科技行者 4月28日 北京消息(文/阡陌客):2019年4月18日上午,英偉達(dá)(NVIDIA)在北京嘉里大酒店舉行了GEFORCE UPDATE媒體見面會(huì),NVIDIA中國區(qū)技術(shù)市場經(jīng)理朱亮為現(xiàn)場媒體介紹了英偉達(dá)最新產(chǎn)品和技術(shù)進(jìn)展,并回答了媒體提問。會(huì)上帶來了關(guān)于1660 Ti筆記本重磅消息:16系列TURING架構(gòu)GPU即將被應(yīng)用于筆記本平臺(tái),且涵蓋了所有主流OEM品牌,各廠商會(huì)發(fā)布超過80款不同的設(shè)計(jì)。GTX 1660 Ti 比GTX 1060快32%,和GTX 1070持平;而GTX 1650可以提供比GTX 1050高70%的性能。GTX 1060對(duì)主流游戲筆記本電腦市場長達(dá)數(shù)年的統(tǒng)治即將結(jié)束。
現(xiàn)場展出了一大波來自各家硬件廠商的非公版GeForce GTX顯卡、游戲本,和光追游戲Demo。
三風(fēng)扇雙風(fēng)扇GTX 1660 Ti顯的實(shí)物,1660Ti芯片配合各家的經(jīng)典散熱方案。如果超頻后性能提升明顯,加錢買三風(fēng)扇版本比較劃算,配合上高端散熱的外觀和RGB,游戲體驗(yàn)也會(huì)更好;如果超頻也不太提升性能的話,買雙風(fēng)扇短卡組裝小機(jī)器會(huì)是更好的選擇,降壓降頻用還更省電。
能把這么大一坨三風(fēng)扇顯卡塞進(jìn)中端游戲本,很有可能要依靠NVIDIA Max-Q設(shè)計(jì)
GTX 1660Ti筆記本真機(jī)
RTX 2080游戲本,次旗艦RTX芯片配合出色的Max-Q設(shè)計(jì),價(jià)格區(qū)間都在兩萬以上
除了預(yù)告發(fā)布1660Ti/1650筆記本外,另外一個(gè)比較新穎的話題是,宣布在Game Ready Driver(GRD)的基礎(chǔ)上提供面向創(chuàng)作者的Creator Ready Driver(CRD)。相比GDR,CRD會(huì)針對(duì)內(nèi)容創(chuàng)作軟件去做更多的測試,來保證這些像Premier、Photoshop、Maya這些軟件不會(huì)存在兼容性的問題,并且向后兼容,確保所有的軟件(包括Adobe全家桶)工作是沒有問題的。
傳統(tǒng)話題方面,圖靈架構(gòu)不僅為RTX顯卡引入了光線跟蹤,而且優(yōu)化了核心和緩存的體系結(jié)構(gòu)。根據(jù)NVIDIA的介紹,CUDA core現(xiàn)在提供了浮點(diǎn)數(shù)和整數(shù)運(yùn)算的并發(fā)執(zhí)行能力,以提高現(xiàn)代游戲計(jì)算量較大的工作負(fù)載下的性能。此外,對(duì)緩存結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化,使得新的統(tǒng)一內(nèi)存體系結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)位寬是Pascal的兩倍,容量也有幾倍的提升。與Pascal相比,這將使每個(gè)時(shí)鐘多執(zhí)行50%的指令,并提高電能利用率,以更低的功耗支持更高的性能。
另外NVIDIA還像到場媒體介紹了自適應(yīng)著色技術(shù)的優(yōu)勢、RTX光線追蹤技術(shù)的應(yīng)用細(xì)節(jié)和DXR游戲發(fā)行的進(jìn)展。相比于DX9->DX10->DX11->DX12,此次DXR的技術(shù)升級(jí)和推廣速度已經(jīng)比以往的歷次升級(jí)都要快了。
主流游戲開發(fā)商和編程接口都已經(jīng)開始支持光線追蹤,這意味著技術(shù)的普及和游戲開發(fā)的難度降低,市場上很快就可以看到更多的光線追蹤游戲。
小字部分翻譯成中文就是“黃教主我們挺你”
硬件氪金可以提高競技水平
深表贊同。沒吃到雞真不只是因?yàn)槲沂謿?,主要還是屏幕太閃了
G-SYNC Compatible放低姿態(tài)打FreeSync,買得起的G-SYNC
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。