GPU do renderingu 3D i efektów wizualnych
Renderery GPU śledzą promienie na dedykowanych rdzeniach ray tracingu i trzymają całą scenę, z teksturami i geometrią, w pamięci GPU. Scena musi się zmieścić: najpierw liczy się rozmiar pamięci, potem generacja ray tracingu i taktowanie decydują o czasie renderowania.
GPU pasujące do zastosowania: rendering 3D
Przesuń w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| GPU | Pamięć | Typ pamięci | Przepustowość | Maks. moc | Cena/h |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090Ada Lovelace | 24 GB | GDDR6X | 1008 GB/s | 450 W | od 0,33 USD |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB | GDDR7 | 1792 GB/s | 575 W | od 0,69 USD |
| RTX A6000Ampere | 48 GB | GDDR6 | 768 GB/s | 300 W | od 0,33 USD |
| A40Ampere | 48 GB | GDDR6 | 696 GB/s | 300 W | od 0,35 USD |
| L40Ada Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 864 GB/s | 300 W | od 0,69 USD |
| L40SAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 864 GB/s | 350 W | od 0,79 USD |
| RTX 6000 AdaAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 960 GB/s | 300 W | od 0,74 USD |
| RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96 GB | GDDR7 | 1792 GB/s | Nie opublikowano | od 1,69 USD |
Specyfikacje producenta, na jedno GPU; wydajność tensorowa bez rzadkości. Rozmiary modeli to ostrożne szacunki w miliardach parametrów, przy założeniu 80% pamięci; długość kontekstu, rozmiar partii i framework zmieniają rzeczywisty limit. Ceny to najlepsza oferta na żywo za jedno GPU na godzinę, bez podatku.
Wszystkie modele GPUCo się liczy w zastosowaniu: rendering 3D
Scena musi zmieścić się w pamięci
Większość rendererów GPU potrzebuje całej sceny w pamięci GPU; scena, która się nie mieści, przechodzi w wolniejszy tryb out-of-core lub kończy się błędem. Duże sceny produkcyjne to powód, dla którego istnieją GPU do stacji roboczych 48 GB i 96 GB.
Rdzenie ray tracingu
Wymieniamy tu tylko GPU z rdzeniami ray tracingu. Każda generacja (Ampere, Ada Lovelace, Blackwell) przyspiesza przechodzenie promieni; GPU do centrów danych, takie jak H100 i A100, nie mają rdzeni ray tracingu i nie są przeznaczone do renderingu.
Klatki równolegle
Animacje renderuje się klatka po klatce: kilka GPU lub kilka serwerów renderuje jednocześnie różne klatki i skaluje się niemal liniowo. Wynajem na godziny zamienia długi rendering w krótki.
Porównaj GPU do zastosowania: rendering 3D
GPU do renderingu 3D i efektów wizualnych: najczęstsze pytania
Które GPU jest najlepsze do Blender Cycles?
Cycles korzysta z rdzeni ray tracingu przez OptiX na GPU NVIDIA RTX. Karty GeForce RTX 4090 i RTX 5090 są szybkie przy scenach mieszczących się w 24 lub 32 GB; RTX 6000 Ada i RTX PRO 6000 pasują do cięższych scen dzięki 48 GB i 96 GB.
Karta do stacji roboczych czy GeForce do renderingu?
Karty GeForce dają dużą szybkość na GPU przy 24–32 GB pamięci. Karty do stacji roboczych dokładają pamięć (48–96 GB), ECC w większości modeli i sterowniki certyfikowane dla aplikacji profesjonalnych.
Czy mogę renderować na A100 lub H100?
Nie mają rdzeni ray tracingu, więc renderery GPU działają bez sprzętowego ray tracingu albo ich nie obsługują. Do renderingu wybierz GPU RTX do stacji roboczych, L40, L40S lub GeForce RTX.
Jak wynająć GPU do zastosowania „rendering 3D” w EverXCloud?
Załóż konto, doładuj saldo przedpłacone w euro, dolarach amerykańskich lub funtach, a następnie kup godziny GPU na giełdzie spot po najlepszej ofercie lub złóż zlecenie po cenie, jaką chcesz zapłacić. Wynajem jest rozliczany godzinowo. Ceny podajemy bez podatku, a EverXCloud jest sprzedawcą (merchant of record) każdego wynajmu.
Bądź gotów w dniu startu
Załóż konto już teraz: doładujesz saldo i wynajmiesz GPU pasujące do Twojego zastosowania, gdy tylko rynek zostanie otwarty.
Masz serwery GPU?
Firmy mogą dołączyć do EverXCloud Network i sprzedawać godziny swoich serwerów GPU na giełdzie spot.
Inne zastosowania
- GPU do treningu dużych modeli językowych
Pre-trening i pełny fine-tuning na GPU do centrów danych z pamięcią HBM.
- GPU do fine-tuningu otwartych modeli
Adaptery LoRA i QLoRA na jednym GPU, od 24 GB.
- GPU do inferencji LLM
Serwuj otwarte modele: co mieści się w pamięci i jak szybko pojawiają się tokeny.
- GPU do generowania obrazów i wideo
Modele dyfuzyjne do obrazów i wideo, od kart 24 GB po GPU 80 GB.
- GPU do obliczeń naukowych i symulacji
Symulacje i kody HPC na GPU do centrów danych z pamięcią HBM.