当初 RTX 5090D 出来后大家都发现它的游戏性能丝毫不亚于 RTX 5090,原因就是对于很多游戏来说,在极高画质设置下,性能基本卡在渲染着色单元、内存带宽上,Tensor Core 削减的性能此时很难体现。
即使是在生成式 AI 应用例如 ComfyUI、生成式聊天对话中,性能瓶颈也往往卡在内存带宽上,我应该最先提出这个问题的。
不过经过我的大量测试,也发现了一些可能会卡在 Tensor Core 性能的应用场景,例如 ComfyUI 里跑 Flux.1 Dev NF…。
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当初 RTX 5090D 出来后大家都发现它的游戏性能丝毫不亚于 RTX 5090,原因就是对于很多游戏来说,在极高画质设置下,性能基本卡在渲染着色单元、内存带宽上,Tensor Core 削减的性能此时很难体现。
即使是在生成式 AI 应用例如 ComfyUI、生成式聊天对话中,性能瓶颈也往往卡在内存带宽上,我应该最先提出这个问题的。
不过经过我的大量测试,也发现了一些可能会卡在 Tensor Core 性能的应用场景,例如 ComfyUI 里跑 Flux.1 Dev NF…。
(要是当时我自己能够早些知道就好了 )所以我自己也讲给大家听...
本人后端,先说结论,后端累 坐标北京,游戏后端开发,也不能说...
...
问一下下面的问题,如果能答出来,就是有比较多对应实际工作经验...
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