RTX 50显卡评测背后的秘密武器：深度剖析AI基准测试

引言：

科技的海潮滚滚向前，每一次硬件的迭代都不仅仅是数字的更改，更是应用处景的深刻变革。近期两大年夜显卡巨擘纷纷宣布了新一代的NVIDIA GeForce RTX 50系列与AMD Radeon RX 9070系列花费级显卡，激发了玩家、内容创作者，甚至是专业人士的热烈评论辩论。与以往不合的是，除了传统的游戏机能晋升外，一个愈发洪亮的关键词成为宣布会和后续分析的核心――人工智能（AI）算力。

TOPS/FLOPS（理论峰值算力）：

我们清楚地看到，花费级显卡的设计理念正在经历一场深刻的演变。它们不再仅仅是驱动极致游戏画面的“游戏卡”，而是越来越多地承担起内容创作加快、复杂科学计算，甚至驱动前沿AI模型的重担。

从视频编辑中的智能对象抠图、音频降噪，到3D衬着中的AI帮助优化，再到本地运行大年夜型说话模型（LLM）的潜力，AI正以前所未有的速度渗入渗出到我们数字生活的方方面面。而这一切，都对底层硬件的AI处理才能提出了更高的请求。

各大年夜科技媒体和自力评测机构对这些新生代显卡的评测申报中，除了惯例的3DMark、游戏帧率等数据外，一系列专业的AI基准测试对象及其得分也占据了显要地位。这些对象，如MLPerf、UL Procyon AI Inference Benchmark等，正成为衡量显卡“聪明”程度的标尺。那么，这些看似复杂的AI测试对象毕竟是什么？它们是若何工作的？我们又该若何解读其测试成果，从而精确评估一款显卡在AI时代的真实价值？下面我们将会应用技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鹰 16G显卡为大年夜家进行一系列的实测与详解。

花费级显卡周全拥抱AI

AI，特别是深度进修，其核心运算大年夜多涉及大年夜范围的矩阵和向量运算。例如，神经收集的练习和推理过程，本质上就是对海量数据进行反复的、相对简单的数学计算。GPU最初为图形衬着而设计，其核心优势在于拥稀有千个小型计算核心（如NVIDIA的CUDA核心或AMD的Stream Processors），可以或许同时履行大年夜量并行计算义务（SIMD - Single Instruction, Multiple Data）。这种架构与AI算法的需求不约而同，使得GPU在处理这些义务时远比CPU（中心处理器，其核心数量较少，但单个核心功能更强大年夜，更善于复杂的逻辑控制和串行义务）更高效。

尤其是近年来，几大年夜显卡上游厂商灵敏地捕获到了AI的趋势，开端在GPU芯片中集成专为AI计算优化的硬件单位。个中NVIDIA的Tensor Cores就是个中的佼佼者，它们针对深度进修中常见的混淆精度矩阵乘法运算进行了特别优化，可以或许大年夜幅晋升特定AI工作负载的吞吐量。

具体机能展示会在答复内容的最后小字出现，如上图我们拿技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鹰 16G显卡做的测试速度为66.62 tok/sec与0.30s TTFT，并且其显存占用为11GB。

拿新一代的花费显卡技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鹰 16G显卡规格来说，同样是采取了TSMC同新一代的TSMC 4nm 4N制造工艺，然则其核心规格与机能都有着明显的增长。尤其是AI机能方面，有着长足的晋升，分别达到了：Shader TFLOPS(43.9)；FP4 AI TOPS(1406)，AI TOPS(703)，以及RT FLOPS(133.2)。

个中GeForce RTX 50系列参加了对FP4精度模型加快处理的支撑，相较FP8精度，可以或许实现更快的生成速度，同时显存占用也更低。

LM Studio

并且FP4精度模型生成的图片也异常能打，从下图就能看出来，其与FP8生成的图片几乎没有差别，无论是对关键词的懂得照样图像的质量，都异常有保障，新时代AIGC玩家的最佳选择了。

AI机能的关键指标

在查看AI测试对象的申报时，我们会碰到一系列专业术语和指标。懂得它们的含义至关重要：

TOPS (Tera Operations Per Second)： 每秒万亿次运算。在AI范畴，平日指INT8（8位整数）或INT4等低精度整数运算才能，因为很多AI推理义务可以在较低精度下完成而几乎不损掉精确性，同时大年夜幅晋升速度和效力。

重要性与局限性：TOPS/FLOPS作为衡量GPU理论计算潜力的关键指标，平日由芯片制造商颁布。例如，NVIDIA会强调其Tensor Core的FP16或INT8 TOPS算力，而RTX 50系列显卡支撑FP4，是以在推广中我们也会看到如许的数值表示。然而，理论峰值并不等同于实际机能。实际机能受到内存带宽、缓存效力、驱动优化、软件[IT江湖]生态以及具体AI模型的计算特点等多种身分的影响。

吞吐量 (Throughput)：

指单位时光内体系可以或许处理的AI义务数量。例如，在MLPerf Inference的Offline场景下，吞吐量平日以“每秒处理样本数”（Samples per second）来衡量。对于图像生成，则可能是“每秒生成图像数”或“每秒迭代次数”（iterations/sec）。高吞吐量意味着显卡可以或许高效处理大年夜范围AI义务。

延迟 (Latency)：

指完成单个AI义务所需的时光，平日以毫秒（ms）为单位。低延迟对于及时AI应用至关重要，如语音辨认、及时翻译、游戏中的AI互动等。MLPerf Inference的SingleStream场景就特别存眷延迟。

精确性 (Accuracy)：

固然基准测试重要存眷速度，但AI模型的输出质量同样重要。MLPerf等标准基准会设定一个目标精确率，测试体系须要在达到该精确率的前提下比拼速度。假如为了寻求速度而就义过多精确性，那么测试成果的意义就会大年夜打扣头。

能效比 (Performance per Watt)：

指GPU在消费单位功率（瓦特）的情况下所能供给的AI算力。跟着AI计算需求的增长，功耗和散热成为重要考量。高能效比意味着显卡在供给强大年夜AI机能的同时，更为节能环保，对电源和散热体系的请求也更友爱。这对于笔记本电脑[IT江湖]和小型化PC尤为重要。

内存带宽与容量 (Memory Bandwidth & Capacity)：

现代AI模型，特别是大年夜型说话模型和高分辨率视觉模型，平日须要巨大年夜的显存容量来存储模型参数和中心数据。同时，高速的显存带宽对于确保计算核心不因数据等待而余暇也至关重要。RTX 50和RX 9070系列估计会配备更大年夜容量、更高带宽的显存（如GDDR7），这将直接惠及其AI机能，尤其是在处理大年夜型模型时。

AI基准测试对象概览&测试

综合性行业标准基准：MLPerf

MLPerf 是由 MLCommons 组织开辟的一套行业标准基准测试套件，旨在公平、客不雅地评估机械进修（ML）体系的机能。MLPerf 的目标是经由过程标准化的测试办法，为硬件平台、软件[IT江湖]框架和云办事的机械进修惯能供给可比较的指标，促进人工智能（AI）技巧的立异和透明度。MLPerf 涵盖了机械进修惯命周期的两个重要阶段：

练习（Training）：

MLPerf Training 基准测试衡量体系练习机械进修模型到特定质量指标（如目标精确率）所需的时光。它测试模型、软件[IT江湖]和硬件在练习过程中的综合机能，实用于数据中间、云端和本地体系。

推理（Inference）：

MLPerf Inference 基准测试评估体系在已练习模型上处理新数据（推理）的速度和效力，覆盖数据中间、边沿设备和移动设备等多种安排场景。它包含不合场景（如离线、办事器、单流和多流）以模仿实际世界的应用。

当然MLPerf为我们供给了浩瀚的测试对象，然则这些都与我们没关，因为非专业人士与专业设备想玩转这类软件[IT江湖]并非一件轻易的事。而我们常用到的是MLPerf Client ，这是MLPerf基准测试套件的一个分支，专门为客户端设备（如笔记本电脑[IT江湖]、台式机和工作站）上的机械进修惯能评估而设计。

我们可以直接从GitHub上的MLPerf官方下载页面中下载到最新版本的MLPerf Client，如上图所示就是我们之前常用的MLPerf Client 0.5版本，今朝最新为MLPerf Client 0.6版本。

同时运行也相当简单，只须要把ZIP紧缩包解压后，运行对应显卡的定名行即可，如应用NVIDIA显卡的用户，直接右键【在终端中打开】，输入【\mlperf-windows.exe -c NVIDIA_ORTGenAI-DML_GPU.json】即进入下载的定名行，当下载完测试模型之后，即开端运行测试。

技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鹰 16G显卡测试出来的成果为上图。这测试是基于llama-2-7b-chat-dml，较为关键的两个数值为First Token响应时光与Token平均生成速度。是以我们在RTX 50系列显卡测试中也重要不雅察这两数值的变更 。

面向花费级和专业用户的基准：UL Procyon AI Benchmark

UL Procyon是有名的基准测试软件[IT江湖]开辟商UL Benchmarks（前身为Futuremark，3DMark的开辟者）推出的一套专业基准测试套件。

UL Procyon AI 文本生成基准测试(AI Text Generation Benchmark)

之前我们应用UL Procyon整机的 办公临盆率基准测试、照片编辑基准测试，以及视频编辑基准测试。但到了比来UL Procyon针对的AI方面的测试越来越多，且越来越专业化。是以我们也常拿此软件[IT江湖]对显卡进行AI机能测试。

UL Procyon AI 计算机视觉基准测试，测量Windows或macOS设备上AI推理引擎和专用AI硬件（如CPU、GPU、NPU）的机能，实用于企业、行业和媒体专业用户。个中应用先辈的神经收集模型，如MobileNetV3、ResNet50、InceptionV4、DeepLabV3、YOLOv3和Real-ESRGAN，供给浮点（FP32/FP16）和整数（INT8）优化版本。并支撑多种主流推理引擎，包含：NVIDIA TensorRT、Intel OpenVINO、Qualcomm SNPE、Microsoft Windows ML，以及Apple Core ML等。

纯真是针对NVIDIA TensorRT这种高机能推理的SDK，也给出了三种不合的精度：Float32、Float16,以及Integer。因为测试的神经收集模型数量较多，是以AI 计算机视觉基准测试给出来的具体测试成果也是较为复杂的，是以我们只须要看总分即可。

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

UL Procyon AI 图像生成评估高机能设备（特别是高端离散GPU）在AI图像生成义务中的推理机能，实用于须要重型AI工作负载的场景。重要针对Windows，支撑AMD、Intel、NVIDIA的离散GPU,基于Stable Diffusion模型，生成文本到图像的AI义务，应用标准化的文本提示确保一致性和靠得住性。

FLOPS (Floating Point Operations Per Second)： 每秒浮点运算次数，衡量处理器履行浮点计算的才能。常见的精度有FP32（单精度）、FP16（半精度）、BF16（BFloat16）。

同样测试模块包含三个：Stable Diffusion XL (FP16)：最苛刻的测试，仅实用于最新高端GPU；Stable Diffusion 1.5 (FP16)：合适中端离散GPU；Stable Diffusion 1.5 (INT8)：针对低功耗设备（如NPU）。

尤其是Stable Diffusion XL (FP16)测试生成的是1024 x 1024分辨率的图片，对显卡请求较高。若显卡算力与显存容量不足，基本上出来的运行成果出现0分或者是缺点提示，那就证实你显卡机能不足够进行此测试。而UL Procyon AI 图像生成基准测试中，我们除了要留心机能总特别，我们还一般会拿Overall duration - 总耗时、Overall image generation speed - 整体图像生成速度，以及Average UNET Speed - 平均UNET速度来做比较。

当然RTX 50系列显卡最大年夜的优势就在于支撑FP4精度的模型，而NVIDIA供给的Procyon-models_Flux1DEV_ONNX测试DEMO就是抢先可以或许让我们体验一把FP4精度模型的优势。如上图一样可看到，同样的测试设备和情况下，FP4精度速度明显比FP8精度模型生成图片的速度快了一半，同时其图片质量也获得较好地包管。

UL Procyon AI 文本生成基准测试，评估本地大年夜说话模型（LLM）的AI推理机能，简化复杂LLM测试流程，实用于企业IT和硬件评估。基于多种LLM模型的文本生成义务，测试支撑模型：Phi-3.5-mini、Mistral-7B、Llama-3.1-8B、Llama-2-13B。

如上图一样，AI 文本生成基准测试并没有总分数，而是针对每个大年夜说话模型给出总结分数、平均首Token延迟时光(TTFT)、平均Token生成速度(OTS)，以及加载时光。

当然UL Procyon是须要额外花钱或者是申请授权才能让你应用测试的，那没有和MLPerf Client一样免费的测试软件[IT江湖]，那天然是有的――LM Studio。LM Studio供给了一个用户友爱的图形界面，集成了模型发明、下载、加载、运行以及经由过程类似ChatGPT的聊天界面进行交互的功能，更重要的是LM Studio还能支撑多GPU。

如许我们只须要下载对应的测试模型，同样的问题设定与软件[IT江湖]设置，就可以知道不合级别显卡的首Token延迟时光(TTFT)与平均Token生成速度(OTS)。

总结：

RTX 50系列显卡的到来，再次印证了花费级显卡正从“游戏专属”向“通用计算与AI加快平台”的计谋转型。AI基准测试对象，如同精准的标尺，赞助我们量化这些“钢铁猛兽”的“聪明”程度，懂得它们在不合AI应用处景下的潜能。

对于通俗花费者而言，懂得这些测试对象及其衡量标准，有助于在选购新显卡时，不再仅仅存眷游戏帧数，更能洞察其在内容创作、AI应用等新兴范畴的价值。对于行业而言，标准化的AI测试促进了技巧的公平竞争和持续立异。

UL Procyon AI 计算机视觉基准测试(AI Computer Vision Benchmark)

将来已来，AI算力不再是锦上添花的附加功能，而是定义下一代花费级显卡核心竞争力的关键地点。无论是NVIDIA照样AMD，谁能在AI的赛道上供给更强大年夜、更高效、更易用的解决筹划，谁就更能博得用户和市场的青睐。