Rendu GPU (Graphics Processing Unit)
Le rendu GPU permet d’utiliser votre carte graphique pour le rendu, au lieu du CPU. Cela peut accélérer le rendu, car les GPU modernes sont conçus pour effectuer beaucoup de calculs. D’autre part, ils ont également certaines limitations dans le rendu de scènes complexes, en raison d’une mémoire plus limitée et des problèmes d’interactivité lors de l’utilisation de la même carte graphique pour l’affichage et le rendu.
Pour activer le rendu GPU, allez dans et sélectionnez CUDA, OptiX, HIP, oneAPI ou Metal. Ensuite, vous devez configurer chaque scène pour utiliser le rendu GPU dans .
Technologies de rendu
Blender prend en charge différentes technologies pour le rendu sur le GPU en fonction du fabricant particulier du GPU et du système d’exploitation.
Note
With all GPU rendering technologies, Ouvrir le Shading Language is not supported.
CUDA – NVIDIA
CUDA est pris en charge sur Windows et Linux et nécessite une carte graphique Nvidia avec capacité de calcul 3.0 et supérieure. Pour vous assurer que votre GPU est pris en charge, consultez la liste des cartes graphiques Nvidia avec les capacités de calcul et les cartes graphiques prises en charge.
OptiX – NVIDIA
OptiX is supported on Windows and Linux and requires a Nvidia graphics cards with compute capability 5.0 and higher and a driver version of at least 470. To make sure your GPU is supported, see the list of Nvidia graphics cards OptiX works best on RTX graphics cards with hardware ray tracing support (e.g. Turing and above).
HIP – AMD
HIP est pris en charge sur Windows et Linux et nécessite une carte graphique AMD avec l’architecture Vega ou plus récente. Les GPU discrets et les APU sont pris en charge.
Les GPU pris en charge incluent :
Radeon VII
Radeon RX Vega Series
Radeon RX 5000 Series
Radeon RX 6000 Series
Radeon RX 7000 Series
Radeon Pro WX 9100
Radeon Pro W6000 Series
Note
The RDNA3 GPUs like the RX 7000 Series require Blender 3.3.2 LTS or newer.
Versions minimales du pilote :
Windows : Radeon Software 21.12.1 ou Radeon PRO Software 21.Q4
Linux : Radeon Software 22.10 ou ROCm 5.1
Please refer to AMD’s website for more information about AMD graphics cards and their architectures.
Note
The Clip extension mode in the Nœud Image Texture is not supported.
oneAPI – Intel
oneAPI is a computation library that is supported on Windows and Linux and requires a Intel® Arc™ graphics card with the Xe HPG architecture.
Les GPU pris en charge incluent :
Intel® Arc™ A-Series
Versions minimales du pilote :
Windows: Intel Graphics Driver 30.0.101.3430
Linux: OpenCL runtime 22.10.23904
Veuillez consulter le site web Intel pour plus d’informations sur les cartes graphiques Intel et leurs architectures.
Metal – Apple (macOS)
Metal is supported on Apple computers with Apple Silicon or AMD graphics cards. macOS 12.2 is required to use Metal with Apple Silicon while macOS 12.3 is required to use Metal with AMD graphics cards.
Note
MNEE caustics are not supported in Metal.
Questions fréquemment posées
Pourquoi Blender ne répond-il pas pendant le rendu ?
While a graphics card is rendering, it cannot redraw the user interface, which makes Blender unresponsive. We attempt to avoid this problem by giving back control over to the GPU as often as possible, but a completely smooth interaction cannot be guaranteed, especially on heavy scenes. This is a limitation of graphics cards for which no true solution exists, though we might be able to improve this somewhat in the future.
If possible, it is best to install more than one GPU, using one for display and the other(s) for rendering.
Pourquoi une scène qui est rendue sur le processeur ne s’affiche-t-elle pas sur le GPU ?
Il peut y avoir plusieurs causes, mais la plus courante est qu’il n’y a pas assez de mémoire sur votre carte graphique. En règle générale, le GPU ne peut utiliser que la quantité de mémoire qui se trouve sur le GPU (voir Est-ce que plusieurs GPU augmenteraient la mémoire disponible? pour plus d’informations). Généralement beaucoup plus faible que la quantité de mémoire système à laquelle le CPU peut accéder. Avec les appareils CUDA, OptiX, HIP et Metal, si la mémoire GPU est pleine, Blender essaiera automatiquement d’utiliser la mémoire système. Cela aura un impact sur les performances, mais aboutira généralement à un rendu plus rapide que l’utilisation du rendu CPU.
Plusieurs GPU peuvent-ils être utilisés pour le rendu ?
Oui, allez dans et configurez-le comme vous le souhaitez.
Est-ce que plusieurs GPU augmenteraient la mémoire disponible ?
Typically, no, each GPU can only access its own memory, however, some GPUs can share their memory. This is can be enabled with Distributed Memory Across Devices.
Qu’est-ce qui permet un rendu plus rapide ?
Cela varie en fonction du matériel utilisé. Différentes technologies ont également des temps de calcul différents en fonction de la scène testée. Pour obtenir les informations les plus récentes sur les performances des différents appareils, parcourez la ressource Blender Open Data.
Messages d’erreur
In case of problems, be sure to install the official graphics drivers from the GPU manufacturers website, or through the package manager on Linux.
Version GNU non prise en charge
Sous Linux, en fonction de votre version de GCC, vous pouvez obtenir cette erreur. Consultez le Guide d’installation de Nvidia CUDA pour Linux pour une liste des versions de GCC prises en charge. Il existe deux solutions possibles à cette erreur :
- Utiliser un autre compilateur
Si vous avez installé un GCC plus ancien compatible avec la version de la boîte à outils CUDA installée, vous pouvez l’utiliser à la place du compilateur par défaut. Cela se fait en définissant la variable d’environnement
CYCLES_CUDA_EXTRA_CFLAGSlors du démarrage de Blender.Lancez Blender à partir de la ligne de commande comme suit :
CYCLES_CUDA_EXTRA_CFLAGS="-ccbin gcc-x.x" blender
(Remplacez le nom ou le chemin du compilateur GCC compatible).
- Supprimer les vérifications de compatibilité
Si ce qui précède échoue, supprimez la ligne suivante dans
/usr/local/cuda/include/host_config.h:#error -- unsupported GNU version! gcc x.x and up are not supported!Cela permettra à Cycles de compiler avec succès le noyau de rendu CUDA la première fois qu’il tentera d’utiliser votre GPU pour le rendu. Une fois le noyau construit avec succès, vous pourrez lancer Blender comme vous le feriez normalement et le noyau CUDA sera toujours utilisé pour le rendu.
CUDA Error: Kernel compilation failed
This error may happen if you have a new Nvidia graphics card that is not yet supported by the Blender version and CUDA toolkit you have installed. In this case Blender may try to dynamically build a kernel for your graphics card and fail.
Dans ce cas, vous pouvez :
Vérifiez si la dernière version de Blender (versions officielles ou expérimentales) prend en charge votre carte graphique.
Si vous construisez vous-même Blender, essayez de télécharger et d’installer une nouvelle boîte à outils pour développeurs CUDA.
Normalement, les utilisateurs n’ont pas besoin d’installer la boîte à outils CUDA car Blender est livré avec des noyaux précompilés.
Error: Out of memory
Cela signifie généralement qu’il n’y a pas assez de mémoire pour stocker la scène à utiliser par le GPU.
Note
Une façon de réduire l’utilisation de la mémoire consiste à utiliser des textures de résolution plus petite. Par exemple, les textures d’image 8k, 4k, 2k et 1k occupent respectivement 256 Mo, 64 Mo, 16 Mo et 4 Mo de mémoire.
The Nvidia OpenGL driver lost connection with the display driver
Si un GPU est utilisé à la fois pour l’affichage et le rendu, Windows a une limite de temps pendant laquelle le GPU peut effectuer des calculs de rendu. Si vous avez une scène particulièrement lourde, les cycles peuvent prendre trop de temps GPU. La réduction de la taille de la Tile Size dans le panneau Performances peut atténuer le problème, mais la seule vraie solution consiste à utiliser des cartes graphiques distinctes pour l’affichage et le rendu.
Another solution can be to increase the time-out, although this will make the user interface less responsive when rendering heavy scenes. Learn More Here.
CUDA error: Unknown error in cuCtxSynchronize()
An unknown error can have many causes, but one possibility is that it is a time-out. See the above answer for solutions.