什么软件可以测试吃鸡帧数,RTX 3080 有多大升级必要?绝地求生帧数实测

鲁大能使用微星RTX3080魔龙显卡进行游戏与视频剪辑体验,相较于RTX2080,游戏帧数提升约20%,稳定在240fps,带来更流畅的游戏体验。在视频剪辑方面,RTX3080显著提升了渲染速度和实时预览效果,提高创作效率。

对于剪辑师和游戏者来说,显卡是其生产力的工具。对于一些游戏UP主来说更是如此,他们不仅平时需要进行游戏录制视频素材,更是需要显卡的强大渲染能力来完成视频剪辑。那么使用RTX 3080显卡对于渲染和游戏来说有着多大的升级呢?近日,哔哩哔哩坐拥77万粉丝的游戏UP-鲁大能就使用了微星RTX 3080 魔龙显卡,实际体验了显卡的游戏性能和视频剪辑表现。

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作为一名游戏UP主,鲁大能的电脑配置属于比较高端的,CPU是英特尔的i9-9900k,内存是4根16GB 3200MHz,原本的显卡采用的是上一代的RTX 2080显卡。测试的游戏采用的是目前仍旧火热的吃鸡游戏《绝地求生》,看看在游戏实际中的帧数表现。

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在训练场站桩式的情况下,RTX 2080的帧数稳定在200帧左右,RTX 3080魔龙的帧数则稳定在240帧以上,帧数提升幅度在20%。当然对于竞机游戏,游戏内的场景不同,游戏人数的不同,对于帧数的影响也会有所浮动,因此,来看下从多局游戏下来帧数的变化。

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通过两个星期多达几十个小时的游戏体验,在游戏实战中,RTX 2080的帧数稳定在190~210帧之间,而使用RTX 3080魔龙显卡后,帧数则提升到230~250帧之间,基本可以将帧数稳定在240fps了。这也就意味着玩家们可以更好的搭配240刷新率的电竞显示器来使用了,也意味着玩家可以享受到低延迟的游戏画面,能够更流畅的完成游戏里的各种操作,更快看到下一帧画面,并作出反应,实现“帧”能赢的竞技优势。

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有团队针对FPS游戏中K/D 和 GPU 与显示器刷新率之间有何关系做过统计,分别比较了在配备 60 Hz、144 Hz 和 240 Hz 显示器的情况下,玩家使用 不同型号显卡玩游戏时的 K/D 差异。数据表明,使用高刷新率显示器的玩家能充分利用显卡,其 K/D 明显更高。这也是为什么职业电竞选手也在不断通过优化硬件以获取144 FPS,甚至 240 FPS超高帧率并搭配使用高刷新率显示器的原因。

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在视频剪辑创作方面,显卡的视频剪辑软件中比较直观的感受主要体现在视频渲染的时间和素材实时预览的效果。一段剪辑视频里包含了素材、转场、特效、字幕、BGM等复杂的内容,分别使用RTX 3080魔龙和RTX 2080导出视频,对比导出速度,可以明显的看到使用RTX 3080魔龙导出的时间快得不止一点点。

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还有就是在剪辑视频时的实时预览效果,比如在剪辑时想查看视频里前面剪辑好的视频内容,拖动鼠标光标点击视频时,视频能够立刻的就进行播放。使用RTX 3080魔龙显卡在鼠标拖动进度条时,能够流畅的播放视频,而使用RTX 2080时,则稍微的有点卡顿现象,对于创作者的体验不太友好,也会降低视频的创作效率。

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借助微星RTX 3080 魔龙显卡,可以进一步助力创意者进行创意设计。通过提供专用驱动和工具支持,在热门的创意应用中实现AI加速。做到了无论是渲染复杂的AD场景,编辑8K视频,还是以高编码质量和画质进行直播,都可以做到应付自如。从实际体验中可以看出,无论是游戏爱好者,还是创作者,搭配拥有一片RTX 3080显卡还是很有必要的。

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### RTX6000 和 RTX3080 的计算能力与性能差异 #### 显存容量对比 RTX6000 配备了 48GB GDDR6 ECC 显存,而 RTX3080 则拥有 10GB 或 24GB GDDR6X 显存。更的显存量使得 RTX6000 能够处理更复杂的数据集和更规模的神经网络模型,在显存较小的 GPU 上训练更的模型成为可能[^1]。 #### CUDA 核心数量 RTX6000 拥有 10752 个 CUDA 核心,相比之下,RTX3080 提供了 8704 个 CUDA 核心。更的核心意味着更高的并行运算能力和更快的任务完成速度。 #### Tensor Core 支持 两款卡均支持 Tensor Cores 技术,用于加速混合精度训练(如 BF16/FP16)。然而,RTX6000 中包含了更数量的 Tensor Cores (336),这有助于进一步提升深度学习应用中的推理效率以及降低功耗。 #### 双精度浮点性能 对于科学计算领域而言,双精度浮点操作至关重要。在这方面,RTX6000 表现出明显优势——其 FP64 性能达到了每秒约 9.6 TFLOPs;相反地,RTX3080 主打游戏市场,因此仅提供有限的支持,约为前者的一半左右。 #### 实际应用场景表现 考虑到实际工作负载的不同需求,例如实时重建系统 NeuralRecon 设计为高效利用硬件资源实现快速响应,得益于粗到细的方法论及高效的 GPU 加速机制,能够在高性能设备上展现出显著的速度增益[^2]。尽管如此,具体的应用效果还需视乎具体的算法优化程度及其对特定架构特性的利用率。 ```python # Python 示例代码展示如何查询 NVIDIA GPU 的基本信息 import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle_6000 = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) # 假设这是 RTX6000 info_6000 = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle_6000) print(f"RTX6000 Total Memory: {info_6000.total / 1e9:.2f} GB") handle_3080 = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(1) # 假设这是 RTX3080 info_3080 = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle_3080) print(f"RTX3080 Total Memory: {info_3080.total / 1e9:.2f} GB") ```
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