AMD Radeon RX 7000 против Nvidia RTX 40
Puget Systems оперативно опубликовала тестирование новых видеокарт от AMD и Nvidia в приложениях Topaz AI. Материал называется: Topaz AI Suite: NVIDIA GeForce RTX 40 Series Performance.
NVIDIA впервые анонсировала свои графические процессоры GeForce RTX 40 Series в октябре 2022 года, включая модель RTX 4090 и пару моделей RTX 4080 12 ГБ и 16 ГБ. RTX 4090 24 ГБ был доступен в октябре 2022 года, а в следующем месяце за ним последовал RTX 4080 16 ГБ. Однако RTX 4080 12GB прошел нелегкий путь, в том числе был отложен, “не запущен” и переименован в RTX 4070 Ti 12GB.
В этой статье мы рассмотрим Topaz AI suite со многими их приложениями, включая Topaz Gigapixel, Sharpen, DeNoise и Video AI. Для сравнения мы включим полный модельный ряд предыдущего поколения GeForce RTX 30 Series, GeForce RTX 2080 Ti для дополнительного контекста и выборку карт от их основного конкурента: AMD Radeon RX Series.
Если вы хотите узнать больше о новых картах GeForce RTX 40 Series (включая 4070 Ti, 4080 и 4090) и о том, что отличает их от предыдущего поколения, мы рекомендуем ознакомиться с нашей основной статьей NVIDIA GeForce 40 Series против AMD Radeon 7000 для создания контента. В этом посте содержится более подробная информация о спецификациях графического процессора, результатах тестирования для различных других приложений и полные сведения о настройке аппаратного и программного обеспечения, используемого в нашем тестировании.
...........................
Методология тестирования. Topaz AI Suite все еще является довольно новым для нашего стандартного набора тестов графических процессоров, и с момента нашего первоначального тестирования в статье Topaz AI: анализ производительности CPU & GPU, мы внесли некоторые изменения в наш процесс.
Ранее для приложений на основе фотографий мы разделяли различные форматы фотографий между .CR2, .NEF, .ARW и .RAF. Однако, получив все результаты этого тестирования, мы обнаружили, что, хотя формат RAW может повлиять на производительность, композиция фотографии может иметь такое же значение. Поскольку разделение тестирования таким образом увеличило время тестирования, мы решили переключиться на единый набор тестов для Gigapixel AI, DeNoise AI и Sharpen AI и записать общее время, затраченное на обработку всех изображений при использовании настроек “Авто”. Затем мы преобразовали это время в секундах в показатель “Количество изображений в минуту”, поскольку с ним легче работать с точки зрения подсчета очков, поскольку он поддерживает стандартную методологию “чем выше, тем лучше”.
В рамках объединения всех форматов RAW мы также сократили количество тестов с 24 изображений до 12. Мы позаботились о выборе изображений с различными объектами и композициями, чтобы поддерживать всесторонний набор данных, не оказывая существенного влияния на общие результаты. Тем не менее, это изменение позволило выполнить тесты намного быстрее.
Все тесты проводились в режиме графического процессора на основном графическом процессоре с потреблением графической памяти, установленным на “высокий”. Вы также можете запускать каждое приложение в режиме процессора, но это делается редко и не дает никаких преимуществ из того, что мы могли бы сказать. В общей сложности изображения, которые мы использовали, и выбранная модель искусственного интеллекта включают:
Тесты Topaz Video AI не изменились по сравнению с первой статьей и включают следующие тесты:
...........................
Тестовая платформа:
- 32-ядерный процессор: AMD Threadripper Pro 5975WX. Системная плата: Asus Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI, кулер Noctua NH-U14S TR4-SP3 (AMD TR4), 8x Micron DDR4-3200 16GB ECC Reg (общий объём 128ГБ), системный накопитель Samsung 980 Pro 2TB (5B2QGXA7), видеокарты: NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB, NVIDIA GeForce RTX 4080 16GB, Asus GeForce RTX 4070 Ti STRIX 12GB, NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 24GB, NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB, NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12GB, NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB, NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 8GB, NVIDIA GeForce RTX 3070 8GB, NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 8GB, NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB, NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB, AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB, AMD Radeon RX 6900XT 16GB, Intel Arc A770 16GB, блок питания: Super Flower LEADEX Platinum 1600W, операционная система Windows 11 Pro 64-bit (22621).
*Последние версии драйверов, обновлений ОС, BIOS и микропрограмм по состоянию на 2 февраля 2023 года.
...........................
Исходные результаты тестов. Хотя мы подробно рассмотрим наше тестирование в следующем разделе, мы всегда хотели бы предоставить необработанные результаты для тех, кто хочет углубиться в детали. Если в вашем рабочем процессе есть конкретная задача, которую вы обычно выполняете, изучение исходных результатов будет гораздо более применимым, чем наш более общий анализ. Скрин кликабельный.
...........................
Общий анализ производительности Topaz AI:
Topaz AI Suite включает в себя несколько приложений, и в настоящее время мы фокусируемся на: Video AI, Gigapixel AI, DeNoise AI, и Sharpen AI.
Хотя Topaz AI не считается бета-версией приложения, мы хотим отметить, что Topaz Labs по-прежнему много работает над этими приложениями, и производительность может меняться от месяца к месяцу или даже от недели к неделе. Фактически, с тех пор как мы начали тестирование для этой статьи, в Video AI было три обновления, включая изменения, специально направленные на повышение производительности графических процессоров NVIDIA с ядрами TensorRT. Кроме того, мы наблюдаем проблемы с сбоями в работе Gigapixel AI с графическими процессорами Intel Arc (именно поэтому Arc A770 не показывает результатов в общем и Gigapixel AI графике), но с тех пор было выпущено обновление, специально предназначенное для уменьшения сбоев на графических процессорах Intel.
К сожалению, мы не можем повторно выполнять все наши тесты графического процессора каждый раз, когда появляется обновление, потому что обновления настолько часты, что мы постоянно начинаем тестирование заново и никогда не доходим до публикации результатов. Мы упоминаем об этом, чтобы пояснить, что, хотя эти результаты точны для версий, которые мы тестируем в настоящее время, производительность и стабильность, вероятно, будут меняться по мере того, как вы будете использовать конкретные версии этих приложений, которые мы тестировали. С учетом сказанного, конкретные версии, используемые для этого тестирования, являются: Topaz Video AI 3.0.11.0, Topaz Gigapixel AI 6.2.2, Topaz DeNoise AI 3.7.0 и Topaz Sharpen AI 4.1.0.
В приведенных выше таблицах мы начинаем с одного “общего балла”, который является средним геометрическим значением баллов для каждого отдельного приложения. Обычно мы предпочитаем использовать одно число, подобное этому, чтобы дать очень широкий обзор работы различного оборудования, но для Topaz AI Suite производительность может резко меняться в зависимости от конкретного приложения, поэтому мы настоятельно рекомендуем ознакомиться с результатами отдельных приложений, если вы используете какое-либо из них в своем рабочем процессе.
В приведенных выше графиках многое отражено, поэтому мы собираемся разбить результаты на два основных вопроса, которые, вероятно, заинтересуют большинство читателей: как серия RTX 40 сравнивается с серией RTX 30 предыдущего поколения и как они сравниваются с их основным конкурентом от AMD.
...........................
NVIDIA GeForce RTX 40 Series против RTX 30 Series:
Обычно нам нравится проводить сравнения на основе цен на каждый графический процессор, но стоит отметить, что цены на графические процессоры по-прежнему чрезвычайно изменчивы. В этом посте мы будем использовать базовый MSRP в качестве базового показателя, но имейте в виду, что точное сравнение яблок с яблоками может измениться в зависимости от текущих рыночных цен. Но с точки зрения MSRP наиболее близкие сравнения между картами новой серии RTX 40 и предыдущим поколением являются:
RTX 4090 24 ГБ против RTX 3090 24 ГБ ($1599 против $1499).
RTX 4080 16 ГБ против RTX 3080 Ti 12 ГБ ($1199 против $1199).
RTX 4070 Ti против RTX 3080 10 ГБ ($799 против $699).
Кроме того, мы также решили сравнить RTX 4090 24 ГБ с RTX 3090 Ti 24 ГБ (1599 долларов против 1999 долларов) в качестве сравнения “лучшего из обоих поколений”.
Исходя из общего показателя, новые графические процессоры RTX 40 Series работают всего на ~ 5% быстрее, чем предыдущее поколение. Несмотря на то, что Topaz AI часто рекламируется как большая нагрузка на графический процессор, мы обнаружили, что это относится только к фактической части процесса обработки AI. Основные задачи, такие как открытие изображения/видео, выбор модели искусственного интеллекта и экспорт конечного результата, в основном зависят от процессора. И в зависимости от относительной скорости вашего процессора и графического процессора это может означать, что для значительного объема всего процесса графический процессор может выполнять не так много.
С точки зрения отдельных приложений, мы хотим отметить, что Topaz Video AI (диаграмма номер 2) намного лучше использует более мощные графические процессоры, чем другие приложения, с увеличением производительности примерно на 15% по сравнению с предыдущим поколением. На втором месте - Shapen AI (диаграмма номер 3). RTX 4090 опережает RTX 3090 еще на 15%, но RTX 4080 и 4070 Ti всего на 5% быстрее, чем RTX 380 Ti и RTX 3080 соответственно.
Topaz Gigapixel AI (диаграмма номер 3) показал минимальный прирост с RTX в 40 серии, и Denoise AI (диаграмма номер 4) был на самом деле медленнее, с новые графические процессоры. Мы не уверены, почему это так, хотя мы снова отметим, что Topaz постоянно совершенствует свои приложения. Могут быть определенные оптимизации RTX 40 Series, которые еще не были реализованы.
Мы хотим отметить, что здесь рассматривается разница только в одном поколении, которая часто не будет огромной для такого рода рабочих нагрузок. Хотя мы не включили его в графики этого раздела, если сравнить эти графические процессоры с RTX 2080 Ti (два поколения назад), RTX 4080 примерно на 60% быстрее в таких приложениях, как Topaz Video AI. Другими словами, хотя обновление с графического процессора RTX серии 30 до RTX серии 40, вероятно, не стоит того, если у вас более старый графический процессор, вы можете увидеть гораздо более значительный прирост производительности в некоторых из этих приложений.
...........................
NVIDIA GeForce RTX 40 Series против AMD Radeon RX:
В отличие от NVIDIA, у AMD довольно узкая линейка графических процессоров. У них нет ничего, что приближалось бы к MSRP GeForce RTX 4090, и в настоящее время доступны только две модели для их Radeon 7000 Series: Radeon RX 7900 XT и Radeon RX 7900 XTX. Для целей этой статьи мы собираемся включить в этот раздел только Radeon RX 7900 XTX. Просто имейте в виду, что 7900 XTX на 200 долларов дороже, чем 4070 Ti, на 200 долларов дешевле, чем RTX 4080, и намного дешевле, чем RTX 4090. Из-за этого мы никогда не будем искать точное соответствие между ценой и производительностью, а скорее то, как NVIDIA и AMD сравниваются на относительном уровне.
Начиная с общей оценки, относительная производительность между AMD и NVIDIA в значительной степени… ничего не показывает. 7900 XTX немного быстрее, чем RTX 4070 Ti, но также дороже. Однако мы снова отметим, что общая оценка не так полезна, как для других наших тестов, поскольку относительная производительность может сильно колебаться в зависимости от конкретного приложения.
При детальном рассмотрении каждого приложения Topaz Video AI (диаграмма номер 2) и Sharpen AI (диаграмма номер 4) являются крупными достижениями AMD: Radeon 7900 XTX превосходит графические процессоры NVIDIA GeForce RTX 40 серии на 9-13%. Denoise AI - еще одна победа AMD, но на ~ 5% меньше. С другой стороны, Gigapixel AI (диаграмма номер 2) - это еще большая победа NVIDIA: RTX 40 Series превосходит Radeon 7900 XTX на 22-26%.
AMD имеет приличное преимущество в большинстве этих приложений, за исключением Gigapixel AI, где у NVIDIA гораздо большее преимущество. В итоге все они почти идеально сбалансированы, вот почему “Общая оценка”, которую мы рассчитали на основе производительности всех приложений Topaz AI, была почти одинаковой для AMD и NVIDIA.
...........................
Насколько хорошо NVIDIA GeForce RTX 40 Series работает в Topaz AI?
В целом, графические процессоры NVIDIA GeForce RTX серии 40 хорошо работают в Topaz AI suite, но их преимущества сильно зависят от конкретного приложения, которое вы используете. Topaz Video AI и Sharpen AI, как правило, обеспечивают наибольший прирост производительности при использовании более мощного графического процессора, в то время как Gigapixel и DeNoise AI, по-видимому, в большей степени ограничены процессором.
Если у вас уже есть RTX 3080 или выше, новые графические процессоры серии RTX 40, скорее всего, не стоит обновлять ни для одного из этих приложений. Однако, если ваш текущий графический процессор - RTX 3070 или более старая модель, вы можете увидеть приличный прирост производительности, особенно в Topaz Video и Sharpen AI.
Вопрос о противостоянии AMD и NVIDIA еще сложнее. Графические процессоры RTX 40 серии имеют потрясающее преимущество в производительности на ~ 25% по сравнению с Radeon 7000 в области гигапиксельного искусственного интеллекта, но AMD удерживает меньшее лидерство на 5-14% в других приложениях. В целом, это приводит к почти одинаковой производительности между NVIDIA и AMD в целом, но на самом деле это означает, что более быстрый графический процессор будет сильно зависеть от конкретных приложений Topaz AI, которые вы используете.
...........................