CheckMag | Karty graficzne Radeon i renderowanie 3D nie idą w parze. Hobbyści i artyści nie są z tego powodu rozbawieni

Choć karty graficzne są najczęściej przeznaczone dla graczy, wiele aplikacji może dziś wykorzystać moc obliczeniową zapewnianą przez dobrą kartę graficzną do przyspieszenia różnych obciążeń. Sztuczna inteligencja może być główną siłą napędową dzisiejszego popytu na GPU, ale produkcja treści 3D była i jest również powszechnym przypadkiem użycia. To właśnie tutaj karty graficzne Radeon nie spełniają oczekiwań, ponieważ prawie wszystkie profesjonalne silniki renderujące 3D wykorzystują technologię CUDA firmy Nvidia. Z drugiej strony, konkurencyjne API HIP firmy AMD jest rzadko wdrażane.

Blenderjeden z ulubionych wśród hobbystów i ekspertów ze względu na swój charakter open-source, kiedyś pozwalał użytkownikom Radeonów na korzystanie z AMD ProRender pozwalając im dotrzymać kroku konkurentom korzystającym z CUDA. Niestety, wsparcie dla silnika opartego na HIP zostało przerwane począwszy od Blendera 4.0, pozostawiając użytkowników Radeonów na lodzie. ZLUDA to wysiłek strony trzeciej mający na celu umożliwienie renderowania CUDA na kartach graficznych Radeon poprzez tłumaczenie instrukcji CUDA na HIP/ROCm, ale nie jest to zbyt szybkie, a profesjonaliści (którzy zwykle wymagają najwyższej niezawodności i przewidywalności) i tak nie chcieliby mieć nic wspólnego z emulacją.

W świecie gier Radeon RX 7900 XTX ma znaczącą przewagę wydajności nad kartą RTX 4080/Super jednocześnie posiadając aż o 50% więcej pamięci VRAM niż jego rywal Nvidia. Fakty te sprawiają, że oferta Radeona wydaje się świetnym wyborem dla twórców treści 3D, ale opisane powyżej problemy z oprogramowaniem oznaczają, że jest on pokonany nawet przez komputer stacjonarny RTX 4070 w benchmarkach renderowania Blendera.

Podczas gdy posiadacze stacjonarnych RTX 4080 prawdopodobnie nie mają nic przeciwko konieczności zadowolenia się "zaledwie" 16 GB pamięci VRAM, o ile karta pozostawia w tyle topowego Radeona, sprawy mają się zupełnie inaczej w przypadku oferty Nvidii z niższej półki. Osoby z ograniczonym budżetem są w końcu poważnie ograniczone przez znacznie mniejsze pule pamięci VRAM. To właśnie tutaj karty Radeon z niższej półki mogły zabłysnąć swoimi obszernymi buforami VRAM - gdyby nie słaba adopcja HIP/ROCm.

Niezależny artysta, taki jak ja, naturalnie chciałby zbudować komputer, który równie dobrze radziłby sobie zarówno z grami, jak i produkcją treści 3D; niestety, karta Radeon nie spełniłaby tego zadania. Każdy początkujący hobbysta lub artysta pytający profesjonalistów o odpowiednią kartę graficzną zawsze otrzyma jedną odpowiedź: Proszę wybrać Nvidię, ponieważ szybkość przetwarzania jest najważniejsza dla twórców utrzymujących się ze sztuki 3D, co oznacza, że wszelkie plany zbudowania komputera PC w całości opartego na układach AMD nie wchodzą w grę. Nie jest to problem dla fanów Jensena Huanga, ale oznacza to, że zarówno hobbystom, jak i klientom komercyjnym nie pozostaje nic innego, jak zapłacić za GPU Nvidii, aby uzyskać wydajność renderowania, której potrzebują.

Nvidia ma duże doświadczenie w tej dziedzinie, a także wieloletnie partnerstwo z branżami i firmami korzystającymi z CUDA. W międzyczasie stosy oprogramowania AMD są stosunkowo nowe i potrzebują więcej czasu, aby stać się konkurencyjnymi. Przynajmniej w dziedzinie sztucznej inteligencji AMD zdaje sobie sprawę, że jest w tyle z ROCm i jest dokonując znacznych przejęć aby temu zaradzić, co powinno przynieść poprawę w innych obciążeniach. W międzyczasie firmy trzecie również ciężko pracują, aby wypełnić lukę między CUDA i HIP. Oprócz wspomnianego wcześniej ZLUDA, trwają prace nad narzędziem SCALE firmy Spectral Compute, które ma na celu umożliwienie procesorom graficznym firm innych niż Nvidia bezpośredniego uruchamiania CUDA bez warstwy tłumaczeniowej.

Podejmowane są ruchy w dobrym kierunku, ale AMD będzie potrzebować dużo czasu i wysiłku, aby przełamać ucisk, jaki Nvidia ma w branży treści 3D. Nie jest łatwo przekonać do siebie ludzi, którzy od ponad dekady polecają stronę GeForce.