隨著科技浪潮的不斷推進，硬件迭代的速度日益加快，每一次更新不僅意味著數字上的躍升，更預示著應用場景的深刻變革。近期，兩大顯卡巨頭NVIDIA與AMD相繼發布了全新的消費級顯卡系列——NVIDIA GeForce RTX 50系列與AMD Radeon RX 9070系列，引發了業界的廣泛關注與討論。
與以往不同，此次發布的顯卡除了在游戲性能上有所提升外，更加引人注目的是它們在人工智能（AI）算力方面的顯著增強。AI，這一曾經遙不可及的詞匯，如今正以前所未有的速度滲透到我們數字生活的方方面面，從視頻編輯中的智能對象摳圖、音頻降噪，到3D渲染中的AI輔助優化，再到本地運行大型語言模型（LLM）的潛力，無一不彰顯著AI的強大力量。
消費級顯卡的設計理念正經歷著一場深刻的變革。它們不再僅僅局限于驅動極致游戲畫面的“游戲卡”，而是越來越多地承擔起內容創作加速、復雜科學計算，乃至驅動前沿AI模型的重任。這一轉變，無疑對底層硬件的AI處理能力提出了更高的要求。
在各大科技媒體和獨立評測機構的評測報告中，除了常規的3DMark、游戲幀率等數據外，一系列專業的AI基準測試工具及其得分也成為了衡量顯卡性能的重要指標。這些工具，如MLPerf、UL Procyon AI Inference Benchmark等，正成為衡量顯卡“智慧”程度的標尺。
AI，特別是深度學習，其核心運算大多涉及大規模的矩陣和向量運算。而GPU，這一最初為圖形渲染而設計的硬件，其核心優勢在于擁有數千個小型計算核心，能夠同時執行大量并行計算任務，這一特性與AI算法的需求不謀而合，使得GPU在處理AI任務時遠比CPU更高效。
以新一代消費顯卡技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鷹 16G為例，其采用了先進的TSMC 4nm制造工藝，核心規格與性能都有著明顯的提升，尤其是在AI性能方面。該顯卡支持FP4精度模型加速處理，相較FP8精度，能夠實現更快的生成速度，同時顯存占用也更低。從實際測試來看，FP4精度模型生成的圖片質量與FP8幾乎無異，無論是關鍵詞的理解還是圖像的質量，都表現得相當出色。
在AI測試工具的報告中，我們會遇到一系列專業術語和指標，如TOPS/FLOPS（理論峰值算力）、吞吐量（Throughput）、延遲（Latency）、準確性（Accuracy）以及能效比（Performance per Watt）等。這些指標對于衡量顯卡的AI性能至關重要。例如，TOPS/FLOPS作為衡量GPU理論計算潛力的關鍵指標，通常由芯片制造商公布；而吞吐量則指單位時間內系統能夠處理的AI任務數量，高吞吐量意味著顯卡能夠高效處理大規模AI任務。
在AI基準測試工具方面，MLPerf和UL Procyon AI Benchmark是兩款備受關注的測試套件。MLPerf是一套行業標準基準測試套件，旨在公平、客觀地評估機器學習系統的性能；而UL Procyon AI Benchmark則是一套專業基準測試套件，涵蓋了AI計算機視覺、圖像生成以及文本生成等多個方面的測試。通過這些測試工具，我們可以更加準確地評估顯卡在AI時代的真實價值。
以技嘉GeForce RTX 5070 Ti GAMING OC 魔鷹 16G顯卡為例，在MLPerf Client的測試中，該顯卡在llama-2-7b-chat-dml模型上的表現相當出色，First Token響應時間與Token平均生成速度都達到了較高的水平。而在UL Procyon AI Benchmark的測試中，該顯卡在計算機視覺、圖像生成以及文本生成等多個方面也都展現出了強大的性能。
