RTX 50顯卡評測背后的秘密武器：深度剖析AI基準測試

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字的更改，更是應用處景的深刻變革。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系列花費級顯卡，激發了玩家、內容創作者，甚至是專業人士的熱烈評論辯論。與以往不合的是，除了傳統的游戲機能晉升外，一個愈發洪亮的關鍵詞成為宣布會和后續分析的核心――人工智能（AI）算力。

TOPS/FLOPS（理論峰值算力）：

我們清楚地看到，花費級顯卡的設計理念正在經歷一場深刻的演變。它們不再僅僅是驅動極致游戲畫面的“游戲卡”，而是越來越多地承擔起內容創作加快、復雜科學計算，甚至驅動前沿AI模型的重擔。

從視頻編輯中的智能對象摳圖、音頻降噪，到3D襯著中的AI幫助優化，再到本地運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構對這些新生代顯卡的評測申報中，除了慣例的3DMark、游戲幀率等數據外，一系列專業的AI基準測試對象及其得分也占據了顯要地位。這些對象，如MLPerf、UL Procyon AI Inference Benchmark等，正成為衡量顯卡“聰明”程度的標尺。那么，這些看似復雜的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時代的真實價值？下面我們將會應用技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鷹 16G顯卡為大年夜家進行一系列的實測與詳解。

花費級顯卡周全擁抱AI

AI，特別是深度進修，其核心運算大年夜多涉及大年夜范圍的矩陣和向量運算。例如，神經收集的練習和推理過程，本質上就是對海量數據進行反復的、相對簡單的數學計算。GPU最初為圖形襯著而設計，其核心優勢在于擁稀有千個小型計算核心（如NVIDIA的CUDA核心或AMD的Stream Processors），可以或許同時履行大年夜量并行計算義務（SIMD - Single Instruction, Multiple Data）。這種架構與AI算法的需求不約而同，使得GPU在處理這些義務時遠比CPU（中心處理器，其核心數量較少，但單個核心功能更強大年夜，更善于復雜的邏輯控制和串行義務）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計算優化的硬件單位。個中NVIDIA的Tensor Cores就是個中的佼佼者，它們針對深度進修中常見的混淆精度矩陣乘法運算進行了特別優化，可以或許大年夜幅晉升特定AI工作負載的吞吐量。

具體機能展示會在答復內容的最后小字出現，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。

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

個中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，可以或許實現更快的生成速度，同時顯存占用也更低。

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，無論是對關鍵詞的懂得照樣圖像的質量，都異常有保障，新時代AIGC玩家的最佳選擇了。

AI機能的關鍵指標

在查看AI測試對象的申報時，我們會碰到一系列專業術語和指標。懂得它們的含義至關重要：

TOPS (Tera Operations Per Second)： 每秒萬億次運算。在AI范疇，平日指INT8（8位整數）或INT4等低精度整數運算才能，因為很多AI推理義務可以在較低精度下完成而幾乎不損掉精確性，同時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理論計算潛力的關鍵指標，平日由芯片制造商頒布。例如，NVIDIA會強調其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看到如許的數值表示。然而，理論峰值并不等同于實際機能。實際機能受到內存帶寬、緩存效力、驅動優化、軟件[IT江湖]生態以及具體AI模型的計算特點等多種身分的影響。

吞吐量 (Throughput)：

指單位時光內體系可以或許處理的AI義務數量。例如，在MLPerf Inference的Offline場景下，吞吐量平日以“每秒處理樣本數”（Samples per second）來衡量。對于圖像生成，則可能是“每秒生成圖像數”或“每秒迭代次數”（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。

延遲 (Latency)：

指完成單個AI義務所需的時光，平日以毫秒（ms）為單位。低延遲對于及時AI應用至關重要，如語音辨認、及時翻譯、游戲中的AI互動等。MLPerf Inference的SingleStream場景就特別存眷延遲。

精確性 (Accuracy)：

固然基準測試重要存眷速度，但AI模型的輸出質量同樣重要。MLPerf等標準基準會設定一個目標精確率，測試體系須要在達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大年夜打扣頭。

能效比 (Performance per Watt)：

指GPU在消費單位功率（瓦特）的情況下所能供給的AI算力。跟著AI計算需求的增長，功耗和散熱成為重要考量。高能效比意味著顯卡在供給強大年夜AI機能的同時，更為節能環保，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。

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

現代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模型參數和中心數據。同時，高速的顯存帶寬對于確保計算核心不因數據等待而余暇也至關重要。RTX 50和RX 9070系列估計會配備更大年夜容量、更高帶寬的顯存（如GDDR7），這將直接惠及其AI機能，尤其是在處理大年夜型模型時。

AI基準測試對象概覽&測試

綜合性行業標準基準：MLPerf

MLPerf 是由 MLCommons 組織開辟的一套行業標準基準測試套件，旨在公平、客不雅地評估機械進修（ML）體系的機能。MLPerf 的目標是經由過程標準化的測試辦法，為硬件平臺、軟件[IT江湖]框架和云辦事的機械進修慣能供給可比較的指標，促進人工智能（AI）技巧的立異和透明度。MLPerf 涵蓋了機械進修慣命周期的兩個重要階段：

練習（Training）：

MLPerf Training 基準測試衡量體系練習機械進修模型到特定質量指標（如目標精確率）所需的時光。它測試模型、軟件[IT江湖]和硬件在練習過程中的綜合機能，實用于數據中間、云端和本地體系。

推理（Inference）：

MLPerf Inference 基準測試評估體系在已練習模型上處理新數據（推理）的速度和效力，覆蓋數據中間、邊沿設備和移動設備等多種安排場景。它包含不合場景（如離線、辦事器、單流和多流）以模仿實際世界的應用。

當然MLPerf為我們供給了浩瀚的測試對象，然則這些都與我們沒關，因為非專業人士與專業設備想玩轉這類軟件[IT江湖]并非一件輕易的事。而我們常用到的是MLPerf Client ，這是MLPerf基準測試套件的一個分支，專門為客戶端設備（如筆記本電腦[IT江湖]、臺式機和工作站）上的機械進修慣能評估而設計。

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。

同時運行也相當簡單，只須要把ZIP緊縮包解壓后，運行對應顯卡的定名行即可，如應用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】即進入下載的定名行，當下載完測試模型之后，即開端運行測試。

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，較為關鍵的兩個數值為First Token響應時光與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值的變更 。

面向花費級和專業用戶的基準：UL Procyon AI Benchmark

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

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

之前我們應用UL Procyon整機的 辦公臨盆率基準測試、照片編輯基準測試，以及視頻編輯基準測試。但到了比來UL Procyon針對的AI方面的測試越來越多，且越來越專業化。是以我們也常拿此軟件[IT江湖]對顯卡進行AI機能測試。

UL Procyon AI 計算機視覺基準測試，測量Windows或macOS設備上AI推理引擎和專用AI硬件（如CPU、GPU、NPU）的機能，實用于企業、行業和媒體專業用戶。個中應用先輩的神經收集模型，如MobileNetV3、ResNet50、InceptionV4、DeepLabV3、YOLOv3和Real-ESRGAN，供給浮點（FP32/FP16）和整數（INT8）優化版本。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這種高機能推理的SDK，也給出了三種不合的精度：Float32、Float16,以及Integer。因為測試的神經收集模型數量較多，是以AI 計算機視覺基準測試給出來的具體測試成果也是較為復雜的，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 圖像生成評估高機能設備（特別是高端離散GPU）在AI圖像生成義務中的推理機能，實用于須要重型AI工作負載的場景。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，應用標準化的文本提示確保一致性和靠得住性。

FLOPS (Floating Point Operations Per Second)： 每秒浮點運算次數，衡量處理器履行浮點計算的才能。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：Stable Diffusion XL (FP16)：最苛刻的測試，僅實用于最新高端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，基本上出來的運行成果出現0分或者是缺點提示，那就證實你顯卡機能不足夠進行此測試。而UL Procyon AI 圖像生成基準測試中，我們除了要留心機能總特別，我們還一般會拿Overall duration - 總耗時、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。

當然RTX 50系列顯卡最大年夜的優勢就在于支撐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一把FP4精度模型的優勢。如上圖一樣可看到，同樣的測試設備和情況下，FP4精度速度明顯比FP8精度模型生成圖片的速度快了一半，同時其圖片質量也獲得較好地包管。

UL Procyon AI 文本生成基準測試，評估本地大年夜說話模型（LLM）的AI推理機能，簡化復雜LLM測試流程，實用于企業IT和硬件評估?；诙喾NLLM模型的文本生成義務，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 文本生成基準測試并沒有總分數，而是針對每個大年夜說話模型給出總結分數、平均首Token延遲時光(TTFT)、平均Token生成速度(OTS)，以及加載時光。

當然UL Procyon是須要額外花錢或者是申請授權才能讓你應用測試的，那沒有和MLPerf Client一樣免費的測試軟件[IT江湖]，那天然是有的――LM Studio。LM Studio供給了一個用戶友愛的圖形界面，集成了模型發明、下載、加載、運行以及經由過程類似ChatGPT的聊天界面進行交互的功能，更重要的是LM Studio還能支撐多GPU。

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

總結：

RTX 50系列顯卡的到來，再次印證了花費級顯卡正從“游戲專屬”向“通用計算與AI加快平臺”的計謀轉型。AI基準測試對象，如同精準的標尺，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應用處景下的潛能。

對于通俗花費者而言，懂得這些測試對象及其衡量標準，有助于在選購新顯卡時，不再僅僅存眷游戲幀數，更能洞察其在內容創作、AI應用等新興范疇的價值。對于行業而言，標準化的AI測試促進了技巧的公平競爭和持續立異。

UL Procyon AI 計算機視覺基準測試(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級顯卡核心競爭力的關鍵地點。無論是NVIDIA照樣AMD，誰能在AI的賽道上供給更強大年夜、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。