Nvidia RTX 5070 за $549 бросает вызов существующей RTX 4070

Nvidia утверждает, что 5070 будет предлагать уровень производительности «RTX 4090» примерно на треть ниже цены и чуть более чем в два раза меньше мощности. Но как они на самом деле сочетаются и чем модель 5070 отличается от существующей модели RTX 4070? Давайте разберемся, и на данный момент мы дополнили некоторые детали наилучшими предположениями, но большинство спецификаций верны.

Во-первых, давайте внесем полную ясность: идея о том, что RTX 5070 будет соответствовать RTX 4090 при любых рабочих нагрузках, выглядит как несколько «розовых очков». Очевидно, что Nvidia делает большие успехи в области искусственного интеллекта с Blackwell, и она рассчитывает на DLSS 4 и другие методы нейронного рендеринга, чтобы компенсировать разницу. Но во многих существующих играх по—прежнему важны технические характеристики, за исключением решения на стороне драйвера, которое обеспечивает более высокую производительность без использования исправлений и обновлений.

RTX 5070 будет получать 48 SMS по сравнению с 46 SMS на 4070. Это не такое уж большое изменение, и оно сильно отличается от 128 SMS в 4090-м. Общая производительность графического процессора FP32 составляет 31 ТФЛОПС для модели 5070, 29 ТФЛОПС для модели 4070 и 83 ТФЛОПС для модели 4090. Чрезвычайно трудно поверить, что в целом 5070-я модель сможет приблизиться к 4090-му по производительности без использования DLSS 4 и связанных с ним технологий.

Также следует учитывать наличие видеопамяти. У модели 4090 объем памяти составляет 24 ГБ, по сравнению с половиной этого объема у моделей 4070 и 5070. Не так уж много игр, в которых 12 ГБ недостаточно, но в «Индиане Джонсе и Большом круге» с полным разрешением RT и без масштабирования объем памяти определенно превышает 12 ГБ при разрешении 4K. Вероятно, появятся новые игры, которые смогут использовать больше 12 ГБ видеопамяти при более высоких разрешениях и настройках.

Но именно здесь может пригодиться «нейронный материал RTX». Похоже, что это возможность нейронного сжатия текстур, которую Nvidia обсуждала еще в 2023 году и которая полностью реализована в игре. Будет ли это работать в любой игре? Вероятно, нет, но мы были бы рады увидеть решение на стороне драйвера, которое сделает такую функцию реальностью. Без нейронных материалов NTC или RTX объем памяти в 12 ГБ определенно не позволит 5070 сравниться с 4090.

Рабочие нагрузки ИИ, такие как LLM, также требуют большого объема видеопамяти. Квантование позволяет продвинуться только вперед, а нейронное сжатие LLM - это еще не все (насколько нам известно). RTX 4090 с 24 ГБ видеопамяти может просто загружать более крупные LLM-файлы, чем 5070, который будет соответствовать 4070 только по размерам модели с искусственным интеллектом.

Совсем другая история, когда мы смотрим на вычислительную производительность с помощью искусственного интеллекта. Мы знаем, что в RTX 50-й серии будет поддерживаться числовой формат FP4, но, что не менее важно, на одно тензорное ядро приходится в два раза больше вычислений, чем в RTX 40-й серии. Этого недостаточно для того, чтобы модель 5070 превзошла модель 4090, но теоретически она «всего лишь» примерно на 25% медленнее. И если что-то может использовать FP4 на 5070, в то время как 4090 должен использовать FP8, то на 5070 это может работать лучше. Но даже топовые версии INT8 предпочитают 4090.

Главная проблема, конечно, в цене. Многие геймеры просто не могут позволить себе видеокарту стоимостью 1599 долларов — не говоря уже о ценах на 4090, которые сейчас стоят более 2000 долларов. Графический процессор стоимостью 549 долларов, даже если он медленнее в большинстве игр, - это совсем другое дело. Графические процессоры класса xx70 от Nvidia традиционно пользуются популярностью у обычных геймеров, и, похоже, модель 5070 продолжит эту тенденцию. Даже если он не превосходит 4090, если он может стабильно обеспечивать производительность, близкую к уровню RTX 4080, он должен быть чрезвычайно успешным.

Но на самом деле все сводится к функциям искусственного интеллекта и DLSS 4. Мы еще не пробовали многокадровую генерацию, а после нашего опыта с DLSS 3 мы относимся к ней в лучшем случае скептически. Похоже, что он будет генерировать до трех кадров между двумя отрисованными кадрами, что, по-видимому, только увеличит задержку. Но DLSS 4, похоже, также генерирует эти кадры быстрее, что означает, что в конечном итоге задержка будет не хуже, чем у DLSS 3 framegen, просто с дополнительными кадрами.

На наш взгляд, гораздо более перспективными, чем многокадровая генерация, являются усовершенствования и апгрейды DLSS в области масштабирования и реконструкции лучей. До сих пор DLSS использовала CNN (сверточную нейронную сеть) для обучения и вывода ИИ. Теперь появилась новая модель на базе transformer, которая, по-видимому, может быть использована в любых существующих играх DLSS 2/3.

Модели-трансформеры произвели революцию во многих областях разработки искусственного интеллекта, и примеры из приведенного выше видео, демонстрирующего CNN и transformer DLSS, выглядят чрезвычайно многообещающими. Компания Nvidia уже некоторое время заявляет, что рендеринг с помощью DLSS "лучше, чем в нативном режиме", но модель DLSS transformer, возможно, наконец-то оправдает эти ожидания. Если это так, то это может стать главной особенностью, благодаря которой 50-я серия стоит того, чтобы за нее платили. За исключением того, что модель transformer также работает на существующих графических процессорах, так что, возможно, и нет.

Как мы уже отмечали ранее, в то время как графические процессоры RTX обещали трассировку лучей как новую технологию, со временем на первый план вышли функции искусственного интеллекта, которые стали наиболее важным аспектом серии RTX. С RTX 50-й серии Nvidia в очередной раз удваивает возможности искусственного интеллекта, а поддерживающее DLSS программное обеспечение продолжает опережать RT-аспект. Независимо от того, окажется ли многокадровая генерация полезной функцией, если у вас еще нет графического процессора 40-й серии, то графический процессор 50-й серии, включая RTX 5070, может побудить вас к обновлению.

Источник: Tomshardware.com