賽博朋克作為少有的同時支持 INA 三家超分辨率技術(shù)，以及光追與 DLSS 3 技術(shù)的單機大作，自然不能錯過測試。在默認(rèn)的 4K 分辨率 / 超級光追模式下 平均幀率 能做到 113.90FPS，最小幀率都能跑到 80FPS 以上。

設(shè)置不變，僅將“大力水手”切換到性能檔，平均幀率來到 148.81FPS，最小幀率也來到了 128FPS 以上。

極限競速：地平線 5 在 4K 分辨率，預(yù)設(shè)極端模式下，平均幀率 122FPS，最低幀率 113FPS

原設(shè)置不變，開啟NVIDIA DLSS AI 超分辨率（超高性能）、DLAA關(guān)閉、開啟幀生成技術(shù)，平均幀率 166幀，最低幀率，主打流暢二字。

育碧的 3A 大作刺客信條.幻境，這游戲的優(yōu)化著實喜人，但最高只支持 nvdida DLSS2 技術(shù).雖然有國外網(wǎng)友開發(fā)了 DLSS 3 幀生成 MOD，但使用之后游戲內(nèi)置的 benchmark 就無法運行。這里我測試的 4K 分辨率最高畫質(zhì)，游戲平均幀率達(dá)到了 101FPS，最低 1% 也有 83FPS。

溫度測試環(huán)節(jié)，利用 Furmark 對 索泰 RTX 4080 SUPER 月白進(jìn)行烤雞，在負(fù)載拉滿的情況下，顯卡最高功耗跑到了 320W 左右，完美對應(yīng)標(biāo)稱數(shù)據(jù)。此時 GPU 表面溫度 76°C 左右、熱點溫度 90°C 左右，考慮到顯卡本身并沒有做夸張的散熱設(shè)計，這個溫度控制應(yīng)該算是相當(dāng)完美。

AI 生產(chǎn)力才是王道

40 系顯卡價格偏高，最重要的原因它不是純游戲卡，對于跑 AI 的朋友來說更是妥妥的生產(chǎn)力需求。

為什么說 N 卡最適合跑 AIGC？

確切來講，AIGC 技術(shù)并不局限于 NVIDIA顯卡 ，但目前大多數(shù)加速計算環(huán)境是基于 CUDA 構(gòu)建的，而 CUDA 是 NVIDIA 開發(fā)的技術(shù)，NVIDIA的 GPU 擁有卓越的并行處理能力和針對 AI 工作負(fù)載優(yōu)化的架構(gòu)。例如，NVIDIA 的 DLSS 技術(shù)，它通過 AI 生成額外的幀來提升游戲和應(yīng)用程序的渲染性能，這就是 AIGC 技術(shù)的 一 個應(yīng)用實例。此外，市面常見的 AIGC 模型都是用 N 卡跑出來的，所以硬件兼容度也是最高的。

我之前出過一篇利用 Stable Diffusion 跑本地 AI 繪圖的文章，相比流行的 Midjourney（Mid）來說，Stable Diffusion 可以進(jìn)行本地部署，部署完畢可以免費無限次使用，沒有使用成本，在圖像質(zhì)量和用戶可控性都更高。但也因為需要本地跑圖，所以對硬件有一定的要求，尤其是 GPU，推薦至少 4GB 顯存的顯卡，8GB 及以上顯存可以獲得更好的性能。

本次 AI 繪圖測試同樣基于 Stable Diffusion 本地模型，評測之前先和大家分享下索泰 RTX 4080 SUPER 的優(yōu)勢

眾所周知，在 AI 繪圖領(lǐng)域，核心數(shù)量主要決定計算的快慢，顯存大小則決定分辨率、模型以及批次數(shù)量的上限。

對于 SD 來說，12GB 顯存已經(jīng)可以滿足日常圖像繪制的需求，不過如果你喜歡嘗試不同的插件、擴展、乃至相互組合生圖

那么 16GB 可以更好的保證不出現(xiàn)爆顯存的風(fēng)險。

更別提現(xiàn)在流行的視頻生成項目，這可比生成靜態(tài)圖片所需顯存要求可大了一截

所以，選擇大顯存不僅是速度更快，而且在其他項目的嘗試也能更加的自由

本次 AI 測試基于秋葉aaaki 大佬的整合包和 SDXL 大模型，首先做哈準(zhǔn)備工作

顯存優(yōu)化這里，如果是 ＞12GB 顯存就選無優(yōu)化，

然后關(guān)閉下方的 VAE 半精度優(yōu)化

進(jìn)入 Stable Diffusion ，先來到系統(tǒng)信息 - 基準(zhǔn)測試跑個分

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