GRAFICA de rendimiento iray y Configuración de Hardware
NOTA: iRay 2.014,5
Hemos empezado a crear graficas actualizadas para Iray 2014.5 que ofrece un mejor rendimiento en las nuevas arquitecturas de Kepler y Maxwell. Todavía hay mucho trabajo que hacer con el fin de obtener acceso a las más recientes tarjetas para las pruebas, pero usted puede revisar los resultados intermedios aquí . Una vez que hayamos concluido nuestros resultados reemplazaremos esta página.
Resultados de referencia
¿Quieres saber cual es el hardware que mejor prestaciones tiene con RealityServer y Iray? A continuación se puede ver una comparación de diversos modelos NVIDIA GPU y su desempeño relativo renderizado Iray. Vamos a seguir para agregar resultados de referencia adicionales aquí como probamos más hardware. Los números más altos son mejores en estos resultados y los números representan en sí las mismas iteraciones megapíxeles por segundo. Hay un montón de consejos útiles más adelante para conseguir el máximo rendimiento de tu hardware con Iray, los números aquí están … 
Múltiples GPU, GRAFICA de Eficiencia.
Muchas personas se preguntan cómo son de eficaces múltiples GPUs con Iray. En resumen, son extremadamente eficaces. Se piensa comúnmente que varias GPU en un solo equipo no proporcionan un beneficio significativo, en parte debido a las observaciones formuladas en relación con otras tecnologías, como los juegos donde se utiliza SLI. Iray no necesita o no utiliza SLI en absoluto. En su lugar, simplemente utiliza todos los dispositivos CUDA disponibles en el sistema a menos que se lo indique. Como se puede ver en el gráfico a continuación, la eficiencia de escala con múltiples GPUs es increíblemente buena. 
Incluso con 8 GPUs en una sola máquina la eficiencia de escala sigue siendo en torno al 95%. Nuestras pruebas indican que esto es en gran medida independiente de las tarjetas utilizadas siempre que sean todas del mismo modelo. Iray apoyará diferentes tipos de GPUs en un solo sistema y tratará de equilibrar la carga entre las tarjetas de la mejor manera posible. La posibilidad de agregar muchos GPUs a un sistema de rendimiento de la GPU permite escalar mucho mejor el rendimiento de la CPU (CPU, mientras que 8 máquinas están disponibles, que son mucho más caros que 8 máquinas GPU, e incluso entonces necesitarían por lo menos 16 de la últimas CPUs para alcanzar el rendimiento de 8 de la GPU más rápidas). En resumen, las soluciones Quadro y Tesla de NVIDIA no son las mas eficientes en terminos absolutos y por supuesto, tampoco son las que mejor relacion tienen rendimiento-precio.
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