适合ai训练的显卡(适合ai训练的a卡)

ChatGPT在今年的迅速崛起,刷新了大家对AI的认识,成为当下最火热的话题,除了在ChatBot方面的革新,AIGC(AI生成内容)的概念,更是展示出AI在加速生产力和创造力方面的巨大潜力,而且AIGC对于我们大众消费者也并非是遥不可及的事情,在大家的个人电脑上,就已经有不少AIGC和利用AI加速的创意软件可用。

适合ai训练的显卡(适合ai训练的a卡)

对于很多有使用Adobe全家桶,或者一些视频照片处理工具的内容创作者,他们对于AI帮助创作这件事可能并不会太陌生,如今很多软件都开始引入AI技术,用来解决很多过往需要重复劳动,或者操作枯燥的工作,比如抠图、除尘,还有AI也可以提高画面处理的精确度,像是低分辨率照片和视频的高清化,黑白照的上色等等。

最重要的是,这些AI技术其实也只需要一台高配置电脑就可以享受到,这得益于近年CPU和GPU性能的大幅增长,特别是显卡如今都加入AI加速能力,虽说相比大规模的AI计算集群,我们的消费级硬件显得是小打小闹,但用来做一些相对简单的AIGC工作,又或者让相关从业者和学生,用来学习研究AI技术,这都是有很大意义的,所以我们想知道在一些AIGC软件中,目前市面上流行的高端CPU和GPU的性能表现如何。

测试平台

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AI画画

Stable Diffusion,也就是大家俗称的AI画画,通过敲入一些关键字,让AI描绘出来大家脑海中想要的画面,这样的用法可谓相当神奇,也是AIGC的典型示范之一,以至于有不少人开玩笑说,原画师在未来都要失业了,当然AI画画目前只是基于大量画作训练出来的“缝合怪”,仍缺少一点真正的自主创作,但随着学习的精进,AI画画在未来可以极大提高工作效率,比如帮助设计logo和图案,画重复的人物和场景,还有用来画电影拍摄的分镜等等。

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有意思的是,Stable Diffusion是在本地运行的,支持使用CPU或GPU来运算AI模型,所以我们每个人都可以在自己的电脑上进行AI作画,可能是因为该项目本就是背靠NVIDIA GPU开发出来的,所以RTX系列有很不错的IPM(每分钟生成图片数),RTX 4090展现出它在目前消费级显卡中最强的AIGC性能,处理速度要比次顶级的RTX 4080强上约30%,而且其24GB大显存也是个优势。

不过其它RTX系列显卡用来体验一下AI画画,也不会让你等待出图太久,即使是上代卡皇RTX 3090 Ti都有比较快的处理性能,而如果用CPU来运行,即使是目前消费级最强的两颗CPU,用来画一张768*768分辨率的图片都相当费劲。

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AI高清化照片

AI处理照片在现阶段应用得很多,其中无损放大是比较流行的用法,可以将原来低像素的照片放大到更大尺寸、更高分辨率,这并非是简单地把分辨率生硬拉高,而是利用AI猜测和填补高清化所需的画面细节,做到以假乱真的高清化处理,这对于一些研究老照片,或者更大印刷尺寸的摄影师有不错的实用价值。

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这里测试在ON1 AI Resize里面,将原文件为6000*4000分辨率的单反拍摄照片,扩大200%后为12000*8000,也就是接近1亿像素了,可以看到使用NVIDIA的显卡,都可以在一分钟内对五张照片高清化,越高端的自然就越快。虽然CPU也可以用来做这种AI的照片扩大,但耗费时间就相当长了,完全没有实用性。

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AI帧生成

NVIDIA DLSS在游戏已经很多有支持,玩家们都不会陌生,其实这也是一种AIGC,如今一些创作软件也有利用DLSS技术来作加速,最典型的代表就是NVIDIA自家的Omnvierse Create,这是个主要用来做3D动画和场景建模的,对GPU的性能要求很高,即使是上一代最强的RTX 3090 Ti都很难应付,但新一代RTX 40系显卡的DLSS 3技术加入帧生成技术,使得单张显卡也都可以进行一些中轻度的创作。

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这里主要测试Viewport回放,平均帧数低于24fps会影响回放的流畅度,所以RTX 4070 Ti和RTX 4070是难以满足4K分辨率的,除了核心性能的不足,其12GB显存也被吃光抹净,会导致一些效果缺失和形成渲染队列,而上一代的RTX 3090 Ti虽然有比较充足的24GB大显存,但因为不支持帧生成技术,帧数表现也是不可用的,想要应付Omnvierse Create的4K创作,最好还得是RTX 4090。

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当Viewport分辨率下降到1080p(2048*1080)就轻松很多了,RTX 4070 Ti已经达到60fps级别,RTX 4070都可以有平均52fps,而且两者的显存也变得充裕很多,甚至连RTX 3090 Ti也将将可用了,但相比新一代的显卡,已显得不适合用在Omnvierse Create了。

AI目标追踪

在Davinci Resolve Studio 18里面,就支持使用GPU加速AI识别和追踪视频中的目标,而且这还是个连续的动作,如果要用人工来做,就需要逐帧把目标抠画出来,这是非常低效率、繁琐的工作,但有了AI的帮助,就变得简单太多了,极大减少了时间精力在这些机械式操作上,促使创作者会乐意于做一些更具观赏性的剪辑。

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总结

从测试表现来看,在AI画画、照片处理和AI帧生成这些工作上,一台高端配置的个人电脑也确实可以跑一跑、用一用了,甚至在部分创意工作中提供不错的加速效果,虽然这还无法与庞大的GPU集群的处理速度相提并论,也难以应付在一些重度的创意工作上,但对于我们个人用户而言,完全可以接受了,至少在耗时上面,这些AI任务都不会让你等待太久。

当然大家会觉得怎么都是拿NVIDIA的显卡跑这些AI测试啊?不得不说,NVIDIA在AI市场深耕多年,由上至下地布局他们通过GPU加速AI的战略,所以无论是性能,还是软件的支持上,NVIDIA显卡都会有更高的实用价值,在现阶段大家想要体验AIGC,或者利用AI来帮助提高自己的工作效率,那就很难不选择一张NVIDIA RTX系显卡。

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