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에픽 Unreal 엔진

Unreal Engine은 사실적인 시각적 객체와 몰입형 경험을 위한 실시간 3D 생성 도구입니다. Unreal Engine은 Deadline Cloud에서 제출자, conda 패키지 및 어댑터와 함께 지원되므로 렌더링 성능이 향상됩니다. 이 가이드에서는 Unreal Engine과 함께 Deadline Cloud를 사용하여 렌더링 작업을 여러 시스템에 분산하여 Movie Render Queue 프로젝트를 더 빠르게 렌더링하기 위한 step-by-step 지침을 제공합니다.

지원 개요

Unreal Engine은 다음 구성 요소에서 지원됩니다.

Unreal Engine 버전 호환성

다음 표에는 Unreal Engine 버전에 대한 현재 지원 수준이 나와 있습니다.

Deadline Cloud Conda 채널

다음 표에는 Conda 채널의 서비스 관리형 플릿에 사용할 수 있는 Unreal Engine에 적용되는 모든 deadline-cloud conda 패키지가 나열되어 있습니다.

시작하기

사전 조건

Unreal Engine 제출자를 설치하기 전에 다음이 있는지 확인합니다.

제출자 설치

Unreal Engine 제출자는 Deadline Cloud 기능을 Unreal Engine에 플러그인으로 추가하여 렌더링을 위해 Movie Render Queue 작업을 Deadline Cloud에 직접 제출할 수 있습니다.

브랜치 선택

배포에 적합한 브랜치를 선택합니다.

Unreal을 설치할 새 Windows Amazon EC2 인스턴스 생성(선택 사항)

새로운 Windows Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스에서 제출자로 설정하는 경우 200GB의 스토리지가 있는 g5.2xlarge 인스턴스는 합리적인 최소치입니다.

Windows 긴 경로

아래 단계의 대부분은 기본 Windows 최대 경로 길이를 초과하는 파일을 생성할 수 있습니다. Windows 시스템에 Deadline Cloud for Unreal Engine 제출자 또는 어댑터를 빌드하고 설치하기 전에 Windows 긴 경로 지원을 활성화하는 것이 좋습니다. 이렇게 하려면 예를 들어 PowerShell 명령을 실행하여 최대 파일 경로 제한 페이지의 지침을 따릅니다.

또한 Windows 긴 경로를 지원하도록 구성된 상태로 제공되지 않는 종속성으로 인해 작업자 에이전트에 열린 문제가 있습니다. 작업자를 설정할 때 연결된 문제의 해결 방법을 따라 문제가 해결될 때까지 Windows 긴 경로를 완전히 지원합니다.

빌드 도구 설치

Unreal 제출자 플러그인은 현재 로컬로 컴파일되어야 합니다.

Deadline Cloud Monitor 설치

Deadline Cloud 모니터는 Deadline Cloud에 작업을 제출하기 위한 자격 증명을 관리하고 작업 상태를 모니터링하는 데 사용됩니다.

환경 설정

Deadline Cloud 소프트웨어 설치

가장 최근에 테스트된 릴리스를 원하는지 아니면 가장 최근 커밋을 모두 원하는지에 따라 릴리스 브랜치 또는 기본 라인deadline-cloud-for-unreal-engine에서 복제하거나 다운로드합니다.

git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine.git
cd deadline-cloud-for-unreal-engine
git switch release

선택 사항 - 스크립트를 사용하여 플러그인 빌드 및 설치

의 헬퍼 스크립트는 다음 두 단계를 scripts/build_plugin.py 선택적으로 자동화합니다. 최신 버전의 Unreal을 찾고 플러그인 및 Python 종속성을 빌드한 다음 올바른 위치에 설치합니다. Unreal 버전과 같은 설정을 재정의할 수 있습니다. 전체 도움말 목록을 보려면 다음을 실행합니다.

python scripts/build_plugin.py -h

최신 Unreal Engine 설치deadline-cloud-for-unreal-engine와 함께 제출자로의 현재 사본을 빌드하고 설치하려면 다음을 실행합니다.

python scripts/build_plugin.py --install

이 스크립트와 함께를 성공적으로 설치한 경우 로 건너뛸 수 있습니다플릿 생성.

플러그인 빌드

Unreal 설치 위치 및 설치 위치에 따라 아래 처음 두 경로를 조정합니다deadline-cloud-for-unreal-engine.

Unreal Install Batchfiles 폴더(파라package미터는 새 디렉터리일 수 있지만 UnrealDeadlineCloudService 나중에 호출하도록 할 수 있음)에서:

cd C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Build\BatchFiles
runuat.bat BuildPlugin -plugin="C:\deadline\deadline-cloud-for-unreal-engine\src\unreal_plugin\UnrealDeadlineCloudService.uplugin" -package="C:\UnrealDeadlineCloudService"

위의 "패키지" 폴더를 Unreal 설치의 플러그인 폴더(예: C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService)에 복사합니다.

Python 종속성

필요한 Python 종속성을 설치하는 방법에는 4가지가 있습니다.

1. 위의 릴리스 브랜치에서 플러그인을 빌드하고 설치한 경우 pip에서를 설치할 수 있습니다. 다음 설치 명령을 사용하여 Unreal 설치 경로를 조정합니다.

"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install deadline-cloud-for-unreal-engine --target "C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\Content\Python\libraries"

2. 또는 .uplugin 파일에서(위 단계에서는에 있음C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\UnrealDeadlineCloudService.uplugin) GitHub/PyPIdeadline-cloud-for-unreal-engine의 최신 릴리스와 일치하는 PythonRequirements 섹션을 추가할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

"PythonRequirements":
[
    {
        "Platform": "All",
        "Requirements":
        [
            "deadline-cloud-for-unreal-engine>=0.5.0"
        ]
    }
]

Unreal의 Python 설정에서 "엄격 해시" 기능을 비활성화하거나 사용하려는 특정 라이브러리 및 종속성 버전에 대한 해시 설정을 추가할 수 있습니다.

3. 기본 라인에서 가져오는 경우 아직 PyPI 종속성이 있을 수 있습니다. 해치로 수행할 수 있는 로컬 복사본을 빌드하고 설치해야 합니다. 해치 빌드에서 출력되는 버전을 반영하도록 .whl 파일을 변경해야 합니다.

pip install hatch
hatch build
"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install dist\deadline_cloud_for_unreal_engine-0.2.2.post21-py3-none-any.whl --target "C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\Content\Python\libraries"

4. 마지막으로 제출자 설치 관리자가 Python 종속성을 설치할 수 있습니다. 릴리스 또는 기본 라인 브랜치의 위 코드에 오래된 것일 수 있으므로 현재이 방법을 선호해서는 안 됩니다.

알림 업데이트

제출자 플러그인은 Unreal Editor가 시작될 때 GitHub에서 최신 릴리스를 자동으로 확인합니다. 업데이트를 사용할 수 있는 경우 릴리스 페이지를 방문하라는 대화 상자가 표시됩니다.

업데이트 알림을 비활성화하려면 Deadline Cloud 설정 패널(편집 > 프로젝트 설정 > 플러그인 > Deadline Cloud)의 일반 설정에서 제출자 업데이트 알림 표시를 선택 취소합니다.

또는 CLI를 사용할 수 있습니다.

deadline config set settings.submitter_update_notification false

다시 활성화하려면:

deadline config set settings.submitter_update_notification true

플릿 생성

Windows 플릿이 이미 있고 새 플릿을 설정할 필요가 없는 경우 로 건너뛸 수 있습니다테스트 렌더링 제출.

서비스 관리형 플릿(SMF) 생성

아직 SMF가 없는 경우 서비스 관리형 플릿 사용 설명서에 따라 SMF를 생성합니다. 서비스 관리형 플릿(SMFs)에서는 기본 대기열 환경이 있는 deadline-cloud conda 채널을 사용하여 Unreal Engine 및 어댑터를 자동으로 사용할 수 있습니다. 렌더링을 시작할 준비가 되었습니다. 테스트 렌더링 제출 아래에서 계속 진행하여 테스트 렌더링 작업을 제출합니다.

고객 관리형 플릿(CMF) 생성

테스트 렌더링 제출

이 예제에서는 Unreal Marketplace의 Meerkat 데모를 사용합니다.

고객 관리형 플릿(CMF) 작업자 설정

이 섹션에서는 Amazon EC2 인스턴스를 Unreal Engine을 사용하는 Deadline Cloud의 CMF 작업자로 설정하는 방법을 안내합니다.

개요

CMF와 SMF의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

브랜치 선택

배포에 적합한 브랜치를 선택합니다.

Amazon EC2 인스턴스 설정

다음은 권장되는 인스턴스 구성입니다.

소프트웨어 설치

1: Unreal Engine 설치:

2. NVIDIA GRID 드라이버 설치:

빌드 도구 설치

Unreal 플러그인은 현재 로컬에서 컴파일되어야 합니다.

Deadline Cloud 소프트웨어 설치

릴리스 브랜치 또는 기본 라인deadline-cloud-for-unreal-engine에서 복제하거나 다운로드합니다. 라이브러리의 작업자 버전이 제출자에서 사용 중인 버전과 호환되는지 확인합니다.

git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine.git
cd deadline-cloud-for-unreal-engine
git switch release

선택 사항 - 스크립트를 사용하여 플러그인 및 종속성을 빌드하고 설치합니다.

나머지 설치 단계를 자동화할 수 scripts/build_plugin.py 있는 헬퍼 스크립트가에 있습니다. 최신 버전의 Unreal을 찾고, 플러그인 및 Python 종속성을 빌드하고, 올바른 위치에 설치하려고 시도합니다. 사용할 Unreal 버전과 같은 설정을 재정의할 수 있습니다. 전체 도움말 목록을 보려면 다음을 실행합니다.

python scripts/build_plugin.py -h

최신 Unreal Engine 설치로 작업자deadline-cloud-for-unreal-engine로의 현재 사본을 빌드하고 설치하려면 다음을 실행합니다.

python scripts/build_plugin.py --install --worker

다음을 실행하여 Deadline Cloud 작업자 에이전트를 구성합니다.

install-deadline-worker ^
  --farm-id FARM_ID ^
  --fleet-id FLEET_ID ^
  --region REGION ^
  --allow-shutdown

이 스크립트를 사용하여를 설치하고 작업자 에이전트를 성공적으로 구성한 경우 로 건너뛸 수 있습니다Deadline Cloud 작업자 에이전트 서비스 시작.

python -m pip install deadline-cloud-worker-agent

사용 중인 제출자의 버전에 따라 올바른 버전의 어댑터를 설치해야 합니다. GitHub의 릴리스 브랜치에서 제출자 버전을 사용하는 경우 pip를 사용하여를 설치할 수 있습니다.

python -m pip install deadline-cloud-for-unreal-engine

제출자의 메인라인 또는 사용자 지정 개발 중 버전을 사용하는 경우 호환성 문제를 방지하려면 동일한 버전의 코드에서 빌드 및 설치하거나 제출자 빌드의 .whl 파일을 통해 전송하는 것이 좋습니다.

pip install hatch
hatch build
python -m pip install dist\my-built-wheel.whl

플러그인 빌드

Unreal 설치 위치 및 설치 위치에 따라 아래 처음 두 경로를 조정합니다deadline-cloud-for-unreal-engine.

Unreal Install Batchfiles 폴더(파라package미터는 새 디렉터리일 수 있지만 UnrealDeadlineCloudService 나중에 호출하도록 할 수 있음)에서:

cd C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Build\BatchFiles
runuat.bat BuildPlugin -plugin="C:\deadline\deadline-cloud-for-unreal-engine\src\unreal_plugin\UnrealDeadlineCloudService.uplugin" -package="C:\UnrealDeadlineCloudService"

위의 "패키지" 폴더를 Unreal 설치의 플러그인 폴더(예: C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService)에 복사합니다.

pywin32

Unreal의 Python 버전에는 pywin32가 필요합니다. Unreal의 타사 Python 설치 사본을 사용하여 Pip 설치:

"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install pywin32

Deadline Cloud 작업자 에이전트 서비스 시작

CMF 작업자 인스턴스에서:

자격 증명 관리 적용

이 섹션에서는 Perforce를 Deadline Cloud 작업자와 통합하기 위한 보안 자격 증명 관리를 다룹니다.

개요

Deadline Cloud 작업자에 대해 Perforce 자격 증명을 구성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 각 메서드에는 다음과 같은 다양한 보안 영향과 사용 사례가 있습니다.

P4 자격 증명 기본 사항

Perforce 서버 URL 및 포트, 사용자 이름 및 암호를 포함한 연결 설정을 검색하기 위해 Perforce는 다음 우선 순위를 따릅니다.

다음과 같은 설정이 있는 경우 이러한 우선 순위가 적용됩니다.

결과 Perforce 연결은 다음과 같습니다.

Port = ssl:perforce.from.env:1666
User = user.from.registry
Password = password.from.connection

Secrets Manager(권장)

Secrets Manager는 CMF 및 SMF 배포 모두에 가장 안전하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

이러한 접근 방식에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

1단계: Secrets Manager에서 보안 암호 생성

Perforce 연결 파라미터가 포함된 보안 암호를 생성합니다.

필수 키-값 페어:

보안 암호의 예:

{
   "P4PORT": "ssl:your-perforce-server.com:1666",
   "P4USER": "your-perforce-username",
   "P4PASSWD": "your-perforce-password"
}

보안 암호를 생성하려면:

2단계: 보안 암호에 대한 작업자 액세스 권한 부여

작업자는 보안 암호에 액세스할 수 있는 secretsmanager:GetSecretValue 권한이 필요합니다. 이는 Windows 작업 사용자 보안 암호를 관리하는 것과 동일한 패턴을 따릅니다.

액세스 권한을 부여하려면:

작업 환경 변수

p4_sync_smf_environment, ugs_sync_smf_environment 또는 CMF에 대한 유사한 환경에서 워크스페이스 생성이 발생하는 작업 환경 내에서 연결 자격 증명을 전달할 수 있습니다. 또는 새 환경 템플릿을 생성하여 작업에 추가합니다.

name: P4Credentials
variables:
  P4PORT: ssl:my-perforce.com:1666
  P4USER: j.doe
  P4PASSWD: MyVeRyS3cretP4ssW0rd

이 접근 방식에는 다음과 같은 보안 위험이 있습니다.

대기열 환경 변수

Deadline Cloud 사용 설명서에 따라 대기열 환경을 사용하여 대기열의 작업에 소프트웨어 애플리케이션, 환경 변수 및 기타 리소스를 제공할 수 있습니다. 대기열 환경 샘플은 deadline-cloud-samples의 queue_environments 폴더에서 찾을 수 있습니다.

Deadline Cloud 모니터 또는 콘솔을 사용하여 대기열 환경 추가

CLI를 사용하여 대기열 환경 추가

Windows 레지스트리(CMF만 해당)

Windows 레지스트리는 작업자 시스템에 로컬 자격 증명 스토리지를 제공합니다. 이 방법은 자격 증명이 저장되는 표준 Perforce 우선 순위 시스템을 사용합니다.

이 접근 방식은 작업자 시스템을 구성할 수 있는 직접 액세스 권한이 있는 CMF 배포에만 적합합니다.

사전 구성된 관리자 사용자(CMF만 해당)

만료되지 않는 연결이 있는 렌더 노드 전용 P4 사용자를 생성하여 사용자 이름 및 암호와 같은 보안 암호 데이터를 전달할 필요가 없습니다. 이 경우 단일 전용 P4 사용자를 사용하여 프로젝트 저장소에 액세스할 수 있는 커밋(마스터) 및 엣지 서버를 포함한 모든 P4 서버에 연결할 수 있습니다.

따라서 작업자에 기본값이 구성되지 않은 경우 연결할 포트를 전달하기만 하면 됩니다. 이는 위에서 설명한 단계와 유사한 작업 환경 또는 대기열 환경에 다음을 추가하여 달성할 수 있습니다.

name: P4Sync
variables:
  P4PORT: ssl:my-perforce.com:1666

Perforce 렌더링 작업 생성

이 섹션에서는 Perforce 통합 렌더링 작업 데이터 자산을 구성하여 Unreal Engine에서 Deadline Cloud로 Perforce 통합 렌더링 작업을 제출할 수 있도록 안내합니다.

사전 조건

Perforce 리포지토리의 Unreal Engine에서 영화 렌더링 대기열(MRQ) 작업을 제출하기 전에:

Unreal 프로젝트 설정:

기한 클라우드 설정:

권한 요구 사항:

Perforce 렌더 작업 아키텍처

P4 렌더 작업은 Perforce 동기화 기능을 사용하여 표준 렌더 작업을 확장합니다.

Deadline Cloud Perforce render job
├── Environments
│   ├── Apply Perforce Credentials from Secrets Manager
│   ├── Sync Perforce Environment (CMF/SMF)
│   │   └── Initializes Perforce workspace and syncs repository on workers
│   └── Launch UE Environment
│       └── Starts Unreal Engine with Perforce workspace paths
└── Steps
    └── Render Step
        └── Executes Movie Render Queue process

표준 작업과의 주요 차이점:

Perforce 렌더 작업 구성 요소 설정

다음 단계에 따라 Perforce 통합 렌더 작업에 필요한 데이터 자산을 생성합니다.

1. Perforce 자격 증명 데이터 자산 적용 생성

Secrets Manager에서 Perforce 자격 증명을 검색하고 Perforce 연결에 적용하기 위한 OpenJD 환경을 설정합니다.

구성 단계:

2. Perforce 동기화 환경 데이터 자산 생성

Perforce 워크스페이스를 생성하고, Perforce 서버에서 파일을 동기화하고, 렌더링 후 워크스페이스를 정리하기 위한 OpenJD 환경을 설정합니다.

구성 단계:

3. Perforce Launch UE 환경 데이터 자산 생성

Perforce 통합을 사용하여 Unreal Engine을 시작하기 위한 OpenJD 환경을 설정합니다. 그러면 동기화 환경에서 생성된 Perforce 워크스페이스가 자동으로 참조됩니다.

구성 단계:

4. Perforce 렌더 단계 데이터 자산 생성

렌더링 프로세스를 실행하기 위한 OpenJD 렌더링 단계를 설정합니다.

구성 단계:

5. Perforce 렌더 작업 데이터 자산 생성

전체 렌더링 워크플로를 오케스트레이션하는 OpenJD 렌더링 작업을 설정합니다.

구성 단계:

모범 사례

사전 제출 체크리스트

성능 최적화

청크 크기 구성:

다음과 같은 추가 최적화를 고려하세요.

모니터링 및 디버깅

문제 해결

일반적인 문제 및 해결 방법

디버그 단계

사용자 지정 호스트 요구 사항

이 섹션에서는 Unreal Engine에서 Deadline Cloud 렌더링에 대한 사용자 지정 호스트 요구 사항을 생성하고 사용하는 방법을 설명합니다.

개요

호스트 요구 사항은 특정 렌더링 단계를 실행할 수 있는 플릿을 정의합니다. 자산 내에 저장된 다음 UDeadlineCloudHostRequirements 자산에서 참조합니다DeadlineCloudRenderStep.

1단계: 호스트 요구 사항 자산 생성

2단계: 기본 YAML 템플릿 로드

이렇게 하면 CPU, 메모리, GPU, OS 및 아키텍처와 같은 기본 요구 사항이 로드됩니다.

3단계: 기본(시스템) 요구 사항 구성

최대 = 0인 경우 해당 요구 사항에 대한 상한이 없습니다.

4단계: 사용자 지정 금액 요구 사항 추가

요구 사항이 숫자일 때 사용됩니다(예: 라이선스 수, 동시성 제한).

5단계: 사용자 지정 속성 요구 사항 추가

태그 및 레이블을 기반으로 작업자를 필터링하는 데 사용됩니다.

6단계: MRQ의 가시성(선택 사항)

각 요구 사항 항목에는 눈 아이콘이 있습니다.

이 설정은 기술적 제약을 유지하면서 아티스트의 UI를 단순화하는 데 유용합니다.

7단계: 렌더링 단계에 요구 사항 연결

이제이 단계를 사용하는 모든 MRQ 제출에서 호스트 선택 로직을 적용합니다.

요약

호스트 요구 사항 자산을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

이 설정은 작업 라우팅 일관성을 개선하고 올바른 하드웨어에서 렌더링이 이루어지도록 합니다.

고급 구성

서비스 관리형 플릿과 고객 관리형 플릿 비교

서비스 관리형 플릿(SMF)

서비스 관리형 플릿에서는 기본 대기열 환경이 있는 deadline-cloud conda 채널을 사용하여 Unreal Engine 및 어댑터를 자동으로 사용할 수 있습니다. 이 설정은 가장 쉬운 경험을 제공합니다.

고객 관리형 플릿(CMF)

고객 관리형 플릿의 경우 Unreal Engine과 어댑터를 작업자 호스트에 수동으로 설치해야 합니다. 이 설정은 더 많은 제어를 제공하고 Perforce 통합과 같은 추가 기능을 지원합니다. 자세한 지침은 고객 관리형 플릿(CMF) 작업자 설정 섹션을 참조하세요.

Unreal Engine 렌더링 기능

Unreal Engine의 렌더링 시스템은 다음에 대한 포괄적인 지원을 제공합니다.

Unreal Engine 통합 제출자가 모든 렌더링 기능을 자동으로 감지하고 구성합니다. 어댑터는 적절한 종속성 처리를 유지하고 Unreal Engine을 다시 시작하지 않고도 효율적인 멀티샷 렌더링을 지원합니다.

오픈 소스 리소스

제출자 및 어댑터는 오픈 소스이며 GitHub에서 사용할 수 있습니다.