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爆显存最新娱乐体验_核显的显存设置多少合理(2024年12月深度解析)

内容来源：兔耳朵在线影院所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

爆显存

移动版显卡 𐟎’𛠦œ€近在研究移动版显卡，发现了一些有趣的数据和体验，分享给大家！移动版显卡的性能表现𐟒ꊦœ€近测试了17款移动端显卡在《黑神话:悟空》中的表现，看看它们到底能不能“直面天命”。测试内容分为三个部分： 1. 1920㗱080分辨率下的高画质表现，不使用超分技术。结果显示，GTX1050Ti到RTX4090都能在不同程度上提供较好的体验，但4070是唯一一个能稳定超过60FPS的显卡。 2. 2560㗱600分辨率下的超高画质表现，同样不使用超分技术。大部分显卡在超高画质下表现不佳，尤其是那些性能相对较低的显卡。不过，RTX4070及以上显卡依然表现出色。 3. 使用DLSS和TSR超分技术后的表现。DLSS和TSR超分技术可以提升显卡的画质表现，尤其适合那些性能相对较低的显卡。使用这些技术后，大部分显卡都能达到更高的帧率或画质。不同场景下的使用体验𐟎𘍥Œ显卡在不同场景下的使用体验也有所不同。在1080P高画质下，大部分显卡都能提供流畅的游戏体验，尤其是RTX4070和RTX4080，表现尤为出色。然而，显存不足的问题在某些游戏场景中可能会显现出来，像GTX1650、RTX3050-4G和RTX3050Ti这些显卡在实际使用中可能会遇到显存不足的情况。到了2.5K超高画质下，情况就变得复杂了。大部分显卡在不开DLSS的情况下表现不佳，有的甚至直接躺平。不过，开启DLSS和TSR超分后，大部分显卡都能达到更高的画质和帧率。实际使用中，发现4GB显存的显卡在战斗场景中可能会面临爆显存的问题，这也是需要考虑的因素之一。选择适合自己的移动版显卡𐟛’ 选择移动版显卡时，建议基于游戏需求、预算和实际需求来选择合适的显卡。 - 如果你的游戏需求主要是高画质下的流畅体验，那么RTX4070或者更高档次的显卡会更适合你。这些显卡在1080P高画质下表现优秀，还能提供较高的帧率。 - 如果你的预算有限，但又希望能在2.5K超高画质下获得较好的游戏体验，那么可以考虑使用DLSS和TSR超分技术来提升显卡的性能。这样可以在不增加预算的情况下，提升游戏体验。 - 如果你需要开启全景光追，那么建议选择RTX4070及以上的显卡。这些显卡在超高画质下表现更为出色，尤其是在开启全景光追后依然能够保持流畅运行。希望这些信息对你有所帮助！如果你有更多问题或者需要更多建议，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

双L已经推进到含元殿了~不过现在有个大问题~就是容易爆显存~

那个，我的5700xt玩儿2K25会卡啊，会爆显存，这是正常现象吗，这代优化不行？又该换显卡了吗[允悲] 「cba30年有你有我」

《「怪物猎人荒野」》测试第一天，玩家们遇到的离谱BUG合集~[二哈]

2022年最值得入手的游戏本推荐最近找我要游戏本推荐的朋友又多了起来，估计是暑假到了，大家宅在家里打游戏的心情又开始蠢蠢欲动了。今天我就来给大家推荐4款值得入手的游戏本，看看哪款最适合你吧！选择游戏本时要注意什么？𐟒𛊃PU：Intel和AMD都能满足日常需求，高端游戏本通常搭载标压i7或R9。显卡：入门级大多搭载RTX3050系列，中高端则搭载3060以上。独显直连：关闭核显，让独显单独工作，直接输出给屏幕，游戏体验更好。屏幕素质：高刷新率带来更流畅的体验，色域越高，看到的色彩越丰富。华硕天选3：轻薄与性能兼备华硕天选3这次采用了魔幻青配色，真的无敌戳我！机身相比上代更加轻薄，外出携带时更像是一台Creator PC。它搭载了R7-6800H处理器和RTX3060显卡，140W满血释放，应对3A大作毫无压力。新升级的显卡三模切换功能，可以在纯核显输出、混合输出和纯独显输出中切换，适合不同使用场景。虽然不支持PD快充，但90Wh大电池能缓解续航焦虑，拓展性和屏幕素质也不错。联想拯救者Y7000P：性价比之选联想拯救者Y7000P是联想拯救者的主打款，满血95W+独显直连的3050系显卡表现出色，屏幕直接上2.5k分辨率100%高色域屏。如果你平时不玩大型游戏，特别适合入手；但要打3A游戏更多，稍显不足，因为3050是4G显存，开光追容易爆显存。惠普暗夜精灵8：颜值与性能兼备惠普暗夜精灵8搭载i7-12700H处理器和RTX3060显卡，应对主流的大型软件和游戏毫无压力。16.1英寸大屏带来出色的游戏体验。虽然性能释放偏保守，但这款机子的颜值很高，A面是纯商务风设计，logo设计感十足。游匣G15：重磅游戏体验游匣G15作为外星人的孪生小弟弟，键盘灯光设计给游戏体验加分不少。满血的RTX3060显卡功耗释放最高可达130W。不过体积较重，不适合频繁外出携带，加上单M.2硬盘插槽的设计，对重度游戏爱好者稍显不足。总结𐟑‡ 轻度游戏玩家：联想拯救者Y7000P 酷炫光效设计：游匣G15 兼顾商务风格：惠普暗夜精灵8 轻薄外观/应用场景丰富：华硕天选3 选择哪款就看你的取舍啦！希望这篇推荐能帮到你，祝大家暑假愉快，游戏开心！𐟎

垃圾佬的AI装机实战：显卡选择与性能测试最近，我作为一个“垃圾佬”，决定用一些旧显卡来试试跑AI。经过一番折腾，终于有了一些心得，今天就来和大家分享一下。显卡选择与性能测试 𐟎首先，我试了P104、P106和1660 Ti这三款显卡，结果发现它们都能简单地跑起来AI，不过速度确实有点慢。如果你只是想简单试试，这些显卡还是可以的。但如果你想炼丹，那就得另当别论了。炼丹体验 𐟔劊炼丹方面，我只能用P104和P106来简单炼SD1.5的模型，XL级别的模型直接就爆显存了！8G显存的显卡在这个领域只能算是入门级别，后续还是得考虑升级显卡。实战案例分享 𐟓‹ 在实际操作中，我发现P104和P106在运行一些AI模型时，显存占用非常高。比如在一个训练过程中，显存占用达到了80%左右，这时候系统就开始卡顿了。而1660 Ti虽然在速度上稍慢一些，但在显存占用上要好一些。总结 𐟓 总的来说，如果你是一个预算有限的“垃圾佬”，想要尝试AI，这些显卡还是可以用的。不过，如果你想要更专业的体验，还是建议升级到更高配置的显卡。毕竟，AI的世界里，显卡的性能可是直接影响到你的工作效率和体验的。希望这些经验能帮到你们，祝大家在AI的道路上越走越远！𐟚€

RX7900XT 𐟎œ‹友们，今天给大家介绍一款性能强劲、性价比超高的显卡——蓝宝石 RX7900XT 极地版！纯白颜值，旗舰性能，绝对是游戏玩家的梦幻之选！性能强劲的配置 𐟒ꊨ“宝石 RX7900XT 极地版拥有5376 个流处理器，核心频率高达2075-2450MHz，再加上 20GB 的 GDDR6 显存和 320bit 位宽，各种游戏和生产力工具都能流畅运行。特别是 AMD 的 FSR 技术，提升了帧速表现，让游戏体验更加顺畅。20GB 的大显存保证了长时间游戏不会爆显存，让你继续畅游游戏世界，不用担心卡顿问题。散热与设计 𐟌쯸❄️ 散热方面，蓝宝石 RX7900XT 极地版采用了 3 枚双滚珠轴承风扇和飞翼轴流扇叶，运行超安静且凉爽。背面全尺寸金属背板提供了极佳的散热性能，白色全尺寸设计兼容市面上几乎所有 ATX 机箱，全白色设计与白色机箱绝配。显卡尺寸为 313x134x53mm，安装在高密度 14 层 2oz 铜 PCB 上，电气性能超棒，保证了 PCB 在运行期间的高稳定性。还有 6 根复合式热管，散热效果简直一流。性价比与市场表现 𐟒𐰟“ˆ 蓝宝石 RX7900XT 在 5000元价位提供了旗舰级性能，性价比真的很高。相比同价位的 NV 显卡，RX7900XT 20G 在 2K 分辨率下能够流畅运行 3A 大作，且在价格上更亲民。尽管在一些光追和 AI 任务中表现不及 NV 显卡，但其在游戏中的卓越表现仍使其具有很高的市场竞争力。这款显卡在 2K 分辨率下表现非常强劲，4K 最高画质下也能轻松应对大部分热门游戏。例如《黑神话：悟空》在 4K 最高画质下能稳定在 75-80 帧左右，而《地平线 5》在 4K 最高画质下更是能突破 100 帧。这些表现让蓝宝石 RX7900XT 极地版在同等价位下极具竞争力。这款显卡的散热效果也非常出色，长时间玩游戏也不用担心显卡过热影响性能。全白色的设计和白色机箱绝配，颜值控们绝对不能错过！有了蓝宝石 RX7900XT 极地版，游戏卡顿问题从此烟消云散，让你尽情享受游戏的乐趣。如果你也在寻找一款性能强劲、性价比高的显卡，不妨考虑一下这款蓝宝石 RX7900XT 极地版！使用过程中有任何问题或者心得，欢迎在评论区和我互动哦！𐟑‹

𐟏𘯸先打球，再享受计算乐趣！早上起来，先提交了十几个计算任务，然后才去羽毛球场打球。回来后直接收数据，真是惬意！想到自己在玩的时候，服务器还在默默运行，心情特别好。另外，推荐一下这款服务器，四卡GPU，近300个原子的大体系结构优化几个小时就搞定了。据说600个原子的大体系计算也不会爆显存，计算速度超级快，每个电子步只需要几秒钟。服务器收费不是按核时，而是按月或周租。国庆期间租了一周四卡GPU，把手头的计算全跑完了，结果和实验匹配，非常理想！𐟎‰

Mac mini最高64G内存，不给128G是防止你本地跑900亿参数大模型，96G显存的英伟达显卡最便宜要30万元贵的要70多万一片。虽然M4Pro跑AI推理只有RTX4090三分之一速度，但4090只有24G显存，450亿参数就要爆显存了。

历时三天半，终于找到了问题所在 𐟔 原来问题并不出在GPU上，而是数据加载的问题。虽然每个epoch中，DataLoader重新创建一次，导致第一个batch的数据加载非常耗时，但还有其他未解的问题： DataLoader是否每个epoch都会重新创建？为什么设置num_workers较大时，会爆显存？理论上，num_workers设置大，应该影响的是CPU和内存的使用，而不是GPU。但实际上，GPU显存不足，即使设置了回收碎片也无济于事。每次只加载一个batch到GPU里，难道是因为pin_memory=True？但pin_memory只是将数据固定在CPU上，方便GPU取用，不应该因此导致显存不足。此外，还有以下疑问：为什么同样的测试脚本在不同的环境下运行速度差异如此大？我使用的是Intel(R) Core(TM) i7-14700KF 3.40 GHz和GeForce RTX 4070 Ti Super，而文档中提到的是Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz和GeForce RTX 2080Ti。按理说，我的GPU性能更好，但实际测试中却比文档中的慢大约2/5。经过一番努力，终于找到了问题的根源。在每个epoch中，DataLoader会重新创建一次，导致第一个batch的数据加载非常耗时。而GPU处理一个batch只需要零点零几秒，但加载第一个Batch却需要几秒。这样的问题并非普遍存在，而是针对特定数据集的加载速度较慢。解决方法如下：在DataLoader中设置pin_memory=True，这样可以避免每次重新创建数据集，从而提高加载速度。调整num_workers的值，找到一个既能充分利用CPU和内存，又不会导致显存不足的最佳设置。通过这些方法，可以解决DataLoader重新创建导致的数据加载问题，从而提高训练和测试的速度。

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