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2022-03-29 21:01 出处:PConline原创 作者:DIY硬件频道 责任编辑:liweineng

    24GB显存到底怎么用?

显存占用情况

  在测试RTX 3090 Ti显卡的时候,笔者利用HWINFO软件对测试时显存占用进行了记录。可发现大部分的应用与游戏中仅有少部分显存下高于10GB容量的,仅有部分的游戏在显存占用时高于10GB,例如《全境封锁2》与《PugetBench DaVinci Test》。当然8K游戏的显存占用基本都是翻了翻,游戏中的显存占用均超过10GB,其中《全境封锁2》中更是爆了显存。

  当然,除了游戏之外,实际的专业应用场景才是RTX 3090 Ti这24GB显存容量的用武之地,接下来我们借助视频、计算、建模的三个小例子,来“榨干”这张RTX 3090 Ti的24GB显存吧。

  DaVinci Resolve8K实时渲染

RTX 3090 Ti

  一般情况下DaVinci并不会过多调用显存,无论是播放还是转码,RTX 3090 Ti在测试时占用也就10GB左右。

RTX 3090 Ti

  而我们利用NVIDIA提供的8K RAW Video测试项目文件,对Motion Effects(运动效果)进行一系列的设置,这样就能调用到24GB显存。

RTX 3090 Ti

  同样8K RAW Video播放,显存占用就已经达到了24GB,还真是有点夸张,当然此时更换其它低容量版本的显卡会直接报错,停止运行的处理。那这样设置后,RTX 3090 Ti是否有优势呢?我们同样拿此项目文件直接进行视频导出,对比导出时间。

RTX 3090 Ti

  可看到同样的Motion Effects(运动效果)设置,效果较低的一般情况下,RTX 3090 Ti、RTX 3090与RTX 3080有着同样的导出速度,且相同的显存占用,均为10GB;但是加强Motion Effects(运动效果)设置后,RTX 3080 Ti明显报错加载不了运动效果,仅有RTX 3090 Ti与RTX 3090有导出成绩,分别为1:34、1:39。侧面说明:24GB大容量显存在某些大型,且极复杂的视频渲染工程时起到关键性的作用

  机器学习运算

RTX 3090 Ti

  在机器学习的实际应用上,我们使用一个开源的CNN图像数据分类模型来进行基准测试,它采用的是市面上应用广泛的机器学习库——TensorFlow,在搭建好CUDA组件环境后,TensorFlow便可以使用GPU进行加速运算,大显存能为显卡提供更多的计算资源支持,在这里我们把显存可占用空间设置为“全部”,然后以2组batches、32个样本为单位 ,跑10万组图像数据识别,可以看到24GB显存在运算过程中直接吃满,最后达到一秒钟识别将近3万张图像的性能表现。

  BLENDER场景渲染

RTX 3090 Ti

  而在热门3D建模软件blender上,由于内置的Cycles渲染器在交互渲染的过程中,会利用实时RTX光线计算和OpitX AI去噪技术的实时加载,对于显存的要求较高,对于重度用户而言,即便是12GB的显存容量,在多工作流下也会发生显存不足导致渲染错误或无法渲染的情况,而利用RTX 3090 Ti的大显存,则是能够实现多个复杂工作流实时查看交互,还能进行最终帧的场景渲染,此时显存占用也达到了21GB以上。

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