CheckMag | Radeon-kaarten en 3D-renderopdrachten gaan niet samen. Hobbyisten en kunstenaars zijn er niet blij mee

Hoewel grafische kaarten meestal bedoeld zijn voor gamers, zijn er tegenwoordig veel toepassingen die gebruik kunnen maken van de rekenkracht van een goede grafische kaart om verschillende werklasten te versnellen. AI mag dan de belangrijkste drijvende kracht achter de huidige vraag naar GPU's zijn, maar de productie van 3D-inhoud was en is ook een veelgebruikte toepassing. Dit is precies waar Radeon grafische kaarten ondermaats presteren, aangezien bijna alle professionele 3D rendering engines gebruik maken van de CUDA-technologie van Nvidia. AMD's concurrerende HIP API wordt daarentegen zelden geïmplementeerd.

Blendereen van de favorieten onder zowel hobbyisten als experts vanwege het open-source karakter, stond ooit Radeon-gebruikers toe om AMD ProRender te gebruiken waardoor ze hun CUDA-totende concurrenten konden bijhouden. Helaas werd de ondersteuning voor de HIP-engine stopgezet vanaf Blender 4.0, waardoor Radeon-gebruikers in de kou bleven staan. ZLUDA is een poging van derden om CUDA rendering te laten werken op Radeon grafische kaarten door CUDA-instructies te vertalen naar HIP/ROCm, maar het is allemaal niet zo snel en professionals (die normaal gesproken topbetrouwbaarheid en voorspelbaarheid nodig hebben) zouden sowieso niets te maken willen hebben met emulatie.

In de gamingwereld is de Radeon RX 7900 XTX een opmerkelijke prestatievoorsprong op de RTX 4080/Super terwijl hij maar liefst 50% meer VRAM heeft dan zijn rivaal van Nvidia. Door deze feiten lijkt het Radeon-aanbod een geweldige keuze voor makers van 3D-content, maar de hierboven beschreven softwareproblemen betekenen dat het zelfs door de desktop wordt verslagen RTX 4070 in de renderbenchmarks van Blender.

Terwijl desktopbezitters van een RTX 4080 het waarschijnlijk niet erg vinden om genoegen te moeten nemen met "slechts" 16 GB VRAM zolang de kaart de topspeler van Radeon in het stof laat liggen, liggen de zaken heel anders bij het lagere Nvidia-aanbod. Mensen met een budget worden uiteindelijk ernstig beperkt door de veel kleinere VRAM-pools. Dit is waar de lagere kaarten van Radeon hadden kunnen schitteren met hun ruime VRAM-buffers - als er geen slechte HIP/ROCm-adoptie was geweest.

Een freelance artiest zoals ik zou natuurlijk een PC willen bouwen die zowel gaming als 3D-contentproductie even goed aankan; helaas zou een Radeon-kaart tekortschieten. Elke aspirant-hobbyist of kunstenaar die de professionals naar de juiste grafische kaart vraagt, krijgt altijd één antwoord: Ga voor Nvidia, want verwerkingssnelheid is van het grootste belang voor ontwerpers die hun brood verdienen met 3D-kunst, wat betekent dat alle plannen om een volledigAMD PC te bouwen van tafel zijn. Dit is geen probleem voor de fans van Jensen Huang, maar het betekent wel dat zowel hobbyisten als commerciële klanten geen andere keuze hebben dan te betalen voor een Nvidia GPU om de renderprestaties te krijgen die ze nodig hebben.

Nvidia heeft veel ervaring op dit gebied en langdurige samenwerkingsverbanden met industrieën en bedrijven die CUDA gebruiken. Ondertussen zijn de softwarestacks van AMD relatief nieuw en hebben ze meer tijd nodig om concurrerend te worden. AMD is zich er in ieder geval op AI-gebied van bewust dat het met ROCm op achterstand staat en doet substantiële overnames om dat te verhelpen om dat te verhelpen, waar andere werklasten verbeteringen van zouden moeten zien. Ondertussen zijn derde partijen ook hard aan het werk om de kloof tussen CUDA en HIP te overbruggen. Naast het eerder genoemde ZLUDA, wordt er gewerkt aan de SCALE-tool van Spectral Compute in een poging om niet-Nvidia GPU's rechtstreeks CUDA te laten uitvoeren, zonder een vertaallaag zonder een vertaallaag.

Er worden stappen in de goede richting gezet, maar het zal AMD veel tijd en moeite kosten om de wurggreep te doorbreken die Nvidia heeft op de 3D-contentindustrie. Het is geen gemakkelijke taak om mensen die GeForce al meer dan tien jaar aanbevelen, aan uw kant te krijgen.