GPU pour le rendu 3D et les effets visuels
Les moteurs de rendu GPU lancent les rayons sur des cœurs dédiés et gardent toute la scène, textures et géométrie comprises, dans la mémoire du GPU. La scène doit tenir : la taille de la mémoire d’abord, puis la génération des cœurs de lancer de rayons et la fréquence décident du temps de rendu.
GPU adaptés : rendu 3D
Faites défiler horizontalement pour voir toutes les colonnes.
| GPU | Mémoire | Type de mémoire | Bande passante | Puissance max. | Prix/h |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090Ada Lovelace | 24 Go | GDDR6X | 1 008 Go/s | 450 W | dès 0,33 $US |
| RTX 5090Blackwell | 32 Go | GDDR7 | 1 792 Go/s | 575 W | dès 0,69 $US |
| RTX A6000Ampere | 48 Go | GDDR6 | 768 Go/s | 300 W | dès 0,33 $US |
| A40Ampere | 48 Go | GDDR6 | 696 Go/s | 300 W | dès 0,35 $US |
| L40Ada Lovelace | 48 Go | GDDR6 | 864 Go/s | 300 W | dès 0,69 $US |
| L40SAda Lovelace | 48 Go | GDDR6 | 864 Go/s | 350 W | dès 0,79 $US |
| RTX 6000 AdaAda Lovelace | 48 Go | GDDR6 | 960 Go/s | 300 W | dès 0,74 $US |
| RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96 Go | GDDR7 | 1 792 Go/s | Non publié | dès 1,69 $US |
Caractéristiques du constructeur, par GPU ; débits tensoriels sans parcimonie. Les tailles de modèle sont des estimations prudentes en milliards de paramètres, en comptant 80 % de la mémoire ; la longueur de contexte, la taille des lots et le cadriciel modifient la limite réelle. Les prix sont la meilleure offre en direct pour un GPU à l’heure, hors taxes.
Tous les modèles de GPUCe qui compte : rendu 3D
La scène doit tenir en mémoire
La plupart des moteurs de rendu GPU ont besoin de toute la scène dans la mémoire du GPU ; une scène qui ne tient pas bascule dans des modes hors mémoire plus lents ou échoue. Les grandes scènes de production sont la raison d’être des GPU de station de travail de 48 et 96 Go.
Cœurs de lancer de rayons
Seuls les GPU dotés de cœurs de lancer de rayons sont listés ici. Chaque génération (Ampere, Ada Lovelace, Blackwell) accélère le parcours des rayons ; les GPU de centre de données comme la H100 et l’A100 n’ont pas de cœurs de lancer de rayons et ne sont pas faits pour le rendu.
Des images en parallèle
Une animation se rend image par image : plusieurs GPU, ou plusieurs serveurs, rendent des images différentes en même temps et passent à l’échelle de façon presque linéaire. Louer à l’heure transforme un long rendu en rendu court.
Comparer des GPU : rendu 3D
GPU pour le rendu 3D et les effets visuels : questions fréquentes
Quel GPU choisir pour Blender Cycles ?
Cycles utilise les cœurs de lancer de rayons via OptiX sur les GPU NVIDIA RTX. Les cartes GeForce RTX 4090 et RTX 5090 sont rapides pour les scènes qui tiennent dans 24 ou 32 Go ; les RTX 6000 Ada et RTX PRO 6000 conviennent aux scènes plus lourdes avec 48 et 96 Go.
Carte de station de travail ou GeForce pour le rendu ?
Les cartes GeForce offrent beaucoup de vitesse par GPU avec 24 à 32 Go de mémoire. Les cartes de station de travail ajoutent de la mémoire (48 à 96 Go), l’ECC sur la plupart des modèles et des pilotes certifiés pour les applications professionnelles.
Puis-je faire du rendu sur une A100 ou une H100 ?
Elles n’ont pas de cœurs de lancer de rayons : les moteurs de rendu GPU s’y exécutent sans lancer de rayons matériel ou ne les prennent pas en charge. Choisissez une station de travail RTX, une L40, une L40S ou une GeForce RTX pour le rendu.
Comment louer un GPU sur EverXCloud pour l’usage rendu 3D ?
Créez un compte, rechargez votre solde prépayé en euros, en dollars américains ou en livres, puis achetez des heures de GPU sur la bourse au comptant à la meilleure offre, ou déposez une demande au prix que vous êtes prêt à payer. Les locations sont facturées à l’heure. Les prix sont affichés hors taxes et EverXCloud est le vendeur officiel de chaque location.
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Vous avez des serveurs GPU ?
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Autres usages
- GPU pour entraîner de grands modèles de langage
Pré-entraînement et réglage fin complet sur GPU de centre de données à mémoire HBM.
- GPU pour le réglage fin de modèles ouverts
Adaptateurs LoRA et QLoRA sur un seul GPU, dès 24 Go.
- GPU pour l’inférence de LLM
Servir des modèles ouverts : ce qui tient en mémoire, et à quelle vitesse viennent les tokens.
- GPU pour la génération d’images et de vidéos
Modèles de diffusion pour l’image et la vidéo, des cartes de 24 Go aux GPU de 80 Go.
- GPU pour le calcul scientifique et la simulation
Codes de simulation et HPC sur GPU de centre de données à mémoire HBM.