RTX 5060 Ti 3DMark跑分首次流出:比RTX 4060 Ti快20%

RTX 5060 Ti跑分流出,比4060 Ti快20%

快科技4月14日消息,根据VideoCardz拿到的数据,RTX 5060 Ti 16GB在3DMark的系列基准测试中,平均较上一代RTX 4060 Ti 16GB高出20%。

具体来看,RTX 5060 Ti 16GB在3DMark的测试中表现如下:

TimeSpy(1440p):15389分,比RTX 4060 Ti快14.25%(下同)

TimeSpy Extreme(4K):7136分,快16%

Speed Way(4K):4055分,快25%

Steel Nomad(4K):3455分,快18%

Port Royal(1440p):9944分,快23%

整体来看,在对比RTX 4060 Ti 16GB时,RTX 5060 Ti 16GB在3DMark测试中的平均性能提升约为20%,作为对比,RTX 4060 Ti 16GB相比RTX 3060 Ti仅提升了15%。

RTX 5060 Ti 16GB在Speed Way测试中表现最为突出,相比RTX 4060 Ti 16GB提升了25%,这也显示出RTX 5060 Ti在光线追踪方面的进步。

但RTX 5070 12GB要比RTX 5060 Ti 16GB要强上33%,这与Time Spy测试中RTX 4070和RTX 4060 Ti的差距相似。

根据此前的消息,RTX 5060 Ti 16GB首发价为3599元(相比RTX 4060 Ti低了300元),RTX 5060 Ti 8GB首发价为3199元,如果价格属实,RTX 5060 Ti 16GB的性价比还是不错的。

但市场表现还需考虑实际售价和供应情况,此前的RTX 50发布之初都面临供应不足和实际售价高于官方建议零售价的问题。

如果RTX 5060 Ti 16GB的市场定价合理,且供应充足,还是有望成为一款性价比较高的显卡。

RTX 5060 Ti 3DMark跑分首次流出:比RTX 4060 Ti快20%

 原文链接:RTX 5060 Ti 3DMark跑分首次流出:比RTX 4060 Ti快20%--快科技--科技改变未来

要在配备5060ti显卡的计算机上安装PyTorch,可按照以下步骤进行: ### 1. 确认CUDA版本 首先要确定显卡驱动所支持的CUDA版本。可以通过以下方式查看: - 在Windows系统下,打开“NVIDIA控制面板”,点击“系统信息”,在“组件”中查看CUDA版本。 - 在Linux系统下,可通过命令 `nvcc --version` 查看CUDA版本。 ### 2. 安装CUDA和cuDNN 如果系统中未安装合适版本的CUDA和cuDNN,需要进行安装: - **CUDA**:从NVIDIA官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads )下载对应版本的CUDA安装包,并按照安装向导完成安装。 - **cuDNN**:从NVIDIA官方网站(https://developer.nvidia.com/cudnn )下载与CUDA版本匹配的cuDNN库,将下载的文件解压后,把对应文件复制到CUDA的安装目录中。 ### 3. 创建虚拟环境(可选但推荐) 使用虚拟环境可以避免不同项目之间的依赖冲突。可以使用`conda`或`venv`来创建虚拟环境。 - **使用conda创建环境**: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env ``` - **使用venv创建环境**: ```bash python -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate # 在Windows上使用 `pytorch_env\Scripts\activate` ``` ### 4. 安装PyTorch 根据之前确定的CUDA版本,从PyTorch官方网站(https://pytorch.org/get-started/locally/ )选择合适的安装命令。例如,如果CUDA版本为11.3,可以使用以下命令: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 或者使用`pip`安装: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` ### 5. 验证安装 安装完成后,可以通过以下代码验证PyTorch是否成功安装以及是否能使用GPU: ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果输出`True`,则表示PyTorch可以正常使用GPU。
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