Houdini软件最好跑多少的显卡？笔记本电脑的。

Houdini 190 对电脑配置系统要求：

Windows：

Windows 11（64 位）

Windows 10（64 位）

Windows81（64 位）

Windows8（64 位）

不支持 Windows 7。

不支持 Windows Server（任何版本）。

苹果系统：

需要 64 位基于 Intel 或 Apple Silicon Mac 的 macOS 1013 及更高版本

注意：在 M1 mac 上，它本身还不支持。您可以通过 Rosetta 运行，因此性能不会像添加原生支持后那样好。

内存

需要 4 GB

推荐 12 GB 或更高，强烈推荐 64 GB 用于流体模拟

处理器

需要具有 SSE 42 的 Intel 或 AMD x64 CPU。Houdini 180 不会在指令集低于 SSE 42 的系统上运行。

磁盘空间

安装需要 45 GB

输入设备

需要 3 键鼠标

在存在的地方使用滚轮

推荐用于 Houdini 的基于画笔的工具的 Wacom 数位板

显卡

需要兼容 GL40 的显卡。 GL33 卡将缺少功能，较低的 GL 版本根本无法运行 Houdini 19。
需要 4GB VRAM 或更多。小于此值可能会导致显示错误，例如空白窗口。高 DPI 显示器（4K、5K）或多台显示器至少需要 4GB。
显卡必须支持 OpenCL 12 版。
OptiX Denoiser 需要 Kepler 或更高版本的 NVIDIA GPU（K、P、M、V 前缀）。
Karma XPU 目前仅支持 CPU 和 NVidia Optix 设备，Optix 是 XPU 中最优化的代码路径。未来的版本预计将支持 CPU 优化和更多 GPU 硬件。
使用显卡制造商直接提供的专有驱动程序安装最新的显卡驱动程序非常重要，而不是开源版本。否则可能会导致显示问题和/或性能下降：
视窗
- NVIDIA Quadro 和 GeForce GPU：46584 Studio 驱动程序或更高版本
- AMD：21Q4 或更高
- 英特尔 3001009955 或更高版本。
Linux
- NVIDIA Quadro 和 GeForce GPU：46584 Studio 驱动程序或更高版本
- AMD：21Q4 或更高
- 英特尔 3001009955 或更高版本。
注意：不要将您的 NVIDIA 驱动程序升级到 49613 - 您会在 Houdini 中遇到显示问题。如果有的话，将驱动程序回滚到以前的版本。
注意：OSX 不支持 Intel 卡。

GPU 加速

在某些显卡上，Houdini 可以使用 GPU 显着提高 Vellum 和 Pyro FX 模拟的性能和速度。

为了利用此功能，您需要一个能够支持 OpenCL 的 GPU。

您的 GPU 可以访问的 VRAM 数量将限制您可以在其上运行的模拟大小。4GB + 是大型模拟的理想选择。

GPU 加速目前不使用多个 OpenCL 设备（即两个或更多显卡），但这可能会在未来发生变化。Karma XPU 是一个例外，它目前处于 Alpha 阶段。

Houdini渲染慢、渲染卡顿，本地电脑渲染配置不够，渲染资源不足，可以使用渲云云渲染进行渲染，可根据需求选择合适的配置，支持cpu和gpu渲染，高端配置服务器渲染更快，可批量渲染，最限度的提升渲染速度和提高工作效率。

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Houdini 系统要求

*** 作系统 - 仅限 64 位

Windows 10（64 位）

Windows 81（64 位）

Windows 8（64 位）

不支持 Windows 7。

不支持 Windows Server（任何版本）。

苹果系统：

需要 64 位基于 Intel 的 Mac 和 macOS 1013 及更高版本

内存

需要 4 GB

对于流体模拟，建议使用 12 GB 或更高，强烈建议使用 64 GB

处理器
需要具有 SSE 42 的 Intel 或 AMD x64 CPU。Houdini 180 不会在指令集低于 SSE 42 的系统上运行。
gpu加速

在某些显卡上，Houdini 可以使用 GPU 显着提高 Vellum 和 Pyro FX 模拟的性能和速度。

为了利用此功能，您需要一个能够支持 OpenCL 的 GPU。

您的 GPU 可以访问的 VRAM 数量将限制您可以在其上运行的模拟大小。4GB + 是大型模拟的理想选择。

GPU 加速目前不使用多个 OpenCL 设备（即两个或多个图形卡），但这可能会在未来发生变化。

推荐的 Nvidia GPU：

图灵泰坦RTX

图灵RTX Quadro系列

安培 RTX 30 系列

安培A系列

做houdini特效解算是很耗费电脑资源的，硬件投入成本比较高，且硬件更新快，可以使用赞奇超高清云工作站能解决不少的硬件投入成本即开即用，不必购买昂贵的硬件设备，降低硬件成本；普通的电脑也能享受行业最高端的CPU和GPU，极大提高制作效率和使用体验。全面支持各类3d软件，不管是制作、渲染、特效合成、后期等一应俱全。

Golang提供了一些GPU编程库，例如CUDA、OpenCL和OpenACC等等。这些库允许您使用Golang编写并发的GPU应用程序。下面是使用Golang调用GPU的步骤：
1 确保您已经安装了CUDA、OpenCL或OpenACC。
2 使用Golang编写相应的GPU程序，例如使用CUDA编写的程序可以使用GoCudnn库。这个库提供了一系列用于GPU深度学习的函数，并且可以在Golang中轻松调用CUDA加速的算法。另外，还有Gorgonia库，该库使用了CUDA，OpenCL和TensorFlow等库，使得Golang具有快速计算张量的能力。
3 编写能够与GPU通信的代码，例如在CUDA中，你需要将Golang数据转换为相应的CUDA数据类型。
4 将代码编译为可执行文件。
5 运行程序并使用GPU执行计算 *** 作。
请注意，GPU编程需要一定的专业知识。如果您没有GPU编程经验，可以参考一些在线学习资源来了解相关的技术。

1、负载不同。

GPU加速，负载主要集中在Compute1上，其它就很少。因为开启了GPU的OpenCL加速，且瓶颈全都在GPU上了，CPU资源得到解放，普遍在30%左右。

水银回放引擎(Adobe Mercury Playback Engine)支持NVIDIA GPU硬件加速，可以更快地打开对象、实时调整高清序列、无需渲染播放复杂项目。

2、针对不同。

一种是纯CPU处理的，称为Mercury Playback Engine软件；最后一种是针对AMD显卡/Intel集显的Mercury Playback Engine GPU加速（OpenCL）。

3、流畅性不同。

Mercury Playback Engine相比GPU加速，对于视频编辑后所见即所得的实时预览更加出色，打开这个功能以后会发现可供预览的时间变长了，时间缩短了，而且会更加流畅。

扩展资料

GPU的核心数量非常多，这和CPU有本质的区别，一般GPU都内置了数百个内核，甚至上千个，GPU的工作原理就是并行计算，在并行处理特定数据的时候，GPU比CPU高效非常多。但在复杂指令计算方面，GPU远远不及CPU，所以GPU和CPU是一种互补的关系，而不是互相代替的关系。

IT部门的建设者应该在建设初期就全面考虑好规划，一些适合GPU计算的地方就利用GPU并行计算的优势去部署，而不是单单考虑提升CPU的性能。

高性能的GPU处理器不是普通的计算处理过程。GPU是用利用高度序列化的处理模式和CPU配合使用，并不是使用高性能GPU就可以搭配低性能的CPU。由于它们的工作侧重点不同，是一种并行处理的方式，所以不能因为GPU的并行处理能力很强就忽略了CPU的重要性。

参考资料来源：百度百科—Premiere CC

参考资料来源：百度百科—图形处理器(GPU)

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