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不只是游戏还有AI功能! 技嘉雪鹰RTX 4070 SUPER AERO OC 12G测评

2024年08月30日 游戏引擎 我要评论
众所周知,魔鹰、风魔、小雕等产品系列,都是凭借其独特的电竞风格,赢得了众多玩家的喜爱。它们以相对激进、炫酷的设计理念,迎合了当前电竞市场的需求,满足了玩家对于个性化、高性能的需求。然而,技嘉旗下的雪鹰

在值得注意的是,当下这个追求极致游戏体验的时代,高性能pc与卓越网络环境已成为玩家们不可或缺的利器。他们渴望在游戏中畅享如丝般顺滑的操作体验,绝不容忍任何环节的拖沓与卡顿。而nvidia reflex功能的应运而生,正是为了满足这一迫切需求,它致力于将系统延迟降至最低,力图为玩家带来前所未有的流畅感受。

借助frameview的游戏数据抓取功能,我们发现技嘉rtx 4070 super雪鹰在开启dlss 3之后,不仅显著降低了系统延迟,更让1%l fps明显增加。以《心灵杀手2》为例,在1440p分辨率下,系统延迟从原本的57ms锐减至43ms,而1%l fps则从40飙升至惊人的111;当切换到1080p分辨率时,系统延迟从45ms降至33ms,1%l fps也水涨船高,从36跃升至149。值得一提的是,这种变化趋势并非孤例,在所有测试游戏中均得到了验证,那便是:随着游戏画面分辨率的降低和帧率的提升,系统延迟的降低效果愈发显著,1%l fps也愈发亮眼。有了dlss 3的帮助,玩家们可以毫无顾虑地投身游戏世界,尽享每一个精彩瞬间。无论是高速运动的竞技场景,还是细腻入微的操作环节,都能够体验到行云流水般的顺畅自然。技嘉rtx 4070 super雪鹰与dlss 3的组合,无疑将成为追求极致游戏体验的玩家们的好帮手。

dlss 3.5测试

随着技术的不断革新,dlss技术已经来到了3.5版本。据nvidia官方资料显示,这一版本相较于dlss 3,实现了技术层面的巨大跨越——通过汲取高达五倍的超级计算机训练数据量、深度锤炼ray reconstruction技术,使得dlss 3.5犹如拥有了智慧之眼,能够更为精准、智能地辨识各种纷繁复杂的光线追踪效果。在采样时间与空间维度的抉择上,它总能做出最优选择。值得一提的是,dlss 3.5的背后是庞大的脱机图形渲染训练所孕育出的光线重建大数据模型。在这一庞大的训练过程中,ray reconstruction光线重建技术能够精准识别各种光照模式,如镜面反射、全局光照或环境光遮蔽等,并将这些数据应用于实际游戏中的光线重建,这使得dlss 3.5在图形质量上超越了传统的降噪算法模块。这使得dlss 3.5在图形质量的赛道上,轻松超越了传统降噪算法模块的局限,展现出前所未有的清晰与真实。

▲在开启rtx on@dlss 3.5之后,游戏画面呈现的细节更为丰富、真实。左rr光线重建关闭,右rr光线重建开。

为了探寻dlss 3.5的魔力所在,我们特地针对热门大作《赛博朋克2077:往日之影》展开了深入细致的测试,结果令人振奋。当我们通过技嘉rtx 4070 super雪鹰开启dlss光线重构后,帧率水准相较于dlss 2时代有了显著提升;同时,画面质量也得到进一步增强,许多细节之处纤毫毕现。由此可见,dlss 3.5不仅为我们带来了画面优化上的视觉盛宴,更在帧率表现上有所提升。

studio创作性能与aigc测试

为了全面揭开技嘉rtx 4070 super雪鹰在创作领域的神秘面纱,我们特意甄选了多款行业顶尖的软件进行测试,包括davinci resolve 18、blender opendata、blender以及v-ray benchmark等。

在blender opendata的严苛考验下,技嘉rtx 4070 super雪鹰分别在monster、junkshop、classroom三大场景中得到了3327、1562、1667的高分。尽管rtx 3070和rtx 3070 ti也展现了不俗的实力,但在与技嘉rtx 4070 super雪鹰的较量中,它们不得不甘拜下风。这种优势在v-ray benchmark的gpu cuda、gpu rtx模式下得到了进一步维持,技嘉rtx 4070 super雪鹰以1994和2675的傲人成绩,再次证明了它比上代产品的优越。

在视频转码和图像处理的战场上,技嘉rtx 4070 super雪鹰同样保持了对位领先,将rtx 3070和rtx 3070 ti远远甩在身后。值得一提的是,其搭载的第八代nvenc编码器如同一把锋刃,在av1硬件编码转码过程中大显身手,显著缩短了转码时间。

对于那些钟情于ai绘画创作的用户来说,我们特别测试了当下热门的stable-diffusion工具,由于tensorrt运算框架的加入,目前的rtx 40系列显卡在ai生成方面效率得到了大幅提升。事实上,trt是一套与模型优化和部署紧密相关的工具,其涵盖了推理优化器和运行时环境。它能够针对已训练好的模型的推理过程进行运算合并与优化,从而生成一种全新的计算流程,并将其保存为trt引擎。这一工具能够高效地完成推理过程,进而提高深度学习模型的吞吐量和降低延迟,使其更符合线上服务的需求。

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