클라우드 GPU에서의 Enscape 영상 내보내기 및 VR 관련 제약 사항
Enscape는 클라우드 머신에서도 실행할 수 있지만, 이를 위해서는 소프트웨어의 작동 방식에 맞는 설정이 필요합니다. Enscape는 Revit이나 SketchUp 같은 호스트 소프트웨어 내에서 구동되는 실시간 애플리케이션이므로, 일반적인 SaaS 방식의 렌더 팜(render farm)은 적합하지 않습니다. 대신 GPU 패스스루(GPU passthrough)를 통해 원격 머신에 전용 GPU를 직접 할당해야 합니다. Chaos는 GPU 리소스를 공유할 경우 Enscape가 정상적으로 실행되지 않거나 성능이 저하될 수 있다고 언급합니다. Enscape 클라우드 렌더링의 경우, 특히 동영상 내보내기 시 이러한 설정이 유용합니다. 동영상 내보내기 작업은 GPU에 상당한 렌더링 부하를 줄 수 있기 때문입니다. 다만 한 가지 중요한 제약 사항이 있습니다. 표준 원격 데스크톱을 통한 라이브 VR은 실용적인 설정이 아닙니다. 장면(scene)은 원격으로 실행되지만 헤드셋은 로컬 컴퓨터에 연결된 상태로 유지되기 때문입니다. 클라우드 VR을 구현하려면 일반적인 원격 렌더링 머신이 아닌, NVIDIA CloudXR과 같은 전문 XR 스트리밍 인프라가 필요합니다.
내일 아침까지 워크스루(walkthrough) 영상을 내보내야 하는데 현재 워크스테이션이 프레임마다 버벅거리고 있다면, 작업을 클라우드로 옮기는 것이 확실한 해결책처럼 보일 수 있습니다. Enscape의 경우 이러한 방식이 효과적일 수 있지만, 일반적인 렌더 팜이 아닌 적절한 GPU 설정이 갖춰진 클라우드 워크스테이션이 필요합니다. 또한 VR의 경우 라이브 헤드셋 스트리밍에 전문 XR 인프라가 필요하므로 별도의 고려가 필요합니다.
Enscape에 렌더 팜이 아닌 원격 데스크톱이 필요한 이유
Enscape는 Revit, SketchUp, Rhino, Archicad, Vectorworks와 같은 호스트 애플리케이션 내에서 실행되는 실시간 플러그인입니다. 따라서 일반적인 렌더 팜(render farm)에서 처리할 수 있는 독립형 씬(scene) 파일 형태로는 제공되지 않습니다.
Enscape 클라우드 렌더링을 위한 실용적인 구성 방식은 클라우드 가상 머신이나 원격 워크스테이션을 활용하는 것입니다. 해당 환경에 호스트 애플리케이션과 Enscape를 설치하면, 마치 로컬 컴퓨터에서 작업하는 것과 동일하게 프로젝트를 진행할 수 있습니다.
이때 하드웨어 구성이 중요합니다. Chaos는 전용 VRAM을 갖춘 전용 GPU 사용을 권장하며, 공유 GPU 리소스를 사용할 경우 Enscape 실행 오류나 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 또한 내장 그래픽은 레이 트레이싱(ray tracing)에 적합하지 않으므로, 원격 머신에는 반드시 적절한 성능의 전용 GPU가 탑재되어야 합니다.
동영상 내보내기는 클라우드의 진가가 발휘되는 영역입니다
동영상 내보내기는 시스템이 다수의 프레임(종종 고해상도 및 고품질)을 렌더링해야 하므로 상당한 리소스를 요구하는 일괄 작업입니다. 따라서 Enscape 동영상 내보내기 작업은 성능이 뛰어난 클라우드 머신을 활용하기에 매우 적합합니다.
원격 머신이 내보내기 작업을 수행하는 동안 사용자의 로컬 워크스테이션은 다른 업무에 계속 활용할 수 있습니다.
영상이 긴 경우, 전체 시퀀스를 여러 구간으로 나누어 각 구간을 별도의 머신에서 내보낼 수 있습니다. 예를 들어, 1,000프레임당 60분이 소요되는 4,000프레임 분량의 Full HD 워크스루 영상을 단일 머신에서 작업하면 약 240분이 걸립니다. 하지만 4대의 머신에 각각 1,000프레임씩 할당하여 작업하면, 설정, 파일 전송 및 최종 편집 시간을 제외하고 약 60분 만에 렌더링을 완료할 수 있습니다.
클라우드 머신에서 잘 실행되는 것과 그렇지 않은 것
| 엔스케이프 작업 | 클라우드 원격 컴퓨터 환경 | 비고 |
| 동영상 / 애니메이션 추출 | 우수 | High-performance batch tasks that are well suited to this configuration |
| 고해상도 정지 이미지 추출 | 우수 | 지속적인 상호작용이 필요 없음 |
| 파노라마 / 단독 실행 파일 추출 | 우수 | 일반적인 엔스케이프 환경과 동일한 시스템 요구 사항을 사용함 |
| 장면 구성 및 재질 편집 | 가능 | 성능은 네트워크 연결 지연 시간에 따라 달라짐 |
| 헤드셋을 이용한 실시간 가상현실 진행 | 일반 원격 컴퓨터 환경에서는 적합하지 않음 | 엔비디아 클라우드 엑스알과 같은 전용 확장현실 스트리밍 기반 시설이 필요함 |
VR의 한계, 제대로 알아보기
VR은 높은 프레임 레이트(통상 90fps 수준)를 유지하면서 양쪽 눈을 위한 화면을 각각 별도로 렌더링해야 하므로 높은 성능을 요구합니다. 아주 미세한 네트워크 지연이라도 헤드셋을 착용하면 사용자가 이를 체감할 수 있기 때문입니다.
일반적인 원격 데스크톱 환경에서는 헤드셋이 로컬 컴퓨터에 연결된 상태에서 서버가 장면을 렌더링하므로, 데이터 전송 경로 자체가 실시간 VR 구동에 적합하게 설계되어 있지 않습니다. 반면 NVIDIA CloudXR과 같은 전용 XR 스트리밍 기술은 원격 머신에서 헤드셋으로 VR 영상을 스트리밍하도록 설계되었습니다. 이는 단순한 렌더링 머신 대여와는 차원이 다른 전문 인프라를 필요로 합니다. Chaos 또한 클라우드 기반 VR 워크플로를 위해 이러한 방식을 다루고 있습니다.
Enscape for Mac에서는 VR 모드를 사용할 수 없습니다. 원활한 VR 경험을 위해 Chaos는 최소 12GB의 VRAM을 갖춘 RTX 4070 Ti급 이상의 GPU를 권장합니다.
대부분의 작업 흐름에서는 영상 내보내기나 고사양 스틸 이미지 생성 시 클라우드 머신을 활용하는 것이 합리적이지만, 현장에서 정기적으로 VR 프레젠테이션을 진행하는 경우에는 여전히 고성능 로컬 GPU가 유용합니다.
클라우드 워크스테이션에서의 Enscape
Enscape는 실시간 애플리케이션이므로 SaaS 렌더팜은 적합하지 않습니다. 전용 GPU가 탑재된 클라우드 원격 데스크톱이 더 나은 성능을 제공합니다. iRender는 RTX 4090 24GB가 장착된 Windows 머신을 제공하는데, 이는 Enscape 비디오 내보내기 및 고해상도 스틸 이미지 처리에 적합합니다.
하지만 VR 환경에서는 한계가 있습니다. 원격 머신도 고사양 렌더링은 처리할 수 있지만, VR 헤드셋을 사용한 실시간 VR 환경을 로컬에서 구현하는 것을 완전히 대체할 수는 없습니다. VR 프레젠테이션이 워크플로의 주요 부분이라면, 고성능 로컬 GPU를 유지하면서 고사양 내보내기 작업에는 클라우드 리소스를 활용하는 것이 좋습니다.
FAQ
- 1. 클라우드 머신에서 Enscape를 실행할 수 있나요?
네, 가능합니다. 전용 GPU와 충분한 VRAM을 갖춘 환경에서 원격 데스크톱을 사용한다면 클라우드 머신에서도 Enscape를 실행할 수 있습니다. 일반 워크스테이션에서와 마찬가지로, 해당 머신에 호스트 애플리케이션과 Enscape를 모두 설치해야 합니다. 이러한 클라우드 렌더링 방식은 영상 내보내기나 고해상도 스틸 이미지 생성에는 효과적이지만, 네트워크 지연 시간이 길 경우 실시간(인터랙티브) 작업 시 속도가 느리게 느껴질 수 있습니다.
- 2. 원격 데스크톱을 통해 Enscape VR을 사용할 수 있나요?
일반적인 원격 데스크톱은 실시간 Enscape VR을 구동하기에 적합하지 않은 경우가 많습니다. 장면(scene)은 원격으로 렌더링되지만 VR 헤드셋은 로컬 컴퓨터에 연결된 상태로 유지되기 때문입니다. 또한 VR은 매우 안정적인 프레임 전송과 낮은 지연 시간을 필요로 합니다. NVIDIA CloudXR과 같은 특수 XR 스트리밍 시스템은 클라우드 기반 VR을 지원할 수 있지만, 이는 일반적인 원격 워크스테이션이 아닌 전용 인프라를 필요로 합니다. - 3. Enscape 영상 내보내기 속도를 높이려면 어떻게 해야 하나요?
더 강력한 GPU를 사용하고 내보내기 전에 불필요한 장면 부하를 줄이십시오. 긴 애니메이션의 경우, 전체 프레임 범위를 여러 구간으로 나누어 각 구간을 별도의 클라우드 머신에서 렌더링한 다음, 편집 소프트웨어에서 합치는 방법을 사용할 수 있습니다. 이 방식을 활용하면 특히 고해상도 Enscape 영상을 내보낼 때 전체 대기 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.
