武雄說明，在過往若是要為大場景進行渲染，往往要將場景中的物件分開單獨渲染，最後進行合成，「但除了前置作業費工之外，對於像是要打光、營造氛圍時就會不夠即時。」然而在 Quadro RTX 8000 的支持下，才能夠實現快速渲染預覽，讓創作不被硬體限制，降低團隊的來回溝通時間。  

在《Creatures in the Deep Sea》專案中，可以看見大量的植物在水中搖曳、水母也自然地躍動，為了要創造這樣的效果，同一個場景就會產生相當可觀的資料量；同時為了要展現水母的柔軟姿態、非單一循環的表演，這樣的動態還會產生許多面數，「如果在同一個場景要塞進數百隻水母，因為數據量很大，反而不適合用 GPU 去運算。」為了要能夠讓記憶體做轉換，團隊也自己編寫了一個轉換腳本，讓水母的模型可以在近景時採用高面數模型、在遠景時則反以低面數模型，藉以減輕數據量，在預覽時也可以呈現順暢，「同時，我們也在場景運用簡單面數的水母模型，可以先調整角度，在算圖時運用腳本轉換，換成高面數的模型去運算，才能讓運算更順暢。」  

根據過往的經驗，顏武雄也指出，若是透過 GeForce RTX 2080 TI 顯示卡，雖然可以累加算圖，但是因為記憶體不能合併，因此就勢必遇到顯示記憶體（VRAM）有限的狀況。透過配備了 11GB VRAM 的 2080 T I顯示卡，就要考慮將場景、植物分開運算，才能達到最高渲染效益，「許多人都只在乎渲染本身不夠快，但渲染其實是在『讀取』上耗時更久，更取決於使用者如何分配運算通道。」透過專業繪圖卡 Quadro RTX 8000 強大記憶體帶來的穩定效能，在擁有繁複物件場景的情況下，對於大量的物件面數也有優化提升，不再需要費力分開運算。他進一步說明，特別是在製程的中後期階段，可以將場景一併呈現給導演看，而不需再將每個Cut都另存、重新算圖，「多虧這張專業繪圖卡的強大記憶體，我們可以直接進行算圖，讓同事早早收工回家！」  

NVIDIA GPU 加持的未來展望

「GPU 運算絕對是未來的優勢，其帶來的工作效率已經可以有 20、30 倍的差距！」對於顏武雄而言，若是能恰好掌握對軟體的了解、合理分配運算通道，對於大型場景的專案效率絕對是上乘之選，「以前我們會依賴 CPU 渲染，但是這一、兩年的改變，讓我們發現 GPU 的協助可以省掉不少時間！」顏武雄分析，從過往自家要架設 30 台電腦的渲染農場，到現在只需 10 台搭載 GPU 顯卡的工作站，更能抵上一、兩百台的 CPU 工作站渲染工作效率。

「搭載 AI 技術的降噪工作可以我們更快地產出，就算是開比較少的 Sample（採樣），也能算出不錯的品質！」他觀察，雖然有許多軟體商都有開發自家的降噪技術，但是 NVIDIA Quadro RTX 系列顯卡搭載的 OptiX 人工智慧加速雜訊消除技術（降噪），能讓複雜的渲染任務自動化、同時加速；且若是在擁有大量面數的場景，Quadro 也同樣能做到優化，「若是和客戶的來回溝通頻率高，那麼在跑預覽的時候，Quadro 系列的繪圖卡就能夠幫助不少。」他也期許，在硬體跑在比較前端的同時，各家軟體也都在不斷進步，「未來只要軟體更開放支援 RTX（光線追蹤功能），NVIDIA 打造的 GPU 技術絕對是未來！」