Cinema 4D에서 Redshift 멀티 GPU 렌더링: 확장 방식, VRAM, GPU를 늘릴 가치가 있을 때
Redshift는 GPU가 많을수록 빨라지지만, 공유되는 것은 속도이지 메모리가 아닙니다. Maxon 문서의 핵심 내용:
- 속도는 공유됩니다: 머신의 모든 GPU가 프레임을 버킷으로 나눠 같은 프레임을 함께 렌더링할 수 있습니다. Maxon은 향상 폭이 선형이 아닐 수 있다고 설명합니다.
- 메모리는 공유되지 않습니다: Maxon 지원 문서: Redshift는 GPU 간 VRAM을 합치지 않습니다. 32GB 카드 4장이어도 VRAM 안에서 처리할 수 있는 한도는 32GB입니다.
- 두 가지 모드: 각 프레임을 모든 GPU로 렌더링하거나, GPU를 나눠 여러 프레임을 동시에 렌더링합니다. 길고 가벼운 애니메이션은 두 번째 방식이 더 잘 확장되는 경우가 많습니다.
- 측정한 작업: iRender에서 4x RTX 5090으로 150프레임을 1시간 42분에, 8x RTX 4090으로 360프레임을 1시간 18분에 렌더링했습니다(서로 다른 씬).
- iRender에서는: 2x, 4x, 8x RTX 5090 또는 RTX 4090 서버에 Cinema 4D와 Redshift가 사전 설치되어 있으며, 마감이 있을 때는 긴 시퀀스를 여러 서버에 나눌 수 있습니다.
GPU를 추가하는 것은 Redshift를 빠르게 하는 가장 빠른 방법이지만, 많은 사람이 기대하는 방식으로 작동하지는 않습니다. 카드가 늘면 각 프레임의 작업을 나눠 맡을 뿐, 메모리가 합쳐지지는 않습니다. 이 가이드는 Maxon 문서와 iRender에서 기록한 작업을 바탕으로 Redshift가 여러 GPU를 어떻게 쓰는지, 무엇이 확장을 제한하는지, 2개·4개·8개 GPU 중 어떻게 고르는지를 설명합니다.
2026년 11월 Cinema 4D 및 Redshift 문서 기준으로 확인했습니다.
1. Redshift는 여러 GPU를 어떻게 사용할까?
Redshift는 각 프레임을 버킷으로 나눠 사용 가능한 GPU에 배분하므로 모든 카드가 같은 프레임을 함께 렌더링합니다(Maxon: 하드웨어 권장 사항). 씬 자체는 나뉘지 않습니다. 각 GPU는 자체 메모리에 씬의 사본을 따로 가져야 합니다.
왼쪽은 프레임을 버킷 단위로 나눠 주는 모습으로, GPU가 많을수록 각 프레임이 빨라지는 이유입니다. 오른쪽은 각 카드가 씬 전체를 담는 모습으로, 32GB GPU 4개여도 씬 한도가 32GB인 이유입니다. Maxon은 이를 분명히 밝힙니다. Redshift는 여러 GPU를 쓸 때 VRAM을 합치지 않습니다(Maxon 지원 문서).
Redshift에서 여러 GPU를 쓰는 두 가지 방법
Maxon의 Redshift용 CPU, GPU, 하드웨어 권장 사항 기준.
| 모드 | 동작 방식 | 적합한 경우 |
|---|---|---|
| 모든 GPU로 각 프레임 렌더링 | Redshift가 프레임을 버킷으로 나누고 모든 GPU가 일부를 렌더링합니다. Maxon은 향상 폭이 선형이 아닐 수 있다고 설명합니다. | 무거운 프레임, 스틸, 룩데브, 테스트 렌더링 |
| 여러 프레임 동시 렌더링 | 각각 GPU 일부를 사용하는 별도의 렌더 프로세스가 서로 다른 프레임을 병렬로 렌더링합니다. | 프레임당 오버헤드가 큰 가벼운 프레임의 긴 애니메이션 |
| 여러 서버 | 프레임 범위를 머신별로 나누고 각 머신이 자기 프레임을 렌더링합니다. | 마감용, 완료 시간이 서버 수에 따라 대략 줄어듦 |
VRAM 관련 출처에 대한 참고: Maxon 지원 문서는 여러 GPU를 쓸 때 Redshift가 VRAM을 합치지 않는다고설명합니다. Maxon의 3D 렌더링 제품 페이지 에는 “multi-GPU memory pooling”이 나와 있으며 Redshift가 아웃오브코어 메모리를 여러 카드에 나눠 쓴다고 합니다. 이 글은 지원 문서를 따릅니다. 모든 GPU가 각자의 VRAM에 씬을 담는다고 보고 계획하세요. 사용하는 Redshift 버전에 대해서는 Maxon 최신 문서를 확인하세요.
2. Redshift가 GPU 수에 비례해 완벽하게 확장되지 않는 이유는?
모든 프레임에는 GPU끼리 나눌 수 없는 작업이 있고, 일부 설정은 작업이 얼마나 고르게 나뉘는지에 영향을 줍니다. Maxon은 한 프레임을 모든 GPU로 렌더링하면 향상 폭이 선형이 아닐 수 있고, 이미지가 고해상도가 아니라면 큰 버킷이 멀티 GPU 성능을 떨어뜨릴 수 있다고 설명합니다(Maxon: System 설정).
Redshift 확장성을 결정하는 요소
Maxon 문서 기준이며, 각 요소를 자신의 씬에서 확인하세요.
| 요소 | 중요한 이유 | 해야 할 일 |
|---|---|---|
| 씬 준비 시간 | 씬 내보내기와 준비는 각 프레임에서 GPU가 시작하기 전에 일어나며 GPU를 늘려도 빨라지지 않습니다. | 프레임별 로그를 확인하고, 무거운 디포머와 시뮬레이션은 캐시 |
| 버킷 크기 | Maxon은 프레임이 고해상도가 아니면 큰 버킷이 멀티 GPU 성능을 떨어뜨릴 수 있다고 설명합니다. 기본값은 128x128입니다. | 특별한 이유가 없으면 기본값 유지 |
| GPU당 VRAM | VRAM은 GPU 간에 합쳐지지 않으며, 아웃오브코어 데이터는 더 느립니다. | Feedback Display에서 메모리 확인 |
| 서로 다른 GPU 혼용 | 각 카드가 여전히 씬을 담아야 하므로 가장 작은 카드가 VRAM 한도를 정합니다. | 무거운 씬에는 같은 GPU 사용 |
3. 2개, 4개, 8개 GPU 중 고르는 방법(단계별)
설정 체크리스트 (복사하거나 한 줄씩 따라 하세요):
1. 씬이 GPU 하나에 들어가나요? Redshift Feedback Display ... 지오메트리 + 텍스처 메모리 > 24 GB ..................... 32 GB RTX 5090 GPU 사용 2. 대표 프레임 2–3개 시간 측정 GPU 2개 (4S / 4i) ........... 프레임당 초 = A GPU 4개 또는 8개 (5i / 9i) .. 프레임당 초 = B 속도 향상 = A ÷ B (GPU 2배인데 2배보다 훨씬 적다 = 프레임당 오버헤드가 큼) 3. 프레임당 비용 = 프레임당 초 ÷ 3600 × 시간당 가격 4. 길고 가벼운 시퀀스 ........ 여러 프레임 동시 렌더링(GPU 분할 또는 여러 서버) 5. 전체 작업 ................. 가장 낮은 프레임당 비용 × 프레임 수
1단계: 씬이 GPU 하나에 들어가는지 확인
다음을 열고 Feedback Display 지오메트리와 텍스처 메모리를 확인하세요(Maxon: Memory). 씬이 24GB 카드에 들어가지 않으면 32GB RTX 5090 GPU를 사용하세요.
2단계: GPU 2개로 프레임 시간 측정
대표 프레임 2~3개를 렌더링하고 프레임당 초를 기록하세요.
3단계: 같은 프레임을 GPU 4개 또는 8개로 측정
프레임당 초와 프레임당 비용을 비교하세요. GPU를 두 배로 늘렸는데 속도가 두 배보다 훨씬 적게 오른다면 프레임당 오버헤드가 큰 것입니다.
4단계: 여러 프레임 동시 렌더링 시도
길고 가벼운 시퀀스는 GPU를 나누거나 여러 서버에서 프레임 범위를 병렬로 렌더링하세요.
5단계: 전체 작업 계획
가장 낮은 프레임당 비용에 프레임 수를 곱하세요. 계산 방법은 저희 비용 가이드에 있습니다.
빠른 확인: 씬에서 GPU 8개가 4개보다 거의 빠르지 않다면, 대신 프레임 범위를 4 GPU 서버 두 대로 나누세요. 프레임당 준비 시간이 지배적일 가능성이 큽니다.
4. 멀티 GPU 서버에서 실제 Redshift 작업은 얼마나 빠를까?
iRender에서 기록한 작업: 4x RTX 5090으로 150프레임을 1시간 42분(프레임당 40.84초)에, 8x RTX 4090으로 360프레임을 1시간 18분에 렌더링했습니다. 서로 다른 씬이므로 확장 곡선이 아니라 실제 작업 시간을 보여줍니다. 전체 결과는 다음에 있습니다: Redshift 벤치마크.
iRender 멀티 GPU 서버에서 기록한 Redshift 작업.
5. 멀티 GPU 서버와 프레임을 나누는 렌더팜: 무엇이 맞을까?
A SaaS 렌더팜은 보통 프레임을 많은 머신에 분산하므로, 완성된 씬의 완료 시간이 짧을 수 있고 하드웨어를 관리하지 않아도 됩니다. IaaS 렌더팜 인 iRender는 멀티 GPU 서버 전체를 제공합니다. 모든 GPU가 각 프레임을 렌더링하고, 먼저 프레임을 테스트할 수 있으며, 여러 서버를 임대해 긴 시퀀스를 나눌 수 있습니다. 작업에 필요한 것에 따라 고르세요. 완성된 씬과 가장 짧은 완료 시간인지, 렌더링 하드웨어에서의 테스트와 제어인지입니다.
iRender에서는 Cinema 4D와 Redshift가 사전 설치된 2x, 4x, 8x RTX 5090 또는 RTX 4090 GPU 서버 전체를 임대하며, Prime 회원은 활성화된 Cinema 4D와 Redshift 라이선스를 받습니다. Maxon에 따르면 추가 렌더 노드에는 각자의 Redshift 라이선스가 필요하므로, 작업을 여러 머신에 나누기 전에 라이선스를 확인하세요. 실제 렌더링 시간은 Redshift 벤치마크에서, 요금제는 Cinema 4D Redshift 렌더팜 페이지에서 확인하세요.
6. Redshift 멀티 GPU FAQ
Redshift는 여러 GPU를 사용하나요?
네. Redshift는 머신의 모든 GPU를 사용해 각 프레임을 버킷으로 나눠 렌더링할 수 있습니다. 또한 GPU를 나눠 여러 프레임을 동시에 렌더링할 수도 있습니다.
Redshift는 여러 GPU의 VRAM을 합치나요?
아니요. Maxon 지원 문서에 따르면 Redshift는 여러 GPU를 쓸 때 VRAM을 합치지 않으며, 각 GPU는 자체 메모리만 사용합니다. 들어가지 않는 데이터는 아웃오브코어로 처리되며 더 느립니다.
Redshift에서 GPU 8개는 4개보다 두 배 빠른가요?
항상 그렇지는 않습니다. Maxon은 한 프레임을 모든 GPU로 렌더링하면 향상 폭이 선형이 아닐 수 있다고 설명하며, 프레임당 씬 준비는 GPU를 늘려도 빨라지지 않습니다. 자신의 씬을 양쪽에서 테스트해 프레임당 초를 비교하세요.
한 프레임을 모든 GPU로 렌더링해야 할까요, 여러 프레임을 동시에 렌더링해야 할까요?
무거운 프레임은 대개 프레임마다 모든 GPU를 쓰는 편이 유리합니다. 씬 준비가 각 프레임에서 큰 비중을 차지하는 가벼운 프레임의 긴 애니메이션은 GPU를 나눠 여러 프레임을 동시에 렌더링하면 더 빨리 끝날 수 있습니다.
Redshift에서 RTX 5090과 RTX 4090을 함께 쓸 수 있나요?
Redshift는 둘 다 사용할 수 있지만 각 GPU가 씬을 담아야 하므로, 두 카드로 렌더링하는 씬의 VRAM 한도는 작은 카드의 24GB가 됩니다.
머신마다 별도의 Redshift 라이선스가 필요한가요?
Maxon에 따르면 Cinema 4D 구독에 포함된 Redshift GPU 라이선스는 메인 워크스테이션에 적용되며, 추가 렌더 노드가 GPU로 렌더링하려면 각자의 Redshift 라이선스가 필요합니다.
