“半价买2080Ti”,英伟达发布RTX 30系列显卡,性能翻倍价格更低,网友高呼“NVIDIA YES”...
晓查 贾浩楠 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
千呼万唤始出来!游戏玩家等待了2年的英伟达新显(he)卡(dan)终于来了,而且加量又减价。
今天,黄仁勋在自家厨房里正式发布新一代RTX 30系列显卡。
在上个月的预告中,英伟达表示今天的发布会是“庆祝1999年以来PC游戏最大的突破”。
至少在价格上,老黄展现出了极大的“突破”。发布的三款显卡,国内售价3899元起,连最低配版的性能都超过了上一代旗舰2080 Ti。
看完发布会的网友这次真的要喊出“NVIDIA YES”了。
三块显卡:性价比真的高,但旗舰真的贵
今天,厨房和煤气灶第二次充当老黄发布GPU的主场。
在介绍完了安培架构的主要升级,和英伟达Geforce 21年的历史回顾之后,今晚的“主角”终于登场了。
英伟达GeForce新“旗舰”,RTX 3080来了:
RTX 3080采用三星8nm制程工艺,集成280亿晶体管,包含68个SM单元,总共8704个CUDA核心,搭载新一代RT内核、张量内核。
RTX 3080 拥有1.71 GHz的Boost频率,FP32的最大性能达到29.7 TFLOPs。
显存方面,它搭载了10GB GDDR6X显存,速度可达19.0Gbps,320bit 位宽,带宽可达760Gbps。
RTX 3080的相对性能轻松超过了上一代2080Ti:
关键是,它的价格比起2080Ti的价格便宜了40%多,老黄说,公版RTX 3080售价699美元。而2080Ti最初上市时的价格高达1199美元。
在散热设计上,RTX 3080发生了巨大的改变,乍一看,似乎只有一个风扇。其实它采用了正反双面风扇设计,排风方向各不相同:
好处是散热效率提高了90瓦,这让3080的功率从上一代2080 Ti的250W提升到了320瓦。
缺点就是显卡的体积更大了,3080插在机箱中将会占据两个槽位。
在3080后登场的,是定位低一些,只卖499美元的RTX 3070:
参数方面,GeForce RTX 3070 启用了46个SM 单元,共5888个CUDA核心。
8 GB GDDR6显存,速度为16Gbps,256bit 位宽,带宽为512Gbps。
GeForce RTX 30 系列公版版卡将采用12 pin Micro-Fit 3.0接口,不过官方会附带转接器,与目前的电源相兼容。
相对性能方面,售价仅为499美刀的RTX 3070,已经超过了之前的旗舰2080 Ti。
情况似乎有点不对啊!
老黄,你口口声声说的“旗舰”3080,性能是提升了不少,但显存只有10GB,怎么比上一代2080 Ti还少了1GB???
但是,老黄刀法永远不会让你失望。
正当你觉得今年的新卡发布差那么点意思时,老黄用相同的姿势,从自家的烤箱中端出了今年的真·旗舰:RTX 3090。
GeForce RTX 3090配备了GA102-300 GPU,拥有10496个CUDA核心,配备了24GB GDDR6X显存,384bit 位宽,最大带宽为 936 GB/s。
RTX 3090 GPU核心频率1.70GHz ,实现了35.7 TFLOPs的性能。
老黄称,这张卡是世界上第一款8K游戏显卡,可在RTX开启、DLSS 8K和HDR Shadowplay 功能下运行8K游戏,帧率能达到60fps。
狡猾如老黄,3080、3070的性能和性价比都远超2080 Ti……但是,追求极致的用户,肯定要瞄准今年的3090。
而它的价格,却超过了去年的旗舰,1499美元。
英伟达把3090叫做Big Ferocious GPU(BFGPU),体积自然也是big级别,它会占据3个插槽位,考虑购买这块显卡的土豪,可能还要换个机箱了。
不过,1499美元的价格可能“并不贵”!因为RTX 3090对标的产品是Titan RTX,而Titan RTX上市价格为2499美元。
怎么样?3080的遗憾都能在1499美元的3090上找回来,而且性价比远超Titan RTX。
少年,不考虑来一块吗?
3080将在9月17日正式发售,3090将在9月24日发售,想买3070的用户需要等到10月,具体发售日期待定。
相比之前20系列过高的定价,当看到这样的价格时,网友表示:
而且“黄氏刀法”很可能还留有后手:3080和3090售价差距巨大,显存也从10GB直接跳到24GB,也许明年老黄就会像20系列一样来一套“Super”刀法。
AI与游戏性能提升
GeForce GPU不仅受玩家关注,AI行业也离不开它。所以新显卡AI性能如何自然也是发布会的重头戏。
这次发布会,老黄特意抽出了不少时间专门介绍英伟达AI技术的核心,Tensor Core。
Tensor Core是显卡中处理神经网络的处理单元,是AI算法流畅运行的保障。
老黄展示了一些最近英伟达在AI方面的进展成果。
比如用GAN生成面部3D动画、绘制布料3D动画、视频去噪等等。
而运用了AI的光线追踪,可以自主修补图像中确实的像素,从而减少需要投射的光线数量,实现指数级的处理速度提升。
这个被老黄称为“10年来最大的突破”的AI,就是DLSS(深度学习超级采样)。
简单的说,大家津津乐道的“光追”技术,对每一个像素的计算量要远远大于以前的光栅化手段,但这也带来了能耗变大,速度变慢的负面效果。
DLSS的目的就是尽量减少当前需要处理的像素数量。
英伟达用两年时间在16K视频上进行训练DLSS 2.0,帮助生成高分辨率的当前帧。
你买到的产品中,显卡驱动直接整合了训练好的DLSS。
运行时,DLSS采用当前帧的低分辨率、锯齿,和运动向量,以及上一帧的高分辨率,生成高分辨率的当前帧。
DLSS完胜原来的渲染技术,并且运行速度快、占用资源少,玩4K游戏也不会严重卡顿。
上一代RTX 20系列首次加入光线追踪以来,这一次RTX 30系列将该技术升级为第二代。
在光追核心+着色器核心+AI核心的协力工作下,光追渲染的延时从20ms缩短到12ms。
整体来看,这三大核心相比上代分别带来了1.7倍到2.7倍的性能提升。
二代光追实际效果如何,英伟达用5月推出的物理模拟游戏Marbles展示了技术的进步。这款游戏中有几十种材料和非常复杂的光线。
过去的RTX显卡只能在720p30fps条件下进行光影渲染,而RTX 30系列则能在1440p分辨率下运行,性能提升了4倍。
另外,现在的游戏体积越来越大,动辄上100GB,解压游戏数据成了性能的瓶颈,过去计算机用CPU对数据进行解压,占用资源巨大。
对于PCIe 4.0的SSD,若读取数据的速度达到14GB/s,需要占用24个CPU核心,而英伟达的RTX IO技术,可以绕开CPU,直接将数据解压后放入显存,仅占用10个显示核心,数据吞吐量提升100倍。
N卡老用户福利
没钱买RTX 30系列显卡的朋友也不要失望。黄仁勋为N卡老用户推出了三大软件更新,让你手里的老显卡发挥新功效。
谁说只有“A卡战未来”?
NVIDIA Reflex
黄仁勋率先抛出的NVIDIA Reflex,就是给英伟达老显卡用户的第一份礼物。
这款软件解决了玩家对高帧率低延时的需求。尤其是在玩FPS游戏时,对手可能只是在门缝间一闪而过。
老黄举了个例子:一个人以1500像素/秒移动时,留给玩家射击的时间不超过150ms,而玩家要射中对手,画面延时不得超过30ms。
因此低延时的游戏画面尤为重要。
NVIDIA Reflex可将延时最多降低50%,并且支持到RTX 10系列显卡,首批支持游戏包括《堡垒之夜》和《命运2》。
好马配好鞍。在NVIDIA Reflex技术加持下,高刷新率的屏幕必不可少。今年,英伟达将和显示器厂商联合支持G-Sync技术的360Hz高刷新率电竞屏。
NVIDIA Broadcast
英伟达表示,由于网络技术和游戏产业的发达,已经有2000万人从事游戏类直播。
所以给玩家提供好用的直播软件也成为了英伟达的另一项任务。
NVIDIA Broadcast的出现就是为了降低玩家直播的门槛,它充分将AI技术和游戏直播结合起来。
首先就是降噪功能。比如一个游戏玩家正在直播,旁边女朋友乱入,而且是在用噪音巨大的吹风机吹头发。
有了NVIDIA Broadcast,背景噪音已经完全听不见,再也不怕女朋友打扰直播游戏了。
NVIDIA Broadcast的第二项功能是视频抠图。如果主播想更改背景,该软件提供一键切换功能,甚至直接把游戏实时画面作为背景出现,人物边缘也比较自然。
还有,针对主播动作幅度较大,该软件能实时追踪主播头部,让主播永远处在画面中央。
Omniverse Machinima
最后,老黄推出了针对动画制作的专业软件Omniverse Machinima,带来所谓的“引擎电影”,让游戏过场动画效果更经验。
这款软件对于普通玩家用处不大,主要面对的是动画特效制作人员,
Omniverse Machinima支持Maya、3D max等主流动画软件,预计今年10月正式推出。
21岁的英伟达显卡
1999年8月31日,英伟达推出了世界首款GPU——GeForce 256,所以此次发布会恰逢GeForce显卡刚过完21岁生日。
英伟达这次打出的标语就是:“21天,21年”。
回顾21年前,射击游戏CS还在起步阶段,显示分辨率只有640×480,游戏每秒只有20帧。如今,GeForce显卡已经支持到8K 60fps。
黄仁勋说玩家的需求推动了GPU的发展,但是今天英伟达的GPU已经远远超出了游戏的范畴,成为了AI、云计算不可或缺的硬件。
这21年间,你买过哪些英伟达的显卡呢?你会为游戏或者“AI炼丹”购买RTX 30系列显卡吗?
发布会回看地址:
https://www.youtube.com/watch?v=E98hC9e__Xs
— 完 —
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