RTX 50顯卡評測背后的秘密武器：深度剖析AI基準(zhǔn)測試

引言：

科技的海潮滾滾向前，每一次硬件的迭代都不僅僅是數(shù)字的更改，更是應(yīng)用處景的深刻變革。近期兩大年夜顯卡巨擘紛紛宣布了新一代的NVIDIA GeForce RTX 50系列與AMD Radeon RX 9070系列花費(fèi)級顯卡，激發(fā)了玩家、內(nèi)容創(chuàng)作者，甚至是專業(yè)人士的熱烈評論辯論。與以往不合的是，除了傳統(tǒng)的游戲機(jī)能晉升外，一個(gè)愈發(fā)洪亮的關(guān)鍵詞成為宣布會(huì)和后續(xù)分析的核心――人工智能（AI）算力。

TOPS/FLOPS（理論峰值算力）：

我們清楚地看到，花費(fèi)級顯卡的設(shè)計(jì)理念正在經(jīng)歷一場深刻的演變。它們不再僅僅是驅(qū)動(dòng)極致游戲畫面的“游戲卡”，而是越來越多地承擔(dān)起內(nèi)容創(chuàng)作加快、復(fù)雜科學(xué)計(jì)算，甚至驅(qū)動(dòng)前沿AI模型的重?fù)?dān)。

從視頻編輯中的智能對象摳圖、音頻降噪，到3D襯著中的AI幫助優(yōu)化，再到本地運(yùn)行大年夜型說話模型（LLM）的潛力，AI正以前所未有的速度滲入滲出到我們數(shù)字生活的方方面面。而這一切，都對底層硬件的AI處理才能提出了更高的請求。

各大年夜科技媒體和自力評測機(jī)構(gòu)對這些新生代顯卡的評測申報(bào)中，除了慣例的3DMark、游戲幀率等數(shù)據(jù)外，一系列專業(yè)的AI基準(zhǔn)測試對象及其得分也占據(jù)了顯要地位。這些對象，如MLPerf、UL Procyon AI Inference Benchmark等，正成為衡量顯卡“聰明”程度的標(biāo)尺。那么，這些看似復(fù)雜的AI測試對象畢竟是什么？它們是若何工作的？我們又該若何解讀其測試成果，從而精確評估一款顯卡在AI時(shí)代的真實(shí)價(jià)值？下面我們將會(huì)應(yīng)用技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鷹 16G顯卡為大年夜家進(jìn)行一系列的實(shí)測與詳解。

花費(fèi)級顯卡周全擁抱AI

AI，特別是深度進(jìn)修，其核心運(yùn)算大年夜多涉及大年夜范圍的矩陣和向量運(yùn)算。例如，神經(jīng)收集的練習(xí)和推理過程，本質(zhì)上就是對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)的、相對簡單的數(shù)學(xué)計(jì)算。GPU最初為圖形襯著而設(shè)計(jì)，其核心優(yōu)勢在于擁稀有千個(gè)小型計(jì)算核心（如NVIDIA的CUDA核心或AMD的Stream Processors），可以或許同時(shí)履行大年夜量并行計(jì)算義務(wù)（SIMD - Single Instruction, Multiple Data）。這種架構(gòu)與AI算法的需求不約而同，使得GPU在處理這些義務(wù)時(shí)遠(yuǎn)比CPU（中心處理器，其核心數(shù)量較少，但單個(gè)核心功能更強(qiáng)大年夜，更善于復(fù)雜的邏輯控制和串行義務(wù)）更高效。

尤其是近年來，幾大年夜顯卡上游廠商靈敏地捕獲到了AI的趨勢，開端在GPU芯片中集成專為AI計(jì)算優(yōu)化的硬件單位。個(gè)中NVIDIA的Tensor Cores就是個(gè)中的佼佼者，它們針對深度進(jìn)修中常見的混淆精度矩陣乘法運(yùn)算進(jìn)行了特別優(yōu)化，可以或許大年夜幅晉升特定AI工作負(fù)載的吞吐量。

具體機(jī)能展示會(huì)在答復(fù)內(nèi)容的最后小字出現(xiàn)，如上圖我們拿技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鷹 16G顯卡做的測試速度為66.62 tok/sec與0.30s TTFT，并且其顯存占用為11GB。

拿新一代的花費(fèi)顯卡技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鷹 16G顯卡規(guī)格來說，同樣是采取了TSMC同新一代的TSMC 4nm 4N制造工藝，然則其核心規(guī)格與機(jī)能都有著明顯的增長。尤其是AI機(jī)能方面，有著長足的晉升，分別達(dá)到了：Shader TFLOPS(43.9)；FP4 AI TOPS(1406)，AI TOPS(703)，以及RT FLOPS(133.2)。

個(gè)中GeForce RTX 50系列參加了對FP4精度模型加快處理的支撐，相較FP8精度，可以或許實(shí)現(xiàn)更快的生成速度，同時(shí)顯存占用也更低。

LM Studio

并且FP4精度模型生成的圖片也異常能打，從下圖就能看出來，其與FP8生成的圖片幾乎沒有差別，無論是對關(guān)鍵詞的懂得照樣圖像的質(zhì)量，都異常有保障，新時(shí)代AIGC玩家的最佳選擇了。

AI機(jī)能的關(guān)鍵指標(biāo)

在查看AI測試對象的申報(bào)時(shí)，我們會(huì)碰到一系列專業(yè)術(shù)語和指標(biāo)。懂得它們的含義至關(guān)重要：

TOPS (Tera Operations Per Second)： 每秒萬億次運(yùn)算。在AI范疇，平日指INT8（8位整數(shù)）或INT4等低精度整數(shù)運(yùn)算才能，因?yàn)楹芏郃I推理義務(wù)可以在較低精度下完成而幾乎不損掉精確性，同時(shí)大年夜幅晉升速度和效力。

重要性與局限性：TOPS/FLOPS作為衡量GPU理論計(jì)算潛力的關(guān)鍵指標(biāo)，平日由芯片制造商頒布。例如，NVIDIA會(huì)強(qiáng)調(diào)其Tensor Core的FP16或INT8 TOPS算力，而RTX 50系列顯卡支撐FP4，是以在推廣中我們也會(huì)看到如許的數(shù)值表示。然而，理論峰值并不等同于實(shí)際機(jī)能。實(shí)際機(jī)能受到內(nèi)存帶寬、緩存效力、驅(qū)動(dòng)優(yōu)化、軟件[IT江湖]生態(tài)以及具體AI模型的計(jì)算特點(diǎn)等多種身分的影響。

吞吐量 (Throughput)：

指單位時(shí)光內(nèi)體系可以或許處理的AI義務(wù)數(shù)量。例如，在MLPerf Inference的Offline場景下，吞吐量平日以“每秒處理樣本數(shù)”（Samples per second）來衡量。對于圖像生成，則可能是“每秒生成圖像數(shù)”或“每秒迭代次數(shù)”（iterations/sec）。高吞吐量意味著顯卡可以或許高效處理大年夜范圍AI義務(wù)。

延遲 (Latency)：

指完成單個(gè)AI義務(wù)所需的時(shí)光，平日以毫秒（ms）為單位。低延遲對于及時(shí)AI應(yīng)用至關(guān)重要，如語音辨認(rèn)、及時(shí)翻譯、游戲中的AI互動(dòng)等。MLPerf Inference的SingleStream場景就特別存眷延遲。

精確性 (Accuracy)：

固然基準(zhǔn)測試重要存眷速度，但AI模型的輸出質(zhì)量同樣重要。MLPerf等標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)會(huì)設(shè)定一個(gè)目標(biāo)精確率，測試體系須要在達(dá)到該精確率的前提下比拼速度。假如為了尋求速度而就義過多精確性，那么測試成果的意義就會(huì)大年夜打扣頭。

能效比 (Performance per Watt)：

指GPU在消費(fèi)單位功率（瓦特）的情況下所能供給的AI算力。跟著AI計(jì)算需求的增長，功耗和散熱成為重要考量。高能效比意味著顯卡在供給強(qiáng)大年夜AI機(jī)能的同時(shí)，更為節(jié)能環(huán)保，對電源和散熱體系的請求也更友愛。這對于筆記本電腦[IT江湖]和小型化PC尤為重要。

內(nèi)存帶寬與容量 (Memory Bandwidth & Capacity)：

現(xiàn)代AI模型，特別是大年夜型說話模型和高分辨率視覺模型，平日須要巨大年夜的顯存容量來存儲(chǔ)模型參數(shù)和中心數(shù)據(jù)。同時(shí)，高速的顯存帶寬對于確保計(jì)算核心不因數(shù)據(jù)等待而余暇也至關(guān)重要。RTX 50和RX 9070系列估計(jì)會(huì)配備更大年夜容量、更高帶寬的顯存（如GDDR7），這將直接惠及其AI機(jī)能，尤其是在處理大年夜型模型時(shí)。

AI基準(zhǔn)測試對象概覽&測試

綜合性行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)：MLPerf

MLPerf 是由 MLCommons 組織開辟的一套行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試套件，旨在公平、客不雅地評估機(jī)械進(jìn)修（ML）體系的機(jī)能。MLPerf 的目標(biāo)是經(jīng)由過程標(biāo)準(zhǔn)化的測試辦法，為硬件平臺(tái)、軟件[IT江湖]框架和云辦事的機(jī)械進(jìn)修慣能供給可比較的指標(biāo)，促進(jìn)人工智能（AI）技巧的立異和透明度。MLPerf 涵蓋了機(jī)械進(jìn)修慣命周期的兩個(gè)重要階段：

練習(xí)（Training）：

MLPerf Training 基準(zhǔn)測試衡量體系練習(xí)機(jī)械進(jìn)修模型到特定質(zhì)量指標(biāo)（如目標(biāo)精確率）所需的時(shí)光。它測試模型、軟件[IT江湖]和硬件在練習(xí)過程中的綜合機(jī)能，實(shí)用于數(shù)據(jù)中間、云端和本地體系。

推理（Inference）：

MLPerf Inference 基準(zhǔn)測試評估體系在已練習(xí)模型上處理新數(shù)據(jù)（推理）的速度和效力，覆蓋數(shù)據(jù)中間、邊沿設(shè)備和移動(dòng)設(shè)備等多種安排場景。它包含不合場景（如離線、辦事器、單流和多流）以模仿實(shí)際世界的應(yīng)用。

當(dāng)然MLPerf為我們供給了浩瀚的測試對象，然則這些都與我們沒關(guān)，因?yàn)榉菍I(yè)人士與專業(yè)設(shè)備想玩轉(zhuǎn)這類軟件[IT江湖]并非一件輕易的事。而我們常用到的是MLPerf Client ，這是MLPerf基準(zhǔn)測試套件的一個(gè)分支，專門為客戶端設(shè)備（如筆記本電腦[IT江湖]、臺(tái)式機(jī)和工作站）上的機(jī)械進(jìn)修慣能評估而設(shè)計(jì)。

我們可以直接從GitHub上的MLPerf官方下載頁面中下載到最新版本的MLPerf Client，如上圖所示就是我們之前常用的MLPerf Client 0.5版本，今朝最新為MLPerf Client 0.6版本。

同時(shí)運(yùn)行也相當(dāng)簡單，只須要把ZIP緊縮包解壓后，運(yùn)行對應(yīng)顯卡的定名行即可，如應(yīng)用NVIDIA顯卡的用戶，直接右鍵【在終端中打開】，輸入【\mlperf-windows.exe -c NVIDIA_ORTGenAI-DML_GPU.json】即進(jìn)入下載的定名行，當(dāng)下載完測試模型之后，即開端運(yùn)行測試。

技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鷹 16G顯卡測試出來的成果為上圖。這測試是基于llama-2-7b-chat-dml，較為關(guān)鍵的兩個(gè)數(shù)值為First Token響應(yīng)時(shí)光與Token平均生成速度。是以我們在RTX 50系列顯卡測試中也重要不雅察這兩數(shù)值的變更 。

面向花費(fèi)級和專業(yè)用戶的基準(zhǔn)：UL Procyon AI Benchmark

UL Procyon是有名的基準(zhǔn)測試軟件[IT江湖]開辟商UL Benchmarks（前身為Futuremark，3DMark的開辟者）推出的一套專業(yè)基準(zhǔn)測試套件。

UL Procyon AI 文本生成基準(zhǔn)測試(AI Text Generation Benchmark)

之前我們應(yīng)用UL Procyon整機(jī)的 辦公臨盆率基準(zhǔn)測試、照片編輯基準(zhǔn)測試，以及視頻編輯基準(zhǔn)測試。但到了比來UL Procyon針對的AI方面的測試越來越多，且越來越專業(yè)化。是以我們也常拿此軟件[IT江湖]對顯卡進(jìn)行AI機(jī)能測試。

UL Procyon AI 計(jì)算機(jī)視覺基準(zhǔn)測試，測量Windows或macOS設(shè)備上AI推理引擎和專用AI硬件（如CPU、GPU、NPU）的機(jī)能，實(shí)用于企業(yè)、行業(yè)和媒體專業(yè)用戶。個(gè)中應(yīng)用先輩的神經(jīng)收集模型，如MobileNetV3、ResNet50、InceptionV4、DeepLabV3、YOLOv3和Real-ESRGAN，供給浮點(diǎn)（FP32/FP16）和整數(shù)（INT8）優(yōu)化版本。并支撐多種主流推理引擎，包含：NVIDIA TensorRT、Intel OpenVINO、Qualcomm SNPE、Microsoft Windows ML，以及Apple Core ML等。

純真是針對NVIDIA TensorRT這種高機(jī)能推理的SDK，也給出了三種不合的精度：Float32、Float16,以及Integer。因?yàn)闇y試的神經(jīng)收集模型數(shù)量較多，是以AI 計(jì)算機(jī)視覺基準(zhǔn)測試給出來的具體測試成果也是較為復(fù)雜的，是以我們只須要看總分即可。

UL Procyon AI 圖像生成(AI Image Generation Benchmark)

UL Procyon AI 圖像生成評估高機(jī)能設(shè)備（特別是高端離散GPU）在AI圖像生成義務(wù)中的推理機(jī)能，實(shí)用于須要重型AI工作負(fù)載的場景。重要針對Windows，支撐AMD、Intel、NVIDIA的離散GPU,基于Stable Diffusion模型，生成文本到圖像的AI義務(wù)，應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化的文本提示確保一致性和靠得住性。

FLOPS (Floating Point Operations Per Second)： 每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)，衡量處理器履行浮點(diǎn)計(jì)算的才能。常見的精度有FP32（單精度）、FP16（半精度）、BF16（BFloat16）。

同樣測試模塊包含三個(gè)：Stable Diffusion XL (FP16)：最苛刻的測試，僅實(shí)用于最新高端GPU；Stable Diffusion 1.5 (FP16)：合適中端離散GPU；Stable Diffusion 1.5 (INT8)：針對低功耗設(shè)備（如NPU）。

尤其是Stable Diffusion XL (FP16)測試生成的是1024 x 1024分辨率的圖片，對顯卡請求較高。若顯卡算力與顯存容量不足，基本上出來的運(yùn)行成果出現(xiàn)0分或者是缺點(diǎn)提示，那就證實(shí)你顯卡機(jī)能不足夠進(jìn)行此測試。而UL Procyon AI 圖像生成基準(zhǔn)測試中，我們除了要留心機(jī)能總特別，我們還一般會(huì)拿Overall duration - 總耗時(shí)、Overall image generation speed - 整體圖像生成速度，以及Average UNET Speed - 平均UNET速度來做比較。

當(dāng)然RTX 50系列顯卡最大年夜的優(yōu)勢就在于支撐FP4精度的模型，而NVIDIA供給的Procyon-models_Flux1DEV_ONNX測試DEMO就是搶先可以或許讓我們體驗(yàn)一把FP4精度模型的優(yōu)勢。如上圖一樣可看到，同樣的測試設(shè)備和情況下，F(xiàn)P4精度速度明顯比FP8精度模型生成圖片的速度快了一半，同時(shí)其圖片質(zhì)量也獲得較好地包管。

UL Procyon AI 文本生成基準(zhǔn)測試，評估本地大年夜說話模型（LLM）的AI推理機(jī)能，簡化復(fù)雜LLM測試流程，實(shí)用于企業(yè)IT和硬件評估。基于多種LLM模型的文本生成義務(wù)，測試支撐模型：Phi-3.5-mini、Mistral-7B、Llama-3.1-8B、Llama-2-13B。

如上圖一樣，AI 文本生成基準(zhǔn)測試并沒有總分?jǐn)?shù)，而是針對每個(gè)大年夜說話模型給出總結(jié)分?jǐn)?shù)、平均首Token延遲時(shí)光(TTFT)、平均Token生成速度(OTS)，以及加載時(shí)光。

當(dāng)然UL Procyon是須要額外花錢或者是申請授權(quán)才能讓你應(yīng)用測試的，那沒有和MLPerf Client一樣免費(fèi)的測試軟件[IT江湖]，那天然是有的――LM Studio。LM Studio供給了一個(gè)用戶友愛的圖形界面，集成了模型發(fā)明、下載、加載、運(yùn)行以及經(jīng)由過程類似ChatGPT的聊天界面進(jìn)行交互的功能，更重要的是LM Studio還能支撐多GPU。

如許我們只須要下載對應(yīng)的測試模型，同樣的問題設(shè)定與軟件[IT江湖]設(shè)置，就可以知道不合級別顯卡的首Token延遲時(shí)光(TTFT)與平均Token生成速度(OTS)。

總結(jié)：

RTX 50系列顯卡的到來，再次印證了花費(fèi)級顯卡正從“游戲?qū)佟毕颉巴ㄓ糜?jì)算與AI加快平臺(tái)”的計(jì)謀轉(zhuǎn)型。AI基準(zhǔn)測試對象，如同精準(zhǔn)的標(biāo)尺，贊助我們量化這些“鋼鐵猛獸”的“聰明”程度，懂得它們在不合AI應(yīng)用處景下的潛能。

對于通俗花費(fèi)者而言，懂得這些測試對象及其衡量標(biāo)準(zhǔn)，有助于在選購新顯卡時(shí)，不再僅僅存眷游戲幀數(shù)，更能洞察其在內(nèi)容創(chuàng)作、AI應(yīng)用等新興范疇的價(jià)值。對于行業(yè)而言，標(biāo)準(zhǔn)化的AI測試促進(jìn)了技巧的公平競爭和持續(xù)立異。

UL Procyon AI 計(jì)算機(jī)視覺基準(zhǔn)測試(AI Computer Vision Benchmark)

將來已來，AI算力不再是錦上添花的附加功能，而是定義下一代花費(fèi)級顯卡核心競爭力的關(guān)鍵地點(diǎn)。無論是NVIDIA照樣AMD，誰能在AI的賽道上供給更強(qiáng)大年夜、更高效、更易用的解決籌劃，誰就更能博得用戶和市場的青睞。