NVIDIA AI與生產(chǎn)力應用
隨著CUDA生態(tài)、深度學習生態(tài)的發(fā)展,從前只能在科幻作品中見到的諸多技術(shù)也隨著新一代GPU的普及成為現(xiàn)實。尤其隨著NVIDIA AI與TensorRT等技術(shù)棧的發(fā)布,諸多先進的生成式AI技術(shù)能夠在用戶的電腦上使用GeForce RTX家族的游戲顯卡展開。
例如,在Stable Diffusion中,我們可以使用TensorRT顯著加速SDXL大模型圖像生成。我們使用官方提供的TensorRT拓展包訓練了基于TensorRT的SDXL加速引擎,并使用1024x1024尺寸、采樣50步、CFG SCALE 7的配置生成10批單張圖片進行性能測試。
可以看到,不啟用TensorRT加速時,NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition花了237.4秒才生成圖片。毫無疑問,考慮到我們給到的參數(shù),這個成績也十分值得贊譽,但在開啟TensorRT加速后,SDXL的性能更是提升到一個更新的水平:區(qū)區(qū)118.3秒,近乎腰斬。而隨著用戶生成的圖片數(shù)量/參數(shù)提升,使用TensorRT能夠毫無疑問節(jié)約更多的時間和算力。考慮到NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition擁有12GB的VRAM空間,這張GPU十分適合新入行的專業(yè)人士作為創(chuàng)作平臺。
除了Stable Diffusion之外,還有很多應用也能夠使用NVIDIA AI加速。例如,On1 Resize AI 2023就是一款有效使用了NVIDIA AI技術(shù)棧的圖像無損放大工具。
我們使用這一工具對幾張圖片進行了尺寸放大,可以看到,在AI技術(shù)加持下,畫面的細節(jié)得到了良好的保留。
而在速度方面,每張圖片的生成時間都在十秒以內(nèi),表現(xiàn)可以說是優(yōu)秀了。
當然,除了基于AI、DLSS等技術(shù)棧的諸多工具之外,也有很多工具更依賴傳統(tǒng)意義上的GPGPU能力。好在,Ada Lovelace家族憑借多年以來在計算機圖形學領(lǐng)域的深耕,在這些方面也同樣不落下風。
例如,隨著RTX 40系推出的新一代NVENC硬件加速視頻編解碼器對H.264、HEVC/H.265與AV1三大主流視頻格式提供了全面的支持,且其性能表現(xiàn)十分可觀。我們使用DaVinci Resolve 18軟件對一段ProRes 422 HQ格式的視頻轉(zhuǎn)碼至AV1。
我們使用的素材來自Blender開源電影項目《鋼鐵之淚》,原素材使用ProRes 422 HQ格式編碼,有4K和8K兩個分辨率。使用DaVinci Resolve,我們在80000KB/s的碼率下分別將兩個分辨率的視頻片段編碼為H.265與AV1兩個格式??梢钥吹?,無論是4K還是8K分辨率,我們的NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition GPU憑借最新一代NVENC視頻編解碼器表現(xiàn)十分優(yōu)異,能夠以極高的效率完成素材編解碼。
而在更注重傳統(tǒng)工業(yè)應用領(lǐng)域(如3D建模、醫(yī)學圖形等)的SPECviewperf 2020中,我們也觀測到NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition GPU的表現(xiàn)十分出色,即使是在Game Ready驅(qū)動下也能夠提供相當優(yōu)秀的工作站體驗。
總結(jié)
從我們的測試結(jié)果來看,如果說NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition GPU在外觀配色上做出的選擇還略有爭議的話,那么它在性能上的強勢就毫無疑慮可言。繼承了前輩RTX 4070 2K甜品的定位,它憑借著更巨大的規(guī)模能夠輕松應對2K分辨率下最具挑戰(zhàn)的3A游戲需求,即使是4K分辨率用戶也可以在DLSS 3.5等現(xiàn)代圖形技術(shù)的幫助下獲得頗為可觀的游戲體驗。這張NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition GPU十分適合想要在2K分辨率下體驗極限畫質(zhì)游戲的玩家們?nèi)胧帧?/p>
同時,伴隨著以TensorRT SDK為代表的NVIDIA AI生態(tài)與技術(shù)棧的演化與更大規(guī)模的Ada加速器,我們看到新一代RTX 4070 SUPER GPU憑借著高達568 TOPS的AI算力在AIGC場景下也同樣擁有十分強勁的性能表現(xiàn),也同樣十分適合入門級專業(yè)生成式AI用戶選購.
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誰買誰是冤大頭
這次動畫版的翻車,都算不上我們經(jīng)??吹降哪欠N失敗翻拍,它幾乎只是個半成品....