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iGame RTX3060Ti Ultra首测 爱琴海的日落( 四 )


iGame RTX3060Ti Ultra首测 爱琴海的日落文章插图
稀疏深度学习
Tensor Core可以看作是GeForce RTX GPU上的AI大脑 。 可加速用于深度神经网络处理功能的线性代数 ， 这是现代AI的基础 。 例如用于AI超分辨率的NVIDIA DLSS和用于AI增强的声画处理技术NVIDIA Broadcast应用 。
在本次的NVIDIA Ampere架构的Tensor Core也得到了极大地加强 ， 在第三代Tensor Core中 ， NVIDIA引入了稀疏化加速 ， 可自动识别并消除不太重要的DNN（深度神经网络）权重 ， 同时依然能保持不错的精度 。
首先原始的密集矩阵会经过训练 ， 删除掉稀疏矩阵 ， 再经过训练稀疏矩阵 ， 从而实现稀疏优化 ， 进而提高Tensor Core的性能 。
与此次RTX 30系显卡一同发布的还有一项新技术——RTX IO 。 目前很多游戏动辄几十G甚至百G的安装空间 ， 对于存储空间的负担暂且不提 ， 但存放在硬盘中的数据 ， 如果显卡想要读取到 ， 需要先由CPU从硬盘中读取压缩过的数据 ， 经过解压缩再发送到显存中 。
虽然随着NVMe SSD的推出 ， 读取速度相较机械硬盘能够快20倍 ， 但受制于传统I/O限制 ， NVMe高达7GB/秒的高速读写对于CPU是极大的负担 。
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传统的数据交换
在这个过程中 ， 会占用多个CPU核心 ， 压力急剧增大 ， 占用较多的内存 ， 而此时其实GPU是处于闲置状态的 。 RTX IO的作用就是越过CPU解压再传输数据这一步 ， 直接从PCIE总线读取硬盘上经过压缩的数据 ， 并且完成无损GPU解压 ， 降低CPU占用 ， 变向提升了性能 。
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RTX IO可以极大解放CPU负担
当然这项技术作为系统底层的运行方式改变 ， 还需要借助微软发布的DirectStorage来实现 ， 对于目前容量的游戏来说 ， RTX IO的改善效果有限 ， 但假以时日等游戏容量上百G成为常态的时候 ， 这项技术将会发挥巨大的功效 。
同时搭配新增的HDMI 2.1接口 ， 可以支持单线8K的视频输出 ， 而上一代HDMI 2.0仅支持4K 98Hz的视频输出 ， 如果想要连接8K电视 ， 则需要更多的线缆支持 。
03 3DMARK 理论性能测试
首先介绍一下测试平台 ， 为了保证此次评测能够发挥iGame GeForce RTX 3060 Ti Ultra W OC显卡的最佳性能 ， 主板和CPU采用了目前桌面旗舰级配置 ， 具体如下 。
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在测试成绩上 ， 基准测试采用3DMARK ， 游戏性能测试使用游戏自带Benchmark ， 同时为了减小误差 ， 每项测试成绩均测试3遍取平均值 。
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GPU-Z参数
首先看一下GPU-Z的参数 ， RTX 3060 Ti目前的核心代号在软件上还未知 ， 不过三星8nm是肯定的了 ， 芯片面积未知 ， 拥有4864个CUDA ， iGame GeForce RTX 3060 Ti Ultra OC的默频与公版相同为1410-1665MHz ， 按下一键超频按钮后为1410-1770MHz 。 采用8GB GDDR6显存 ， 位宽为256bit ， 显存带宽达到了448GB/s ， 光栅单元和纹理单元虽然软件显示为80和405 ， 但显然纹理单元的数据有些错误 。
下面先进行的是用来衡量显卡DX11理论性能的3DMARK FS套装：FS,FSE,FSU三者分别对应显卡在1080P、2K、4K的理论性能 ， 取显卡分数实际测试结果如下：
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3D MARK FS套装测试


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