GPU在传统图形可视化领域的应用不断的扩大,无论是在3D设计,大分辨率多屏拼接显示,还是特效渲染领域,越来越多的人转向使用更加稳定的专业图形卡。深度学习和大数据作为新锐行业也大量地使用专业的GPU,以加速训练研发的速度。
最新基于Turing架构的NVIDIA Quadro GPU系列从去年就开始上市。本篇开箱评测分享将告诉你最新的Quadro RTX 5000有那些改变,又有哪些提升呢?
一、开箱
显卡包装及配件
显卡正面
显卡顶部接口
显卡显示接口
二、性能测试
A、显卡参数
B、测试平台
C、测试软件
D、测试内容展示
SPECviewperf 13是基于专业应用上衡量图形性能被广泛应用的测试软件。该软件对基于OpenGL和DirectX的专业绘图软件进行基准评测,SPECviewperf 13带来了全新的9个专业图形测试场景,SPECviewperf13测试更加贴近真实的工作应用, 其中一些测试场景甚至包含有超过6,000万个定点数据,能够充分反映出显卡的专业图形性能,此次测试我们使用软件默认配置进行评测。
测试结果
从测试结果来看,RTX 5000在所有项目上普遍超越了Quadro P5000,snx的性能甚至增加了40%以上。看来Turing架构增加的不仅仅是光线追踪和深度学习的效率,在专业应用的性能上增加的幅度也是很大的。
2. SuperPosition Benchmark
这款软件更像是在一个复杂的游戏环境,在不同的光场效果中对显卡DX和OpenGL渲染性能及稳定性的评测。
测试结果
在DirectX的性能方面,RTX 5000比P5000提高了近45%,在OpenGL方面,RTX 5000比P 5000提高了性能提高了50%左右。两个主要的图形API的性能都增加了很多,相信RTX 5000在专业3D可视化领域有了更高的可用性。
3. V-Ray Benchmark
Chaos Group的V-Ray在渲染领域早已被广大用户认可了,由于GPU渲染性能的提升,Chaos Group在V-Ray Next上推出了V-Ray GPU NEXT版本,支持调用NVIDIA CUDA核心进行渲染,随着技术的不断更新,GPU渲染的质量上几乎和CPU没有区别。GPU算力强劲渲染时间成本会更低,并且支持多卡加速渲染,所以很多渲染器都在增加自己的GPU渲染功能。本次评估仅测试单卡的渲染性能,时间越短性能越好。
测试截图
测试结果
从测试结果看,使用最新的RTX 5000比P5000节省了35%的时间。在V-Ray渲染中RTX 5000的效率会更高一些。
4. CUDA-Z
就像我们熟知的CPU-Z 、GPU-Z一样,CUDA-Z是对NVIDIA GPU处理器的一些基本信息的采集,GeForce、Quadro、Tesla卡都可以配合使用。
测试截图
CUDA计算能力
在CUDA-Z的测试项目中,我们实际用到最多的是单精度浮点运算,如果有使用到双精度科学计算的,推荐使用GV100或者GP100双精计算能力高的GPU。
RTX 5000单精计算的能力达到了11.7T,相对于前一台P5000提高了36%,提升幅度很大。这么强的单晶浮点数是CPU不能匹敌的,这也是越来越多的应用把计算从CPU转向了GPU的原因。
5. 3DMark Port Royal
测试场景
测试结果
目前NVIDIA的RTX渲染的Benchmark功能,3DMark的Port Royal可以支持性能测试。Quadro P5000由于没有RT Core所以无法使用这个评测软件。
测试场景里带了大量金属的材质,反射效果惊艳。RTX 5000渲染FPS达到了28左右帧,还算流畅。目前游戏行业已经有BF5使用这种技术,相信未来在工业制造领域和影视后期领域都会被广泛的使用。
6. OctaneBench 2019 Preview
OC渲染器是做3D设计及动画的一款支持GPU渲染的渲染器,可以配合很多3ds Max、CINEMA 4D、NUKE、MODO等3D建模及特效的软件。OC渲染器是可以支持Out of Core的渲染软件,最新的OctaneBench 2019 Preview是可以支持RT Core加速光线追踪渲染的软件。我们可以看一下使用和关闭RTX在渲染速度上的区别。
测试截图
软件分别在开启RTX和关闭RTX状态下对相同场景进行渲染,从测试成绩上可以看出,开启了RTX On渲染之后,渲染的速度比关闭RTX渲染速度快了近3倍。可见在RT Core的加成下,渲染速度有了很大的提升。
7. NVIDIA Tensorflow example
我们选择NVIDIA Tensorflow的一个示例来测试显卡的性能。在相同参数设置的情况下,显卡在一秒内训练的图片数越多,说明显卡在实例深度学习方面的性能越好。
上图可以看到,RTX 5000在满载时候每秒处理的数量最多为441张。
P5000在上图此示例中每秒处理的图片数最多为194张。
从每秒处理数据的性能上看,RTX 5000处理速度是P5000的2.2倍。速度快了很多,这是由于调用了Tensor Core进行计算的原因。可见Tensor Core在深度学习的加速上还是有很大作用的。Quadro RTX高端显卡都具有Tensor Core,基于这种显卡可以实现图像加AI的一些应用。例如在渲染的同时可以实现去AI噪点,图像AI识别,或者其他AI推理的一些工作。
三、总结
RTX 5000显卡最大的特点是:
* 本文已获得原作者授权,内容及数据仅供参考。
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