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huozm32831 2024-05-01 20:37

对于什么才是AI PC,Intel、AMD的观点出奇的一致,都强调必须是CPU、GPU、NPU三位一体,尤其是大力推行新的NPU,NVIDIA作为显卡厂商就不干了,认为只有配备强大的RTX GPU显卡才是真正的AI PC。
NVIDIA RTX GPU诞生于2018年,这些年来陆续进入各个行业领域,提供广泛的应用加速,包括但不限于:游戏、内容创作、影音、生产力、开发、日常生活等等。


在算力方面,NPU毕竟是用于持续性的AI低负载,比如说Windows视频会议效果处理等,现阶段只能做到10-45 TOPS。
RTX显卡的算力至少也能超过100 TOPS,最高可超过1300 TOPS,对于任何AI负载都很轻松,比如对于本地大语言模型,RTX 4050都可以超越苹果M3,RX 7900 XTX作为竞品旗舰也还不如RTX 4070 SUPER。

在生态方面,NVIDIA更是非常自豪,RTX显卡已经支持超过500款游戏和应用的AI加速,还提供全面、强大的开发平台。
其中,RTX AI游戏超过了370款,DLSS 3超分辨率、RTX Remix游戏改造、ACE数字人等都用到了RTX AI加速,尤其是DLSS最高可带来4倍的性能提升。
RTX AI应用则超过125款,遍布图像编辑、视频编辑、3D设计、直播等领域,以及各种独有的AI SDK,最高可带来10倍的性能提升。
比如说Stable Diffusion生图速度提升7倍,Autodesk Arnold渲染速度提升6倍、DaVinci Resove视频编辑速度提升2.5倍、Adobe Premiere Pro音频编辑速度提升4.5倍,等等。







jjybzxw 2024-05-01 20:40
NVIDIA(英伟达)是一家知名的图形处理器(GPU)生产商,其RTX系列显卡在游戏和专业视觉计算领域非常受欢迎。RTX显卡采用了名为“实时光线追踪”(Real-Time Ray Tracing)的技术,这项技术可以显著提升图形的逼真度,为玩家和专业人士提供更加沉浸式的体验。

在人工智能(AI)领域,NVIDIA的GPU也扮演了重要角色。它们不仅能够处理复杂的图形计算,还可以用于深度学习和机器学习算法的训练和推理。相比于传统的CPU计算,GPU加速可以将深度学习模型的训练时间缩短到原来的十分之一甚至更少。

因此,如果一个个人电脑(PC)配备了RTX显卡,它将拥有更强的图形处理能力和潜在的AI性能。但是,是否拥有了RTX显卡就能称之为真正的AI PC,还需要考虑其他因素,如系统的整体配置、内存、存储以及软件环境等。

性能飞跃10倍这一说法可能是指相对于前一代产品或是在特定基准测试下的性能提升。然而,实际应用中的性能提升会受到多种因素的影响,包括但不限于所运行的AI模型的复杂度、数据集的大小和复杂性以及系统的其他硬件配置。

总之,虽然RTX显卡在图形处理和AI方面具有强大的性能,但将其称为“真AI PC”的唯一标志可能是一种夸张的说法。真正的AI PC需要综合考虑多方面的因素,而不仅仅是显卡的性能。


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