十二畫女孩取名常用字還有十二畫屬火的字有哪些起名字用
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文章詳情介紹：
【Ai時刻】NVIDIA顯卡Ai算力大比拼，畫Ai女友選哪個？
最近的Ai圈可以說是太火了，前段時間我們編輯部去參加了中國電子博覽會，其中絕大部分的展商都是來自高性能服務器的品牌。 在探展的過程中，深感如今的Ai算力市場的空前熱度，隨著GPT的爆火，每個企業、組織、個人都看到了利用Ai來提升生產效率的可能，這其中，以Ai繪畫為代表正在快速席卷著設計、繪畫、動漫行業，個人用戶也可以通過stable diffusion等引擎來訓練自己的Ai人物形象或者設計物品。而stable diffusion依賴的正是本地顯卡算力，所以如果想要擁有快速、精準的Ai圖像生成，一張算力強勁的顯卡是必不可少的。 最近，RTX4070發布，早就聽聞RTX40系在Ai算力上的提升，所以問DIY大佬借了20系到40系的主流顯卡，來讓它們華山論劍，看看誰在Ai繪畫上的能力更強。 Ai作品 首先介紹一下出戰的選手們，老當益壯組的20系顯卡：RTX2070、RTX2070S、RTX2080。正值壯年的30系顯卡：RTX3050、RTX3060 12GB、RTX3060Ti、RTX3070 、RTX3070Ti、RTX3080、RTX3080Ti、RTX3090Ti。青春無限的40系顯卡：RTX4070、RTX4070Ti、RTX4080、RTX4090。 賽前首先是選手們的身份信息大公布： 對于本次的Ai繪畫能力對決，區別選手們的主要點是顯卡的架構、CUDA核心數量、顯存與Tensor核心。其中Tensor核心是NVIDIA部分顯卡中專門用于加速深度學習任務的處理單元。Tensor核心針對深度學習中的矩陣運算進行了優化，能夠顯著提高神經網絡模型的訓練和推理速度。在后續的對比中，我們也能看出Tensor核心的代數與核心數與成績的關系。 第一代Tensor核心首次出現在Volta架構顯卡中，針對混合精度矩陣乘法進行優化。第二代Tensor核心引入Turing架構顯卡，增加了對INT8和INT4整數精度的支持，并引入了RT核心用于實時光線追蹤計算。第三代Tensor核心出現在Ampere架構顯卡，提高了FP16混合精度矩陣乘法的FLOPs，并支持稀疏性計算。 而第四代Tensor核心隨著RTX40系的發布而更新，在全新的NVIDIA Ada架構中，通過引入DLSS技術和Optical Flow Accelerator等新技術，為Ai提供了顯著的性能提升。并通過Tensor Cores加速器（專門用于深度學習任務的硬件加速器）大幅提高深度學習模型訓練和推理性能，并且支持FP16、BF16和TF32精度。 此外，Ada GPU架構還支持CUDA-X AI軟件庫，這是一套用于加速AI應用的軟件工具包。CUDA-X AI包括TensorRT、cuDNN、cuBLAS等組件，可以提高深度學習推理性能和訓練速度。 好的，簡單介紹完參戰選手們的基本信息，就來到本次比賽的第一關，基礎性能參數對比，將由“AIDA64 GPGPU”考官出題，考察選手們的綜合實力。想看Ai美女的觀眾先別急，先放出一張美女墊胃口。 stable diffusion Ai繪畫；來自RTX2080顯卡，1024*1024分辨率，單張耗時：1.14分鐘 第一道題是Single-Precision，這個測試項目評估顯卡在單精度浮點數運算（32位浮點數）上的性能，單精度浮點數通常用于表示小數，以GFLOPS為單位，其表示每秒千億次浮點運算。 第二道題是Double-Precision，評估顯卡處理另一種稱為"雙精度浮點數"的數據時的計算能力。雙精度浮點數比單精度浮點數更精確，常用于科學計算等要求高精度的場景。以GFLOPS為單位，其表示每秒千億次浮點運算。 第三道題是24-Bit Integer，這個測試項目評估顯卡在24位整數運算上的性能。整數是沒有小數部分的數字，如1、2、3等。以GFLOPS為單位，其表示每秒千億次浮點運算。IOPS表示每秒整數運算次數，GIOPS表示每秒千億次整數運算（Giga IOPS），以GIOPS為單位。 第四道題和第五道題分別是32-Bit Integer、64-Bit Integer，聰明的小伙伴都知道這是跟上面24-Bit Integer是一組組合題，考察顯卡32位整數運算、64位整數運算能力。 第六題是AES-256計算能力，評估顯卡處理一種名為AES-256的加密任務時的性能。加密是為了保護數據安全而對數據進行編碼的過程。 第七題是SHA-1 Hash編碼能力，這個可能很多玩家都比較熟悉，這就是挖礦佬喜歡的哈希算力，哈希算法是一種將數據轉換成固定長度的唯一字符串的過程，通常用于校驗數據完整性和安全應用，常用于區塊鏈應用中。 第八題是Single-Precision julia，這個測試項目評估顯卡在渲染單精度Julia分形圖像時的性能。Julia分形是一種復雜數學對象，需要大量計算資源進行渲染。測試結果以FPS表示。 最后一題便是Double-Precision Mandel；雙精度Mandelbrot分形渲染，評估顯卡渲染一種名為Mandelbrot分形的復雜數學圖形時的性能。類似于Julia分形渲染，但使用更高精度的數據進行計算。 帶宸字的男孩名字,男孩取名字好字
對于AIDA64 GPGPU的測試，我們可以看出，除了頂級的RTX4090外，剩下顯卡之間都存在著明顯的遞進關系，等級森嚴，與售價與定位嚴格掛鉤，此外，數據測試僅能作為Ai制圖的一個參考項目，旨在對比不同顯卡之間的數據。 參戰選手的首發價格對比 接下來就進入正式的Ai繪畫環節，首先是畫NVIDIA官方指定的小房子，看看效果。畫圖的參數是：使用v2-1 768-emapruned模型；768*768的尺寸；Steps: 50；CFG scale: 7.5，共畫10組，每組2張。 Ai作品 Ai作品 從測試結果來看，各位參戰選手的Ai繪畫表現與他們在AIDA64 GPGPU中的各項考試表現類似，柱狀圖的分布幾乎一致，其中低于5張/min的選手有RTX2070、RTX3050、RTX3060，雖然RTX3060配有12GB的大顯存，但在Ai畫圖所需要的高算力面前還是只能甘拜下風，112核心的第三代Tensor沒能讓它在Ai畫圖中繼續“甜品”下去。 而超過了優秀水平10張/min的選手就比較多了，RTX3080Ti、RTX3090Ti、RTX4070Ti、RTX4080、RTX4090，以及兩個9張/min的差點成為優秀水平的RTX3080和RTX4070，這兩位選手的用時幾乎一致，但RTX4070只搭載了184核心的第四代Tensor，而RTX3080則是使用了272核心的第三代Tensor，這33%的核心數差距，就是通過技術迭代來彌補的。 接下來看一下選手們在畫NVIDIA小屋時的顯存占用情況，為了方便比賽公平起見，我們按照顯存容量進行了分組： 8GB顯存組 12GB顯存組 其他顯存組 整體表現情況 通過圖表與數據情況可知，在畫NVIDIA小屋的時候，面對768*768分辨率的Ai畫圖情況，顯卡的顯存普遍占用都在8GB左右，如果只是搭載了8GB顯存的顯卡，就會有跑滿的風險，從而拖累運算速度。 接下來就是大家期待的畫Ai小姐姐，在畫小姐姐的選擇上，我們使用了chilloutmix NiPrunedFp32Fix模型，匹配3個不同的LORA人體素材庫，調整了各素材的比重，最終繪制出獨一無二的小姐姐，單幅尺寸為1024*1024，一組5張。 首先來欣賞一下小姐姐的美貌： stable diffusion Ai繪畫 stable diffusion Ai繪畫 stable diffusion Ai繪畫 stable diffusion Ai繪畫 stable diffusion Ai繪畫 具體的Prompt以及模型配置如圖，喜歡的小伙伴可以直接Copy，把小姐姐帶回家 由于畫小姐姐的模型和配置以及尺寸較大，對各位選手也造成了巨大的考驗，就連算力最為強勁的RTX4090，也只保持不到3張每分鐘的成績，可見對于畫高清人像來說，游戲顯卡還是有著較高的壓力，來看一下各位選手們的成績吧。 面對巨大的算力挑戰，各位參賽選手出現了明顯的性能吃緊，不少選手們的繪畫時間只能保持在一分鐘一張左右，而特別出色的旗艦選手們才能碰到2張每分鐘的門檻。甚至還有的選手（RTX3050）只能維持2分鐘畫一張的水平。 在畫NVIDIA小屋時旗鼓相當的RTX3080和RTX4070終于在這輪拉開了差距，RTX3080以近20%的實力差距絕殺了RTX4070，也以10%的優勢超過了RTX4070Ti，穩住了80顯卡的尊嚴與威望。 而在顯存占用上，NVIDIA小屋比賽時還有能漏網之魚的8GB顯存組，在本輪測試中，無一例外，全部顯存跑滿，集體出現顯存不足的情況。 氣字取名寓意好的男孩起名
在12GB顯存組選手中，雖然沒有跑滿顯存，但是在RTX40系顯卡中也出現了顯存吃緊的情況，RTX40系兩兄弟顯存都被Ai吃掉了95%左右。 與RTX3090Ti同樣使用24GB顯存的RTX4090，在Ai畫圖時就比前者多占用了17%左右的顯存空間，讓Ai引擎吃到了17GB左右的顯存空間，配合一騎絕塵的512核心第四代Tensor核心，無疑問鼎了本次Ai繪畫算力對比之巔。 整體表現情況 顯卡Ai繪圖最大功耗一覽 顯卡能耗比情況一覽 ? 總結 顯卡與AI繪畫的關系就像是畫家的手與畫筆之間的緊密配合，在這個關系中，顯卡是高效處理大量并行計算任務的關鍵硬件，而AI繪畫則是依賴顯卡強大計算能力實現的一種先進的藝術形式。AI繪畫技術通常采用生成對抗網絡（GANs）或變分自編碼器（VAEs）等深度學習模型來生成具有特定風格或特征的圖像。 而顯卡也已經從單純的圖像處理器，逐漸演變成了復雜的計算平臺。二者相輔相成，相互促進Ai生成、深度學習、顯卡領域的不斷發展，成為硬件市場上為數不多仍然煥發活力的領域。 Ai算力服務器-Ai繪畫 在本期的【AI時刻】中，我們對15款NVIDIA顯卡的stable diffusion AI繪畫能力進行了深入評測。從測試結果中，我們明顯看到顯卡在AI和深度學習算力上的持續進步。尤其是在RTX 40系列顯卡中，得益于全新的架構和更加先進的Tensor核心技術，使得RTX 4070不僅能與前代RTX 3080在AI算力上一較高下，同時在保持中上游AI性能的情況下，功耗更加優越。 因此，如果你對AI計算（如畫AI小姐姐）感興趣，并希望擁有一款性能與功耗兼顧的顯卡，那么RTX 4070無疑是一個理想的選擇。而如果你打算通過游戲顯卡（由于各種原因，NVIDIA A100/H100難以購買）來搭建一個小型AI服務器，那么選擇多張RTX 4090則毫無疑問是最佳方案。無論是從性能、功耗還是擴展性的角度，RTX 40系列顯卡為游戲玩家、AI領域的開發者提供了更多可能性，展示了顯卡技術在未來的發展潛力。
作者:piikee | 分類:八字起名 | 瀏覽:49 | 評論:0
