CheckMag | Les cartes Radeon et les travaux de rendu 3D ne font pas bon ménage. Les amateurs et les artistes ne s'en amusent pas

Bien que les cartes graphiques s'adressent le plus souvent aux joueurs, de nombreuses applications peuvent aujourd'hui utiliser la puissance de calcul fournie par une bonne carte graphique pour accélérer diverses charges de travail. L'IA est peut-être le principal moteur de la demande actuelle de GPU, mais la production de contenu 3D était et est toujours un cas d'utilisation courant. C'est précisément dans ce domaine que les cartes graphiques Radeon ne sont pas à la hauteur, car la quasi-totalité des moteurs de rendu 3D professionnels s'appuient sur la technologie CUDA de Nvidia. L'API HIP concurrente d'AMD est quant à elle rarement mise en œuvre.

Blenderl'un des favoris des amateurs et des experts pour sa nature open-source, permettait autrefois aux utilisateurs de Radeon d'utiliser AMD ProRender ce qui leur permettait de rester à la hauteur de leurs concurrents dotés de CUDA. Malheureusement, la prise en charge du moteur HIP a été interrompue à partir de Blender 4.0, laissant les utilisateurs de Radeon sur le carreau. ZLUDA est un effort d'une tierce partie pour faire fonctionner le rendu CUDA sur les cartes graphiques Radeon en traduisant les instructions CUDA en HIP/ROCm, mais ce n'est pas très rapide et les professionnels (qui ont normalement besoin d'une fiabilité et d'une prévisibilité maximales) ne voudraient de toute façon pas avoir affaire à l'émulation.

Dans le monde du jeu, la Radeon RX 7900 XTX dispose d'une avance notable en termes de performances par rapport à la RTX 4080/Super tout en ayant 50% de VRAM en plus que sa rivale Nvidia. Ces faits font de la Radeon un excellent choix pour les créateurs de contenu 3D, mais les problèmes logiciels décrits ci-dessus signifient qu'elle est battue même par la RTX 4070 dans les tests de rendu de Blender.

Alors que les possesseurs de RTX 4080 ne voient probablement pas d'inconvénient à devoir se contenter de "seulement" 16 Go de VRAM tant que la carte laisse le meilleur Radeon dans la poussière, les choses sont très différentes avec les offres bas de gamme de Nvidia. Les personnes disposant d'un budget limité se retrouvent sévèrement limitées par des réserves de VRAM bien plus petites. C'est là que les cartes Radeon d'entrée de gamme auraient pu briller grâce à leurs tampons de VRAM généreux, si elles n'avaient pas été mal adoptées par HIP/ROCm.

Un artiste indépendant comme moi souhaiterait naturellement construire un PC capable de jouer et de produire du contenu 3D aussi bien l'un que l'autre ; malheureusement, une carte Radeon ne serait pas à la hauteur. Tout amateur ou artiste en herbe qui demande aux professionnels quelle est la bonne carte graphique obtiendra toujours la même réponse : "Choisissez Nvidia, parce que le traitement de l'image est trop élevé : Optez pour Nvidia, car la vitesse de traitement est primordiale pour les créateurs qui vivent de l'art 3D, ce qui signifie que tout projet de construction d'un PC entièrement équipé d'une carte AMD est exclu. Ce n'est pas un problème pour les fans de Jensen Huang, mais cela signifie que les amateurs et les clients commerciaux n'ont d'autre choix que de payer pour un GPU Nvidia afin d'obtenir les performances de rendu dont ils ont besoin.

Nvidia possède une grande expérience dans ce domaine et des partenariats de longue date avec les industries et les entreprises qui utilisent CUDA. Dans le même temps, les piles logicielles d'AMD sont relativement nouvelles et ont besoin de plus de temps pour devenir compétitives. Au moins dans le domaine de l'IA, AMD est consciente qu'elle est en retrait avec ROCm et fait des acquisitions substantielles pour y remédier pour y remédier, ce qui devrait permettre à d'autres charges de travail de bénéficier d'améliorations. Entre-temps, des tiers s'efforcent de combler le fossé entre CUDA et HIP. Outre ZLUDA, mentionné plus haut, l'outil SCALE de Spectral Compute est en cours d'élaboration dans le but de permettre aux GPU non-Nvidia d'exécuter CUDA directement, sans couche de traduction cUDA sans couche de traduction.

Les choses évoluent dans le bon sens, mais il faudra beaucoup de temps et d'efforts à AMD pour briser la mainmise de Nvidia sur l'industrie du contenu 3D. Il n'est pas facile de rallier à votre cause des personnes qui recommandent GeForce depuis plus de dix ans.