GTC這個由NVidia所主導的Conference，基本上就是分享各領域應用在GPU上的相關技術，包含動畫多媒體相關的產業，是相當技術性的研討會。這次的GPU的應用趨勢大部份的主軸都在Deep Learning的應用，加速學習演算法的運算，應用從WEB到自動車。當然在各產業上也有相當多的應用，包含特效與動畫界。
GPU in Animation
Pixar有發表兩篇, 很可惜的沒有放出投影片或錄影。
- Hydra: Pixar’s Real-Time Render Engine for Feature Film Assets and Workflows
- Animating Singing Volcanoes: Real-Time Shading in Presto for Pixar’s Short Film “Lava”
GPU in VFX
在VFX特效部分應用包含了在GTC 2014時就MPC發表了使用Fabric Engine與OptiX打造的Realtime Lighting Preview系統(Dekko)，這次DEMO看起來也是Fabric Engine在VFX上應用的相當完整的廣告，其中也包含了Fabric Engine所使用的Visual Programming的framework “Canvas”，幫助MPC將VFX流程”視覺化”。
Dekko: A Framework for Real-Time Preview for VFX
[fvplayer src=”http://s3-2u.digitallyspeaking.com/assets/nvidia/events/gtc15/S5622_VSJE-vc961e-1300.mp4″ splash=”http://www.animator.idv.tw/wp-content/uploads/2015/04/MPC_Dekko.jpg”]
Dekko使用Fabric Engine當作場景管理(Scene Assembly)的核心，透過Fabric Enging的KL語言對幾何元件的Extension API來讀取場景與幾何資訊，建立出Asset管理的系統，包含整合Alice(MPC Crowd System)與Muggins(MPC內部的inhouse工具開發庫)。
MPC也使用了新的Visual Programming “Canvas”界面來打造OptiX的Realtime Shading Pipeline，在OptiX裡實做了CUDA版本的Disney的Physically Based Shader。
GPU Rendering
這次在特效與動畫界主軸大部分是在Rendering的GPU化，有OTOY所開發的OctaneRender與VR方面的應用，FurryBall使用OptiX重新打造全Raytracing的GPU Renderer，V-Ray的V-Ray RT在GPU上的應用，還有Redshift所打造Production 品質的GPU Renderer, Nvidia也推出了MDL的Handbook。
V-Ray
V-Ray這次發表的部分包含了許多在GPU上的功能上與核心的改進，像是GPU運算時需要的特殊Buffer(像是Ramp，特殊Shading需要的Lookup Table等)，Texture Paging，改進的GPU的Code Debuging，取得在GPU上使用QMC Sampling的授權得到更好的品質，而且使用統一的原始碼編譯到不同的運算裝置等等。
Light Cache的改進包含支援在GPU記憶體的Layout方式來提升效率，為了支援Hair，也新增了一種Volume Point的類型，來紀錄該點spherical irradiance的資訊，用於Hair Shading。
在GPU上使用Anisotropic的Shader的時候，需要從幾何元件的UV Channel取得tangent vector與binormal vector，大量的幾何元件在GPU中包含這些資訊需要大量的GPU記憶體，也特別將有Anisotropic的Shader才會將這些資訊上傳到GPU處理，減少記憶體的使用。
在SSS的部分，因為在CPU可以使用illumination Map的Pre Pass來達到SSS的效果，但是在GPU上只能使用Raytracing，因為需要針對Surface Point做illumination的recursive call(遞迴)，所以只能在CUDA的裝置上跑，不支援OpenCL，同時也不支援Texture Pagine。
在Texture Paging System方面，基本上是先從GPU做了許多intersect之後，將需要取得材質ID與UV結果傳給CPU，CPU把需要的貼圖Pixel資訊全部讀完後傳回GPU做Shading，這些動作需要小於10MB的額外記憶體來維護。
Iray
這次Iray的發表主題有
- Advanced Rendering Solutions from NVIDIA
- Easy Photorealism with NVIDIA Iray
- Custom Iray Applications and MDL for Consistent Visual Appearance Throughout Your Pipeline
- Bringing Physically Based Rendering to your Application(Iray整合到應用程式開發細節)
在MDL的部分也有MDL的Handbook可以了解MDL的細節供使用者了解各種的Surface Shading Model的表示與Layering的使用方式。
Nvidia為了自家的GPU，配合VCA的硬體，建立了OptiX的Raytracing的framework，這次的GTC也是大量發表OptiX的應用，Iray也就是Nvidia在GPU上的Physically Based Rendering方面應用的主軸，配合新的Physically Based Material 的描述語言MDL，整合在Iray Photoreal與Interactive的模式下。
新的OptiX 3.7，有快速的用簡單的程式碼做三角形與ray的遍歷與相交測試，也增加了instance的功能，可以節省幾何元件在記憶體的資料量，提升重複的使用率。還有比之前SBVH快100倍的TRBVH Builder，為的是可以快速建立Raytracing需要的BVH資料，新的3.8版本還有提供Progressive API。
OptiX的應用也在Pixar的Realtime Lighting系統中，透過Physically Based的GPU GI，有效的將原本巨量的燈光資料減少。
在Iray裡，Render模式可以是Photoreal, Interactive, Realtime，這些模式可以依照品質需求作切換，互相Blending，最重要的部分莫過於MDL(Material Definition Language)的整合，可以利用一種材質描述語言應用在這三種模式裡，之後在Mentalray 3.12後也支援MDL。
Iray也同時會整合到不同的應用程式中，包含Max, Maya, Cinema 4D，Rhino等
OTOY Octane Render
這次Octane Render發表了GPU Render應用在VR的應用技術，新版的Octane Render3也支援了OSL(Open Shading Language)，Volume Primitive，還有OTOY也打造了自家的Octane Render Cloud
FurryBall RT
這次FurryBall RT把核心全部改成了使用OptiX所打造的Raytracing的核心，透過OptiX利用GPU資源做運算，達到比原始的純Rasterize方式快了10-30倍。
Redshift
在一片GPU-based Renderer推出時，大家為了raytracing的效率，紛紛使用Unbiased path tracing的方法來當作GPU Renderer RayTracing的方法，但是Redshift所製作的GPU Renderer反之使用biased的GI Render方法，類似於Mentalray或VRay的架構使用來達到控制Noise的方式，提高Render品質。遇到的問題也是在Geometry與Texture的，透過自行開發的Texture Cache讓GPU可以有效存取Texture的資料，唯一的瓶頸也就是GPU的記憶體，但是Redshift的使用自家的Caching System來交還out-core的幾何與貼圖資料，突破了這個限制，並支援UDIM與UVTILE的貼圖格式，Shading與Material的支援多達200個Node，可以建立更多的組合與可能性。
結論
由這些發表的內容看起來，GPU在Rendering還在繼續發展中，現在還是在GPU記憶體的限制中，各家也紛紛使用out-core的方式來跟GPU做最有效率的資料交換，在現今追求Physically Based GI的需求下，純GPU Raytracing應該是未來一致的目標，在如何達到Production Quality與效率上，應該還有相當多可以進步的地方，加上GPU硬體成本的下降與普及，以後電腦GPU核心最低為數千核心下，GPU Raytracing可以應用的部分就更多了，包含VR，AR可能都會有GPU Raytracing的存在。
