RTX 4070 SUPER FE评测:生成式AI如何改变游戏和创作

NVIDIA AI与生产力应用

 

      随着CUDA生态、深度学习生态的发展，从前只能在科幻作品中见到的诸多技术也随着新一代GPU的普及成为现实。尤其随着NVIDIA AI与TensorRT等技术栈的发布，诸多先进的生成式AI技术能够在用户的电脑上使用GeForce RTX家族的游戏显卡展开。

      例如，在Stable Diffusion中，我们可以使用TensorRT显著加速SDXL大模型图像生成。我们使用官方提供的TensorRT拓展包训练了基于TensorRT的SDXL加速引擎，并使用1024x1024尺寸、采样50步、CFG SCALE 7的配置生成10批单张图片进行性能测试。

      可以看到，不启用TensorRT加速时，NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition花了237.4秒才生成图片。毫无疑问，考虑到我们给到的参数，这个成绩也十分值得赞誉，但在开启TensorRT加速后，SDXL的性能更是提升到一个更新的水平：区区118.3秒，近乎腰斩。而随着用户生成的图片数量/参数提升，使用TensorRT能够毫无疑问节约更多的时间和算力。考虑到NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition拥有12GB的VRAM空间，这张GPU十分适合新入行的专业人士作为创作平台。

      除了Stable Diffusion之外，还有很多应用也能够使用NVIDIA AI加速。例如，On1 Resize AI 2023就是一款有效使用了NVIDIA AI技术栈的图像无损放大工具。

      我们使用这一工具对几张图片进行了尺寸放大，可以看到，在AI技术加持下，画面的细节得到了良好的保留。

      而在速度方面，每张图片的生成时间都在十秒以内，表现可以说是优秀了。

      当然，除了基于AI、DLSS等技术栈的诸多工具之外，也有很多工具更依赖传统意义上的GPGPU能力。好在，Ada Lovelace家族凭借多年以来在计算机图形学领域的深耕，在这些方面也同样不落下风。

      例如，随着RTX 40系推出的新一代NVENC硬件加速视频编解码器对H.264、HEVC/H.265与AV1三大主流视频格式提供了全面的支持，且其性能表现十分可观。我们使用DaVinci Resolve 18软件对一段ProRes 422 HQ格式的视频转码至AV1。

      我们使用的素材来自Blender开源电影项目《钢铁之泪》，原素材使用ProRes 422 HQ格式编码，有4K和8K两个分辨率。使用DaVinci Resolve，我们在80000KB/s的码率下分别将两个分辨率的视频片段编码为H.265与AV1两个格式。可以看到，无论是4K还是8K分辨率，我们的NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition GPU凭借最新一代NVENC视频编解码器表现十分优异，能够以极高的效率完成素材编解码。

      而在更注重传统工业应用领域（如3D建模、医学图形等）的SPECviewperf 2020中，我们也观测到NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition GPU的表现十分出色，即使是在Game Ready驱动下也能够提供相当优秀的工作站体验。

总结

      从我们的测试结果来看，如果说NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition GPU在外观配色上做出的选择还略有争议的话，那么它在性能上的强势就毫无疑虑可言。继承了前辈RTX 4070 2K甜品的定位，它凭借着更巨大的规模能够轻松应对2K分辨率下最具挑战的3A游戏需求，即使是4K分辨率用户也可以在DLSS 3.5等现代图形技术的帮助下获得颇为可观的游戏体验。这张NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER Founders Edition GPU十分适合想要在2K分辨率下体验极限画质游戏的玩家们入手。

      同时，伴随着以TensorRT SDK为代表的NVIDIA AI生态与技术栈的演化与更大规模的Ada加速器，我们看到新一代RTX 4070 SUPER GPU凭借着高达568 TOPS的AI算力在AIGC场景下也同样拥有十分强劲的性能表现，也同样十分适合入门级专业生成式AI用户选购.

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