FCPX EGPU VEGA64 vs. RX580 - エクスポートと再生パフォーマンスを比較...予想外の結果も!
テーブルの内容:
項目 |
ページ |
1. イントロダクション |
3-5 |
2. Final Cut 10の紹介 |
6-8 |
3. RX Vega 64のテスト |
9-12 |
4. エクスポート時間の比較 |
13-15 |
5. H.264エクスポートの速度 |
16-18 |
6. レッドフッテージの再生パフォーマンス |
19-21 |
7. Premiere Proのパフォーマンス |
22-24 |
8. 整理と結論 |
25-26 |
イントロダクション
こんにちは、みなさん!今日はFinal Cut 10とRX Vega 64についてのお話です。私は先日、待ちに待ったVega 64を手に入れました。このグラフィックカードは本当にすごい性能を持っています。さっそくテストを行い、結果をみなさんにお見せしたいと思います。それでは、Final Cut 10に移行して数値を確認していきましょう。
Final Cut 10の紹介
最初に、私が行ったテストは以前にも行ったプロジェクトと同じものです。詳細については、前回のビデオをご覧いただくか、今回のテスト結果をまとめた動画でご確認ください。このプロジェクトは、2016年のMacBook Proを使用しており、基本モデルです。さて、まずはAsusのRX Vega 64の性能について見てみましょう。
RX Vega 64のテスト
RX Vega 64は、RAID上のプロジェクトで使用しており、エクスポートも同じRAIDに行っています。この環境でテストを実施しました。結果をご覧ください。
エクスポート時間の比較
まずは、エクスポート時間の比較です。前回と比べて、かなり高速なエクスポートが行えました。特にh.264エクスポートの速度に驚きました。このカードは、h.264エクスポートに特化しているようです。エクスポート時間は大幅に短縮され、効率的な作業が行えます。
H.264エクスポートの速度
h.264エクスポートの速度については、さらに興味深い結果が得られました。デュアルカードセットアップでは、かなり高速なエクスポートが可能でした。個別のカードの場合と比べても、大幅なパフォーマンス向上が見られました。しかし、プログレスエクスポートの際には、ディスプレイに接続されていないRX 580が使用されていることに注意してください。このカードは、h.264エクスポートに特に効果的です。
レッドフッテージの再生パフォーマンス
次に、レッドフッテージの再生パフォーマンスについて見ていきましょう。8Kフッテージは、GPUをほとんど使用せず、スムーズな再生が行えませんでした。6Kフッテージでもパフォーマンスには若干の問題がありますが、5Kフッテージでは比較的スムーズに再生することができました。また、レッドフッテージはPremiere Proでの編集にも影響を与えます。しかし、最新のアップデートにより、以前よりもスムーズな再生が可能となりました。
Premiere Proのパフォーマンス
Premiere Proでのパフォーマンスについても触れておきたいと思います。レッドフッテージの場合、Premiere Proの方がFinal Cut 10よりも効果的な結果が得られました。ただし、私の編集スタイルはFinal Cut 10に基づいており、そのワークフローに最適化されています。Premiere Proを使用する場合は、注意が必要です。
整理と結論
まとめると、RX Vega 64はエクスポート時間の短縮や高速なh.264エクスポートにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。また、レッドフッテージの再生パフォーマンスも向上しました。ただし、デュアルカードセットアップの場合は一部の制約があります。プロジェクトの規模や編集スタイルに応じて、最適なカードセットアップを選択することが重要です。
FAQ
Q: RX Vega 64はFinal Cut 10以外の編集ソフトウェアでも利用できますか?
A: はい、RX Vega 64は他の編集ソフトウェアでも利用することができますが、パフォーマンスはソフトウェアやプロジェクトの要件によって異なります。
Q: Premiere Proでのレッドフッテージの再生に問題がある場合、どのように対処すればよいですか?
A: Premiere Proでは、ソフトウェアやハードウェアの設定を調整することで、レッドフッテージの再生パフォーマンスを向上させることができます。詳細については、公式のサポートドキュメントを参照してください。
Q: Final Cut 10でのエクスポート時間の短縮方法について教えてください。
A: エクスポート時間を短縮するには、効率的な設定やワークフローの最適化が重要です。また、最新のハードウェアやソフトウェアの利用も推奨されます。
リソース:Tumblrのページ