继报纸、杂志、广播、电视四大传统媒体之后,以互联网为代表的数字媒体方兴未艾。动漫产业的兴起,3D动画制作的要求越来越高,渲染的繁重低效问题日愈突显。集群计算以其卓越的性能、极高的性能价格比在国内外科学计算及资源管理中已得到了初步的应用,为解决渲染领域的低效问题,集群渲染技术应运而生。与此同时,渲染集群的巨大能耗已成为当前业界关注的焦点之一,随着能源供应的日趋紧张,以及人们对集群可控性,节能性的要求愈来愈高,迫切要求在保持集群负载和吞吐量的前提下,最大限度地降低集群能耗。本文主要研究了在三维动画集群渲染系统中如何有效的进行节能控制,以节约电能,提高渲染节点使用寿命。首先介绍了集群渲染相关概念、回顾了集群渲染、渲染节能控制以及当前集群渲染软件发展概况、研究现状及研究动向。接着提出了三维动画集群渲染系统CCRS的基本架构,分析了该系统的三层体系结构、工作流程和实现方式,并详细描述了系统各个功能模块。针对三维渲染领域的特点,我们提出以任务量预测为基础,以渲染节点自动开关机控制为手段的节能控制框架。以历史任务量数据为依据,结合渲染节点开关机代价分析和机器状态转换规则,提出基于多步预测的自动开关机控制算法,并针对不同的工作时段采用灵活的控制策略和相应的控制方法。本文以基于减聚类的离线RBF神经网络预测算法为基础,建立在线预测模型以完成任务量预测。同时,对预测算法及节能控制的有效性进行了验证,并分析了其中的不足之处。