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十二畫(huà)女孩取名常用字還有十二畫(huà)屬火的字有哪些起名字用

2024-06-22 05:28:07
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本篇文章給大家談?wù)勈?huà)女孩取名常用字，以及十二畫(huà)屬火的字有哪些起名字用的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

文章詳情介紹：

1,【Ai時(shí)刻】NVIDIA顯卡Ai算力大比拼，畫(huà)Ai女友選哪個(gè)？

【Ai時(shí)刻】NVIDIA顯卡Ai算力大比拼，畫(huà)Ai女友選哪個(gè)？

最近的Ai圈可以說(shuō)是太火了，前段時(shí)間我們編輯部去參加了中國(guó)電子博覽會(huì)，其中絕大部分的展商都是來(lái)自高性能服務(wù)器的品牌。

在探展的過(guò)程中，深感如今的Ai算力市場(chǎng)的空前熱度，隨著GPT的爆火，每個(gè)企業(yè)、組織、個(gè)人都看到了利用Ai來(lái)提升生產(chǎn)效率的可能，這其中，以Ai繪畫(huà)為代表正在快速席卷著設(shè)計(jì)、繪畫(huà)、動(dòng)漫行業(yè)，個(gè)人用戶(hù)也可以通過(guò)stable diffusion等引擎來(lái)訓(xùn)練自己的Ai人物形象或者設(shè)計(jì)物品。而stable diffusion依賴(lài)的正是本地顯卡算力，所以如果想要擁有快速、精準(zhǔn)的Ai圖像生成，一張算力強(qiáng)勁的顯卡是必不可少的。

最近，RTX4070發(fā)布，早就聽(tīng)聞RTX40系在Ai算力上的提升，所以問(wèn)DIY大佬借了20系到40系的主流顯卡，來(lái)讓它們?nèi)A山論劍，看看誰(shuí)在Ai繪畫(huà)上的能力更強(qiáng)。

Ai作品

首先介紹一下出戰(zhàn)的選手們，老當(dāng)益壯組的20系顯卡：RTX2070、RTX2070S、RTX2080。正值壯年的30系顯卡：RTX3050、RTX3060 12GB、RTX3060Ti、RTX3070 、RTX3070Ti、RTX3080、RTX3080Ti、RTX3090Ti。青春無(wú)限的40系顯卡：RTX4070、RTX4070Ti、RTX4080、RTX4090。

賽前首先是選手們的身份信息大公布：

對(duì)于本次的Ai繪畫(huà)能力對(duì)決，區(qū)別選手們的主要點(diǎn)是顯卡的架構(gòu)、CUDA核心數(shù)量、顯存與Tensor核心。其中Tensor核心是NVIDIA部分顯卡中專(zhuān)門(mén)用于加速深度學(xué)習(xí)任務(wù)的處理單元。Tensor核心針對(duì)深度學(xué)習(xí)中的矩陣運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化，能夠顯著提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和推理速度。在后續(xù)的對(duì)比中，我們也能看出Tensor核心的代數(shù)與核心數(shù)與成績(jī)的關(guān)系。

第一代Tensor核心首次出現(xiàn)在Volta架構(gòu)顯卡中，針對(duì)混合精度矩陣乘法進(jìn)行優(yōu)化。第二代Tensor核心引入Turing架構(gòu)顯卡，增加了對(duì)INT8和INT4整數(shù)精度的支持，并引入了RT核心用于實(shí)時(shí)光線追蹤計(jì)算。第三代Tensor核心出現(xiàn)在Ampere架構(gòu)顯卡，提高了FP16混合精度矩陣乘法的FLOPs，并支持稀疏性計(jì)算。

而第四代Tensor核心隨著RTX40系的發(fā)布而更新，在全新的NVIDIA Ada架構(gòu)中，通過(guò)引入DLSS技術(shù)和Optical Flow Accelerator等新技術(shù)，為Ai提供了顯著的性能提升。并通過(guò)Tensor Cores加速器（專(zhuān)門(mén)用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)的硬件加速器）大幅提高深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理性能，并且支持FP16、BF16和TF32精度。

此外，Ada GPU架構(gòu)還支持CUDA-X AI軟件庫(kù)，這是一套用于加速AI應(yīng)用的軟件工具包。CUDA-X AI包括TensorRT、cuDNN、cuBLAS等組件，可以提高深度學(xué)習(xí)推理性能和訓(xùn)練速度。

好的，簡(jiǎn)單介紹完參戰(zhàn)選手們的基本信息，就來(lái)到本次比賽的第一關(guān)，基礎(chǔ)性能參數(shù)對(duì)比，將由“AIDA64 GPGPU”考官出題，考察選手們的綜合實(shí)力。想看Ai美女的觀眾先別急，先放出一張美女墊胃口。

stable diffusion Ai繪畫(huà)；來(lái)自RTX2080顯卡，1024*1024分辨率，單張耗時(shí)：1.14分鐘

第一道題是Single-Precision，這個(gè)測(cè)試項(xiàng)目評(píng)估顯卡在單精度浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算（32位浮點(diǎn)數(shù)）上的性能，單精度浮點(diǎn)數(shù)通常用于表示小數(shù)，以GFLOPS為單位，其表示每秒千億次浮點(diǎn)運(yùn)算。

第二道題是Double-Precision，評(píng)估顯卡處理另一種稱(chēng)為"雙精度浮點(diǎn)數(shù)"的數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算能力。雙精度浮點(diǎn)數(shù)比單精度浮點(diǎn)數(shù)更精確，常用于科學(xué)計(jì)算等要求高精度的場(chǎng)景。以GFLOPS為單位，其表示每秒千億次浮點(diǎn)運(yùn)算。

第三道題是24-Bit Integer，這個(gè)測(cè)試項(xiàng)目評(píng)估顯卡在24位整數(shù)運(yùn)算上的性能。整數(shù)是沒(méi)有小數(shù)部分的數(shù)字，如1、2、3等。以GFLOPS為單位，其表示每秒千億次浮點(diǎn)運(yùn)算。IOPS表示每秒整數(shù)運(yùn)算次數(shù)，GIOPS表示每秒千億次整數(shù)運(yùn)算（Giga IOPS），以GIOPS為單位。

第四道題和第五道題分別是32-Bit Integer、64-Bit Integer，聰明的小伙伴都知道這是跟上面24-Bit Integer是一組組合題，考察顯卡32位整數(shù)運(yùn)算、64位整數(shù)運(yùn)算能力。

第六題是AES-256計(jì)算能力，評(píng)估顯卡處理一種名為AES-256的加密任務(wù)時(shí)的性能。加密是為了保護(hù)數(shù)據(jù)安全而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼的過(guò)程。

第七題是SHA-1 Hash編碼能力，這個(gè)可能很多玩家都比較熟悉，這就是挖礦佬喜歡的哈希算力，哈希算法是一種將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成固定長(zhǎng)度的唯一字符串的過(guò)程，通常用于校驗(yàn)數(shù)據(jù)完整性和安全應(yīng)用，常用于區(qū)塊鏈應(yīng)用中。

第八題是Single-Precision julia，這個(gè)測(cè)試項(xiàng)目評(píng)估顯卡在渲染單精度Julia分形圖像時(shí)的性能。Julia分形是一種復(fù)雜數(shù)學(xué)對(duì)象，需要大量計(jì)算資源進(jìn)行渲染。測(cè)試結(jié)果以FPS表示。

最后一題便是Double-Precision Mandel；雙精度Mandelbrot分形渲染，評(píng)估顯卡渲染一種名為Mandelbrot分形的復(fù)雜數(shù)學(xué)圖形時(shí)的性能。類(lèi)似于Julia分形渲染，但使用更高精度的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

對(duì)于AIDA64 GPGPU的測(cè)試，我們可以看出，除了頂級(jí)的RTX4090外，剩下顯卡之間都存在著明顯的遞進(jìn)關(guān)系，等級(jí)森嚴(yán)，與售價(jià)與定位嚴(yán)格掛鉤，此外，數(shù)據(jù)測(cè)試僅能作為Ai制圖的一個(gè)參考項(xiàng)目，旨在對(duì)比不同顯卡之間的數(shù)據(jù)。

參戰(zhàn)選手的首發(fā)價(jià)格對(duì)比

接下來(lái)就進(jìn)入正式的Ai繪畫(huà)環(huán)節(jié)，首先是畫(huà)NVIDIA官方指定的小房子，看看效果。畫(huà)圖的參數(shù)是：使用v2-1 768-emapruned模型；768*768的尺寸；Steps: 50；CFG scale: 7.5，共畫(huà)10組，每組2張。

Ai作品

從測(cè)試結(jié)果來(lái)看，各位參戰(zhàn)選手的Ai繪畫(huà)表現(xiàn)與他們?cè)贏IDA64 GPGPU中的各項(xiàng)考試表現(xiàn)類(lèi)似，柱狀圖的分布幾乎一致，其中低于5張/min的選手有RTX2070、RTX3050、RTX3060，雖然RTX3060配有12GB的大顯存，但在Ai畫(huà)圖所需要的高算力面前還是只能甘拜下風(fēng)，112核心的第三代Tensor沒(méi)能讓它在Ai畫(huà)圖中繼續(xù)“甜品”下去。

而超過(guò)了優(yōu)秀水平10張/min的選手就比較多了，RTX3080Ti、RTX3090Ti、RTX4070Ti、RTX4080、RTX4090，以及兩個(gè)9張/min的差點(diǎn)成為優(yōu)秀水平的RTX3080和RTX4070，這兩位選手的用時(shí)幾乎一致，但RTX4070只搭載了184核心的第四代Tensor，而RTX3080則是使用了272核心的第三代Tensor，這33%的核心數(shù)差距，就是通過(guò)技術(shù)迭代來(lái)彌補(bǔ)的。

接下來(lái)看一下選手們?cè)诋?huà)NVIDIA小屋時(shí)的顯存占用情況，為了方便比賽公平起見(jiàn)，我們按照顯存容量進(jìn)行了分組：

8GB顯存組

12GB顯存組

其他顯存組

整體表現(xiàn)情況

通過(guò)圖表與數(shù)據(jù)情況可知，在畫(huà)NVIDIA小屋的時(shí)候，面對(duì)768*768分辨率的Ai畫(huà)圖情況，顯卡的顯存普遍占用都在8GB左右，如果只是搭載了8GB顯存的顯卡，就會(huì)有跑滿(mǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，從而拖累運(yùn)算速度。

接下來(lái)就是大家期待的畫(huà)Ai小姐姐，在畫(huà)小姐姐的選擇上，我們使用了chilloutmix NiPrunedFp32Fix模型，匹配3個(gè)不同的LORA人體素材庫(kù)，調(diào)整了各素材的比重，最終繪制出獨(dú)一無(wú)二的小姐姐，單幅尺寸為1024*1024，一組5張。

首先來(lái)欣賞一下小姐姐的美貌：

stable diffusion Ai繪畫(huà)

具體的Prompt以及模型配置如圖，喜歡的小伙伴可以直接Copy，把小姐姐帶回家

由于畫(huà)小姐姐的模型和配置以及尺寸較大，對(duì)各位選手也造成了巨大的考驗(yàn)，就連算力最為強(qiáng)勁的RTX4090，也只保持不到3張每分鐘的成績(jī)，可見(jiàn)對(duì)于畫(huà)高清人像來(lái)說(shuō)，游戲顯卡還是有著較高的壓力，來(lái)看一下各位選手們的成績(jī)吧。

面對(duì)巨大的算力挑戰(zhàn)，各位參賽選手出現(xiàn)了明顯的性能吃緊，不少選手們的繪畫(huà)時(shí)間只能保持在一分鐘一張左右，而特別出色的旗艦選手們才能碰到2張每分鐘的門(mén)檻。甚至還有的選手（RTX3050）只能維持2分鐘畫(huà)一張的水平。

在畫(huà)NVIDIA小屋時(shí)旗鼓相當(dāng)?shù)腞TX3080和RTX4070終于在這輪拉開(kāi)了差距，RTX3080以近20%的實(shí)力差距絕殺了RTX4070，也以10%的優(yōu)勢(shì)超過(guò)了RTX4070Ti，穩(wěn)住了80顯卡的尊嚴(yán)與威望。

而在顯存占用上，NVIDIA小屋比賽時(shí)還有能漏網(wǎng)之魚(yú)的8GB顯存組，在本輪測(cè)試中，無(wú)一例外，全部顯存跑滿(mǎn)，集體出現(xiàn)顯存不足的情況。

在12GB顯存組選手中，雖然沒(méi)有跑滿(mǎn)顯存，但是在RTX40系顯卡中也出現(xiàn)了顯存吃緊的情況，RTX40系兩兄弟顯存都被Ai吃掉了95%左右。

與RTX3090Ti同樣使用24GB顯存的RTX4090，在Ai畫(huà)圖時(shí)就比前者多占用了17%左右的顯存空間，讓Ai引擎吃到了17GB左右的顯存空間，配合一騎絕塵的512核心第四代Tensor核心，無(wú)疑問(wèn)鼎了本次Ai繪畫(huà)算力對(duì)比之巔。

整體表現(xiàn)情況

顯卡Ai繪圖最大功耗一覽

顯卡能耗比情況一覽

? 總結(jié)

顯卡與AI繪畫(huà)的關(guān)系就像是畫(huà)家的手與畫(huà)筆之間的緊密配合，在這個(gè)關(guān)系中，顯卡是高效處理大量并行計(jì)算任務(wù)的關(guān)鍵硬件，而AI繪畫(huà)則是依賴(lài)顯卡強(qiáng)大計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)的一種先進(jìn)的藝術(shù)形式。AI繪畫(huà)技術(shù)通常采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）或變分自編碼器（VAEs）等深度學(xué)習(xí)模型來(lái)生成具有特定風(fēng)格或特征的圖像。

而顯卡也已經(jīng)從單純的圖像處理器，逐漸演變成了復(fù)雜的計(jì)算平臺(tái)。二者相輔相成，相互促進(jìn)Ai生成、深度學(xué)習(xí)、顯卡領(lǐng)域的不斷發(fā)展，成為硬件市場(chǎng)上為數(shù)不多仍然煥發(fā)活力的領(lǐng)域。

Ai算力服務(wù)器-Ai繪畫(huà)

在本期的【AI時(shí)刻】中，我們對(duì)15款NVIDIA顯卡的stable diffusion AI繪畫(huà)能力進(jìn)行了深入評(píng)測(cè)。從測(cè)試結(jié)果中，我們明顯看到顯卡在AI和深度學(xué)習(xí)算力上的持續(xù)進(jìn)步。尤其是在RTX 40系列顯卡中，得益于全新的架構(gòu)和更加先進(jìn)的Tensor核心技術(shù)，使得RTX 4070不僅能與前代RTX 3080在AI算力上一較高下，同時(shí)在保持中上游AI性能的情況下，功耗更加優(yōu)越。

因此，如果你對(duì)AI計(jì)算（如畫(huà)AI小姐姐）感興趣，并希望擁有一款性能與功耗兼顧的顯卡，那么RTX 4070無(wú)疑是一個(gè)理想的選擇。而如果你打算通過(guò)游戲顯卡（由于各種原因，NVIDIA A100/H100難以購(gòu)買(mǎi)）來(lái)搭建一個(gè)小型AI服務(wù)器，那么選擇多張RTX 4090則毫無(wú)疑問(wèn)是最佳方案。無(wú)論是從性能、功耗還是擴(kuò)展性的角度，RTX 40系列顯卡為游戲玩家、AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者提供了更多可能性，展示了顯卡技術(shù)在未來(lái)的發(fā)展?jié)摿Α?

END

作者:piikee | 分類(lèi):八字起名 | 瀏覽:35 | 評(píng)論:0

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【Ai時(shí)刻】NVIDIA顯卡Ai算力大比拼，畫(huà)Ai女友選哪個(gè)？

【Ai時(shí)刻】NVIDIA顯卡Ai算力大比拼，畫(huà)Ai女友選哪個(gè)？