NVIDIA 的 RTX 4000 系列 GPU 是我们都想要的升级

发表于 2022年9 月21日星期三上午 7:33:31

英伟达

显卡发布总是会引起大量炒作，谣言工厂通常会在发布前一年开始大量制作内容。好吧，关于 NVIDIA RTX 4000 系列的官方消息终于出来了——如果您想升级，这里有一些重要的信息。

GPU 的发布总是令人兴奋

RTX 3000 系列的推出因时机不佳和运气不佳而受损：全球供应链中断，再加上加密货币市场火热，推高了价格并损害了可用性。直到最初发布近两年后，才几乎不可能在厂商建议零售价获得 3000 系列 GPU。
有限的供应和高涨的价格迫使游戏玩家比平时更长时间地坚持使用他们的 GPU，而导致 NVIDIA 的 GTC 的普遍情绪是“我会等待 4000 系列发布后再做决定。”

谣言也没有对炒作造成任何损害——一系列合理可信的泄密事件表明，NVIDIA 的旗舰 Lovelace 设备，被称为 RTX 4090，具有一定的冲击力。这意味着较低层的设备，如 4060、4070 和 4080 可能会在实际性能上与 3000 系列同类产品擦肩而过。

那么，抛开炒作和谣言不谈，在 GTC 主题演讲之后我们能确定什么？

欢迎 NVIDIA 的 RTX 4090 和 RTX 4080s

泄密和谣言是一回事，但现在我们终于从 NVIDIA 那里得到了一些具体数据。 RTX 4090 和 16 GB (GB) 4080 都是怪物——它们长 11.97 英寸，宽 5.4 英寸，在您的机箱中占据了三个完整的插槽。

RTX 4090 的规格是什么？

我们确信 RTX 4090 将具有：

显存：24GB GDDR6X
CUDA 核心数：16,384
FP32：90+ TFLOP
TDP：450 瓦
建议零售价：1,599 美元

RTX 4090 以 1,600 美元的价格推出。这比 RTX 3090 高出 100 美元，后者以 1,500 美元的价格首次亮相，比 2022 年 9 月 3090 Ti 的现行价格高出 500 美元。考虑到性能的提升，额外的 100 美元并没有那么严重，尤其是考虑到许多人担心RTX 4090 最终售价约为 2,000 美元。

RTX 4090 将于 2022 年 10 月 12 日上市。

RTX 4080 的规格是什么？

正在发布两种不同的 RTX 4080 GPU。尽管共享一个名称，但这两个变体之间存在一些非常关键的差异。在任何其他一代的卡片中，它们可能都不会被称为 4080。

更强大的 4080：

显存：16GB GDDR6X
CUDA 核心数：9,728
TDP：320 瓦
建议零售价：1,199 美元

打火机4080：

显存：12GB GDDR6X
CUDA 核心数：7,680
TDP：285 瓦
建议零售价：899 美元

NVIDIA 的网站没有给出 12GB 4080 的任何物理尺寸，而只是说它“因制造商而异”。这可能意味着不会有 Founders Edition 可用。

与最初售价为 699 美元的 RTX 3080 (10GB) 相比，价格明显上涨。对于许多游戏玩家来说，这一变化可能是一颗难以接受的药丸，并将更多人推向未来的 RTX 4070 显卡。

两款 RTX 4080 将于 11 月发布。

显存很好，但不是一切

现代游戏可以轻松使用多达 6 到 8 GB 的视频内存，尤其是在以 4K 进行游戏时。当您查看 GPU 内存使用情况时，重要的是要注意应用程序通常会保留比实际使用更多的内存，以确保安全。

这意味着，当您看到您的 3060 或 3080 配备 12 GB 的 VRAM 并使用 10 GB 时，您可能无需担心——您的动态余量比您想象的要多。

RTX 4090 有 24 GB 的视频内存，4080 将提供 12 或 16 GB 的内存。真正的问题：你真的需要它吗？

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如果您计划以 4K 进行游戏，那么 4080 的 16 GB 版本可能值得一试，但任何游戏实际上都不太可能在不久的将来利用 RTX 4090 上可用的高达 24 GB未来。但是，如果您想以 8K 进行游戏，您可能需要 RTX 4090 打包的额外内存（和额外的速度）。

如果您对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用感兴趣，例如在稳定扩散中生成巨大的超高清图像，那么问题就会变得更加复杂。 AI 和 ML 都受益于大量的 VRAM，这使得 RTX 4090 更具吸引力。但是，您可以在 3090 Ti 中以至少 500 美元的价格获得这么多的视频内存——只是速度会慢一些。

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光线追踪的改进

良好的照明是任何游戏环境的重要组成部分，而光线追踪照明多年来一直被誉为黄金标准。主要障碍？光线追踪照明的计算成本很高。 NVIDIA 开发了特殊的光线追踪核心 (RT Core)，这些核心经过优化，可以更高效地执行特定类型的光线追踪计算。