مستحکم بازی بینچ مارکڈ: کون سا جی پی یو اے آئی تیز ترین چلاتا ہے (تازہ ترین)

ہم ایک لمحے میں کچھ دیگر نظریاتی کمپیوٹیشنل پرفارمنس نمبر حاصل کریں گے ، لیکن ایک بار پھر RTX 2080 TI اور RTX 3070 TI پر ایک مثال کے طور پر غور کریں۔. . . حقیقت یہ ہے کہ 2080 TI نے 3070 TI کو واضح طور پر واضح کیا ہے. اسی منطق کا اطلاق دوسرے موازنہ پر ہوتا ہے جیسے 2060 اور 3050 ، یا 2070 سپر اور 3060 TI.

?

? آپ صحیح جگہ پر آئے ہیں.

مستحکم بازی بلا شبہ ایک تیز اور بدیہی AI آرٹ پیدا کرنے والا ٹول ہے جیسے ڈیل ای اور مڈجورنی. اس کے نتائج متاثر کن ہیں ، لہذا اس کے پاس ابھی لاکھوں صارفین ہیں. تاہم ، اگر آپ اسے اپنے کمپیوٹر پر استعمال کرنا چاہتے ہیں تو ، یقینی بنائیں کہ ضروریات پوری ہوجائیں ، خاص طور پر جب بات گرافکس کارڈ کی ہو. جس کے بارے میں ، ہم اس کے بارے میں بات کریں گے کہ آیا مستحکم بازی جی پی یو کے بغیر کام کر سکتی ہے ، یا اگر آپ کو ابھی بھی مناسب طریقے سے کام کرنے کے لئے گرافکس کارڈ کی ضرورت ہوگی۔.

جی پی یو ، یا گرافکس کارڈ ، ٹیک کے چھوٹے چھوٹے ٹکڑے ہیں جو کسی بھی گیمنگ یا تخلیقی پیشہ ورانہ تجربے کو سنجیدگی سے اپ گریڈ کریں گے۔. وہ زیادہ تجارتی یا پیشہ ورانہ سطح پر AI سے تیار کردہ آرٹ بنانے کے لئے لازمی ہیں.

ضروری AI ٹولز

خصوصی ڈیل 10،000 مفت بونس کریڈٹ

. 100،000+ صارفین جس میں JASPER کے ساتھ حقیقی مواد تیار کررہے ہیں. ایک AI ٹول ، تمام بہترین ماڈل.

AI مواد جنریٹر کی مکمل طاقت کا تجربہ کریں جو سیکنڈ میں پریمیم کے نتائج فراہم کرتا ہے. 8 ملین صارفین بلاگز 10x لکھنے سے لطف اندوز ہوتے ہیں ، آسانی سے سوشل میڈیا پوسٹس کو تبدیل کرنے یا مزید مشغول ای میلز لکھنے سے لطف اندوز ہوتے ہیں۔. مفت آزمائش کے لئے سائن اپ کریں. مزید پڑھ

صرف $ 0.00015 فی لفظ!

ونسٹن اے آئی ڈیٹیکٹر

. ونسٹن اے آئی وہ صنعت ہے جس میں اے آئی کے مشمولات کا پتہ لگانے والا ٹول ہے تاکہ چیٹ جی پی ٹی ، جی پی ٹی -4 ، بارڈ ، بنگ چیٹ ، کلاڈ ، اور بہت سے ایل ایل ایم ایس کے ساتھ تیار کردہ اے آئی مواد کو چیک کرنے میں مدد ملے۔.

.01 فی 100 الفاظ

اصلیت AI ڈیٹیکٹر

.AI سب سے زیادہ درست AI کا پتہ لگانا ہے.1200 ڈیٹا نمونوں کے ٹیسٹنگ ڈیٹا سیٹ کے اس پار اس نے 96 ٪ کی درستگی حاصل کی جبکہ اس کے قریب ترین حریف نے صرف 35 ٪ حاصل کیا. مفید کروم توسیع. . مزید پڑھ

*قیمتیں تبدیل کرنے کے تابع ہیں. . جب آپ ہماری سائٹ پر لنکس کے ذریعے خریدتے ہیں تو ، ہم ایک ملحق کمیشن حاصل کرسکتے ہیں. اورجانیے

تو کیا آپ کو کام کرنے کے ل stable مستحکم بازی سے گرافکس کارڈ کی ضرورت ہے؟? یا ایک دوسرے کی جگہ لے سکتا ہے? آئیے معلوم کریں.

?

ہاں ، بغیر کسی مسئلے کے آسانی سے کام کرنے کے لئے مستحکم بازی کے ل you ، آپ کو اپنے کمپیوٹر پر جی پی یو ہونا ضروری ہے. . مزید یہ کہ ، کسی بھی عدم استحکام سے بچنے کے لئے پی سی سسٹم میں آپ کے پاس 16 جی بی پی سی رام ہے.

جی پی یو سست ردعمل کی رفتار جیسے مسائل میں بھاگے بغیر مستحکم بازی چلائے گا. یہ کہنا کہ گرافکس کارڈ پر خصوصی طور پر مستحکم بازی غلط نہیں ہوگی. . یہ کٹ کے سنجیدگی سے طاقتور ٹکڑے ہیں جو آپ کو تیز رفتار خدمت کی ضمانت دیں گے.

?

. . مزید برآں ، بہترین نتائج کے ل any ، کسی بھی تکلیف سے بچنے کے لئے مزید 8GB یا اس سے اوپر کا ہونا یقینی بنائیں.

عمومی سوالنامہ

?

. تاہم ، یہ صرف سلیکن پر مبنی M1 اور M1 تازہ ترین ماڈل کی حمایت کرتا ہے. اس سے پہلے کوئی بھی ماڈل بہترین نتائج کے لئے نہیں ہے. یہاں تک کہ ایک پرانا M1 اور M2 ماڈل ٹھیک ہوگا اگر وہ ضروریات کو پورا کرے.

آج کی تکنیکی دنیا میں جی پی یو کا ہونا لازمی ضرورت ہے. . . اگرچہ اسے جی پی یو کے بغیر چلانے کے کچھ طریقے ہیں ، لیکن وہ اتنے قابل اعتماد نہیں ہیں جتنا وہ لگتا ہے. .

آپ کے کمپیوٹر سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے کے لئے عام طور پر گرافکس کارڈ بھی ایک اچھا خیال ہے. وہ گیمنگ اور تخلیقی تجربات کو دس گنا بہتر بناتے ہیں. .

مستحکم بازی بینچ مارکڈ: کون سا جی پی یو اے آئی تیز ترین چلاتا ہے (تازہ ترین)

مصنوعی ذہانت اور گہری تعلیم ان دنوں مستقل طور پر سرخیوں میں موجود ہے ، چاہے وہ ناقص مشورے ، خود چلانے والی کاریں پیدا کرنے والے ، فنکاروں پر AI ، AI سے طبی مشورے ، اور بہت کچھ استعمال کرنے کا الزام عائد کیا جائے۔. ان میں سے زیادہ تر ٹولز ٹریننگ کے لئے بہت سارے ہارڈ ویئر والے پیچیدہ سرورز پر انحصار کرتے ہیں ، لیکن تربیت یافتہ نیٹ ورک کا استعمال آپ کے پی سی پر کیا جاسکتا ہے ، اس کے گرافکس کارڈ کا استعمال کرتے ہوئے۔. لیکن AI تخفیف کرنے کے لئے صارف GPUs کتنی تیز ہیں?

ہم نے تازہ ترین NVIDIA ، AMD ، اور یہاں تک کہ انٹیل GPUs پر ، ایک مشہور AI امیج تخلیق کار ، مستحکم بازی ، اور یہاں تک کہ انٹیل GPUs کو بینچ مارک کیا ہے۔. اگر آپ نے اتفاق سے اپنے پی سی پر مستحکم بازی اور چلانے کی کوشش کی ہے تو ، آپ کو اس بات کی کچھ سیاہی ہوسکتی ہے کہ کتنا پیچیدہ – یا آسان ہے! . مختصر خلاصہ یہ ہے کہ NVIDIA کے GPUs روسٹ پر حکمرانی کرتے ہیں ، جس میں زیادہ تر سافٹ ویئر CUDA اور NVIDIA کے دیگر ٹول سیٹوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔. لیکن اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ آپ دوسرے GPUs پر مستحکم بازی نہیں پاسکتے ہیں.

. NVIDIA کے لئے ، ہم نے خودکار 1111 کے WebUI ورژن کا انتخاب کیا۔ اس نے بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کیا ، زیادہ اختیارات تھے ، اور چلانا آسان تھا. AMD GPUs کو NOD کا استعمال کرتے ہوئے ٹیسٹ کیا گیا.. . سپورٹ کی کمی کی وجہ سے انٹیل کے آرک جی پی یو کو چلانا کچھ زیادہ مشکل تھا ، لیکن مستحکم بازی اوپنوینو نے ہمیں کچھ دیا بہت بنیادی فعالیت.

دستبرداری ترتیب میں ہیں. . . .

اے ایم ڈی کے نتائج بھی ایک مخلوط بیگ کا تھوڑا سا ہیں: آر ڈی این اے 3 جی پی یو بہت عمدہ کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں جبکہ آر ڈی این اے 2 جی پی یو بجائے معمولی لگتا ہے. سر ہلا.. آخر میں ، انٹیل جی پی یو پر ، اگرچہ حتمی کارکردگی AMD کے اختیارات کے ساتھ مہذب انداز میں کھڑی ہوتی ہے ، عملی طور پر رینڈر کا وقت کافی لمبا ہوتا ہے – اصل نسل کا کام شروع ہونے سے 5-10 سیکنڈ کا وقت لگتا ہے ، اور شاید بہت زیادہ اضافی پس منظر کی چیزیں ہو رہی ہیں جو اسے سست کردیتی ہے.

سافٹ ویئر پروجیکٹس کے انتخاب کی وجہ سے ، ہم مختلف مستحکم بازی ماڈل بھی استعمال کر رہے ہیں. سر ہلا.AI کا شارک ورژن SD2 استعمال کرتا ہے.1 ، جبکہ خودکار 1111 اور اوپنوینو SD1 استعمال کریں..1 خودکار 1111 پر). .

ہمارے ٹیسٹنگ پیرامیٹرز تمام GPUs کے لئے یکساں ہیں ، حالانکہ انٹیل ورژن پر منفی فوری آپشن کے لئے کوئی آپشن نہیں ہے (کم از کم ، ایسا نہیں ہے کہ ہمیں مل سکے). مذکورہ گیلری ، NVIDIA GPUs پر خودکار 1111 کے Webui کا استعمال کرتے ہوئے تیار کی گئی تھی ، جس میں اعلی ریزولوشن آؤٹ پٹس (جو بہت زیادہ لیتے ہیں), بہت زیادہ مکمل ہونے میں طویل). یہ ایک ہی اشارے ہیں لیکن 512×512 کے بجائے 2048×1152 کو نشانہ بناتے ہیں جو ہم نے اپنے معیار کے لئے استعمال کیا تھا. نوٹ کریں کہ ہم نے جو ترتیبات منتخب کیں وہ تینوں ایس ڈی منصوبوں پر کام کرنے کے لئے منتخب کی گئیں۔ کچھ اختیارات جو تھروپپٹ کو بہتر بناسکتے ہیں وہ صرف خود کار طریقے سے 1111 کی تعمیر پر دستیاب ہیں ، لیکن اس کے بعد مزید اس سے زیادہ.

مثبت اشارہ:

منفی اشارہ:

اقدامات:

15.0

نمونے لینے کے الگورتھم:

نمونے لینے والے الگورتھم بڑے پیمانے پر کارکردگی کو متاثر نہیں کرتے ہیں ، حالانکہ یہ آؤٹ پٹ کو متاثر کرسکتا ہے. خودکار 1111 سب سے زیادہ اختیارات فراہم کرتا ہے ، جبکہ انٹیل اوپنوینو بلڈ آپ کو کوئی انتخاب نہیں دیتا ہے.

. نوٹ کریں کہ ہر NVIDIA GPU کے دو نتائج ہیں ، ایک ڈیفالٹ کمپیوٹیشنل ماڈل (سست اور سیاہ میں) اور دوسرا فیس بک سے تیز “ایکسفارمر” لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے (تیز اور سبز رنگ میں).

جیسا کہ توقع کی گئی ہے ، NVIDIA کے GPUs AMD یا انٹیل سے کسی بھی چیز کے مقابلے میں – کبھی کبھی بڑے پیمانے پر مارجن کے ذریعہ – اعلی کارکردگی فراہم کرتے ہیں۔. . .

3090 سے نیچے 3050 تک ، NVIDIA GPUs کے ٹاپ کارڈز سے چیزیں ایک مستقل فیشن میں گر پڑتی ہیں. . 7900 کارڈز کافی اچھے لگتے ہیں ، جبکہ ہر آر ٹی ایکس 30 سیریز کارڈ AMD کے RX 6000- سیریز کے پرزوں کو شکست دے کر ختم ہوتا ہے (ابھی کے لئے). آخر میں ، انٹیل آرک جی پی یو تقریبا آخری میں آتا ہے ، صرف A770 کے ساتھ ہی RX 6600 کو پیچھے چھوڑنے کا انتظام کیا جاتا ہے. آئیے تضادات کے بارے میں کچھ اور بات کرتے ہیں.

مناسب اصلاحات RX 6000- سیریز کارڈز پر کارکردگی کو دوگنا کرسکتی ہیں. سر ہلا.اے آئی کا کہنا ہے کہ آنے والے دنوں میں اسے آر ڈی این اے 2 کے لئے ماڈل بنانی چاہئے تھی ، جس مقام پر مجموعی طور پر اسٹینڈنگ کو نظریاتی کارکردگی کے ساتھ بہتر سے وابستہ ہونا چاہئے۔. نوڈ کی بات کرنا.اے آئی ، ہم نے اس پروجیکٹ کا استعمال کرتے ہوئے کچھ NVIDIA GPUs کی کچھ جانچ بھی کی ، اور ولکان ماڈل کے ساتھ NVIDIA کارڈ خودکار 1111 کی تعمیر کے مقابلے میں کافی حد تک سست تھے (15.52 یہ 4090 ، 13 پر/s.31 4080 ، 11 پر.41 3090 ٹائی پر ، اور 10.3090 پر 76 – ہم دوسرے کارڈوں کی جانچ نہیں کرسکتے ہیں کیونکہ انہیں پہلے اہل بنانے کی ضرورت ہے).

. .7 گنا کارکردگی کے باوجود بھی اگر ہم قلت کو چھوٹ دیتے ہیں. عملی طور پر ، ابھی 4090 XTX کے مقابلے میں صرف 50 ٪ تیز ہے جس کے ہم استعمال کیے گئے ورژن ہیں (اور اگر ہم کم درستگی Xformers کے نتیجے کو چھوڑ دیتے ہیں تو یہ صرف 13 ٪ تک گر جاتا ہے). وہی منطق انٹیل کے آرک کارڈز پر بھی لاگو ہوتی ہے.

انٹیل کے آرک جی پی یو فی الحال بہت مایوس کن نتائج پیش کرتے ہیں ، خاص طور پر چونکہ وہ ایف پی 16 ایکس ایم ایکس (میٹرکس) کی کارروائیوں کی حمایت کرتے ہیں جو باقاعدگی سے ایف پی 32 کمپیوٹیشن کے طور پر 4x تک تھروپپٹ فراہم کرنا چاہئے۔. ہمیں شبہ ہے کہ موجودہ مستحکم بازی اوپنوینو پروجیکٹ کو جو ہم نے استعمال کیا ہے اس میں بہتری کے لئے بھی بہت ساری جگہ باقی ہے. اتفاقی طور پر ، اگر آپ کسی آرک جی پی یو پر ایس ڈی کی کوشش کرنا چاہتے ہیں تو ، نوٹ کریں کہ آپ کو ‘مستحکم_ڈیفیوژن_ینگائن میں ترمیم کرنا ہوگی.Py ‘فائل اور “CPU” کو “GPU” میں تبدیل کریں – بصورت دیگر یہ حساب کے لئے گرافکس کارڈ استعمال نہیں کرے گا اور کافی زیادہ وقت لگتا ہے.

مجموعی طور پر ، مخصوص ورژن کا استعمال کرتے ہوئے ، NVIDIA کے RTX 40- سیریز کارڈز تیز ترین انتخاب ہیں ، اس کے بعد 7900 کارڈز ، اور پھر RTX 30 سیریز GPUs. . تازہ ترین سافٹ ویئر کے ساتھ چیزیں یکسر تبدیل ہوسکتی ہیں ، اور اے آئی کی مقبولیت کو دیکھتے ہوئے ہم توقع کرتے ہیں کہ بہتر ٹیوننگ دیکھنے سے پہلے ہی یہ وقت کی بات ہے (یا صحیح پروجیکٹ تلاش کریں جو پہلے ہی بہتر کارکردگی کی فراہمی کے لئے تیار ہے)۔.

. . لیکن یہاں کے نتائج کافی دلچسپ ہیں.

سب سے پہلے ، RTX 2080 TI RTX 3070 TI کو بہتر بناتا ہے. . اس سے بھی اہم بات یہ ہے کہ یہ تعداد بتاتی ہے کہ امپیر فن تعمیر میں NVIDIA کی “اسپارسیٹی” اصلاحات بالکل استعمال نہیں کی جارہی ہیں – یا شاید وہ صرف قابل اطلاق نہیں ہیں.

. 2080 TI ٹینسر کور sparsity کی حمایت نہیں کرتے ہیں اور FP16 کمپیوٹ کے 108 Tflops ہیں. RTX 3070 TI FP16 کے 174 Tflops ، یا 87 Tflops FP16 کے ساتھ اسپارسیٹی کی حمایت کرتا ہے. . اسی منطق کا اطلاق دوسرے موازنہ پر ہوتا ہے جیسے 2060 اور 3050 ، یا 2070 سپر اور 3060 TI.

جہاں تک AMD کے RDNA کارڈز ، RX 5700 XT اور 5700 ، کارکردگی میں ایک وسیع فرق ہے. 5700 XT 6650 XT سے بالکل آگے ہے ، لیکن 5700 6600 سے نیچے ہے. کاغذ پر ، XT کارڈ 22 ٪ تیز ہونا چاہئے. تاہم ، ہماری جانچ میں ، یہ 37 ٪ تیز ہے. .

آخر میں ، کاغذ پر جی ٹی ایکس 1660 سپر آر ٹی ایکس 2060 کی نظریاتی کارکردگی تقریبا 1/5 ہونا چاہئے ، مؤخر الذکر پر ٹینسر کور کا استعمال کرتے ہوئے. اگر ہم FP16 کے ساتھ شیڈر پرفارمنس کا استعمال کرتے ہیں (ٹورنگ میں FP16 شیڈر کوڈ پر ڈبل تھروپٹ ہوتا ہے) تو ، خلا صرف 22 ٪ خسارے میں بدل جاتا ہے. لیکن ہماری جانچ میں ، جی ٹی ایکس 1660 سپر صرف 1/10 آر ٹی ایکس 2060 کی رفتار ہے.

ایک بار پھر ، یہ بالکل واضح نہیں ہے کہ ان منصوبوں میں سے کسی کو کس حد تک بہتر بنایا گیا ہے. یہ بھی واضح نہیں ہے کہ آیا یہ منصوبے NVIDIA کے ٹینسر کور یا انٹیل کے XMX کور جیسی چیزوں کو مکمل طور پر فائدہ اٹھا رہے ہیں۔. اس طرح ، ہم نے سوچا کہ مختلف GPUs کی زیادہ سے زیادہ نظریاتی کارکردگی (TFLOPs) کو دیکھنا دلچسپ ہوگا. مندرجہ ذیل چارٹ میں ہر GPU کے لئے نظریاتی FP16 کی کارکردگی دکھائی گئی ہے (صرف حالیہ گرافکس کارڈز کو دیکھ رہا ہے) ، ٹینسر/میٹرکس کور کا استعمال کرتے ہوئے جہاں قابل اطلاق ہے۔. .

. مثال کے طور پر ، کاغذ پر RTX 4090 (FP16 کا استعمال کرتے ہوئے) RTX 3090 TI سے 106 ٪ تک تیز ہے ، جبکہ ہمارے ٹیسٹوں میں یہ ایکسفارمر کے بغیر 43 ٪ تیز تھا ، اور ایکسفارمرز کے ساتھ 50 ٪ تیز تھا۔. یہ بھی نوٹ کریں کہ ہم مستحکم بازی پروجیکٹ کو فرض کر رہے ہیں جو ہم نے استعمال کیا ہے (خودکار 1111) ADA Lovelace GPUs پر FP8 کی نئی ہدایات کا فائدہ نہیں اٹھاتا ہے ، جو ممکنہ طور پر RTX 40-سیریز پر کارکردگی کو دوگنا کرسکتا ہے۔.

دریں اثنا ، آرک جی پی یو کو دیکھو. . عملی طور پر ، آرک جی پی یو ان نشانات کے قریب کہیں نہیں ہیں. RX 6600 اور RX 6600 XT کے درمیان تیز ترین A770 GPUs اراضی ، A750 RX 6600 کے بالکل پیچھے ہے ، اور A380 A750 کی ایک چوتھی رفتار ہے. لہذا وہ متوقع کارکردگی کا ایک چوتھائی حصہ ہیں ، جس کا مطلب یہ ہوگا کہ اگر ایکس ایم ایکس کور استعمال نہیں ہورہے ہیں۔.

قوس پر داخلی تناسب دائیں کے بارے میں نظر آتے ہیں ، اگرچہ. A380 پر نظریاتی کمپیوٹ کی کارکردگی A750 کے بارے میں ایک چوتھائی ہے ، اور اسی جگہ پر یہ مستحکم بازی کی کارکردگی کے لحاظ سے اترتی ہے۔. غالبا. ، آرک جی پی یو مکمل صحت سے متعلق ایف پی 32 وضع میں ، حساب کے لئے شیڈرز کا استعمال کر رہے ہیں ، اور کچھ اضافی اصلاحات سے محروم ہیں.

. ہمیں یہ دیکھنا ہوگا کہ آیا 6000 سیریز کے ماڈلز کے ماڈلز خلاء کو بند کردیتے ہیں ، جیسا کہ سر ہلا دیتا ہے.اے آئی نے کہا کہ اسے آر ڈی این اے 2 پر کارکردگی میں 2x بہتری کی توقع ہے. میموری بینڈوتھ ایک اہم عنصر نہیں تھا ، کم از کم 512×512 ہدف ریزولوشن کے لئے جو ہم نے استعمال کیا تھا – 3080 10GB اور 12GB ماڈل ایک دوسرے کے ساتھ نسبتا closed قریب قریب قریب.

یہاں نظریاتی FP16 کارکردگی پر ایک مختلف نظر ہے ، اس بار صرف اس بات پر توجہ مرکوز کی گئی ہے کہ مختلف GPUs شیڈر کمپیوٹیشن کے ذریعہ کیا کرسکتے ہیں۔. NVIDIA کے امپیر اور ADA فن تعمیر FP16 کو اسی رفتار سے FP32 کی طرح چلاتے ہیں ، کیونکہ مفروضہ FP16 کو ٹینسر کور استعمال کرنے کے لئے کوڈ کیا جاسکتا ہے. اس کے برعکس AMD اور انٹیل GPUs FPP32 کے مقابلے FP16 شیڈر حساب کتاب پر ڈبل کارکردگی رکھتے ہیں.

واضح طور پر ، FP16 کمپیوٹ پر یہ دوسری نظر ہماری اصل کارکردگی سے ٹینسر اور میٹرکس کور کے ساتھ چارٹ سے بہتر نہیں ہے ، لیکن شاید میٹرکس کے حساب کتاب کو ترتیب دینے میں اضافی پیچیدگی ہے اور اس لئے مکمل کارکردگی کی ضرورت ہے۔. کچھ اضافی. جو ہمیں ایک آخری چارٹ پر لاتا ہے.

یہ حتمی چارٹ ہمارے اعلی ریزولوشن ٹیسٹنگ کے نتائج کو ظاہر کرتا ہے. . .

آر ٹی ایکس 4090 اب ایکسفارمر کے بغیر 3090 ٹی آئی سے 72 ٪ تیز ہے ، اور ایکسفارمرز کے ساتھ 134 فیصد تیز رفتار ہے. 4080 3090 TI کو بھی 55 ٪/18 ٪ کے ساتھ/بغیر ایکسفارمرز کے ساتھ شکست دیتا ہے. 4070 TI دلچسپ بات یہ ہے کہ ایکسفارمر کے بغیر 3090 TI کے مقابلے میں 22 ٪ آہستہ تھا ، لیکن ایکسفارمرز کے ساتھ 20 ٪ تیز تر.

ایسا لگتا ہے کہ 2048×1152 کی زیادہ پیچیدہ ہدف ریزولوشن ممکنہ کمپیوٹ وسائل سے بہتر فائدہ اٹھانا شروع کردیتا ہے ، اور شاید طویل عرصے سے چلنے والے وقت کا مطلب یہ ہے کہ ٹینسر کور اپنے پٹھوں کو مکمل طور پر لچکدار بناسکتے ہیں۔.

آخر کار ، مستحکم بازی کی کارکردگی کے وقت یہ ایک سنیپ شاٹ ہے. ہم بار بار پروجیکٹ کی تازہ کارییں ، مختلف تربیتی لائبریریوں کے لئے معاونت ، اور بہت کچھ دیکھ رہے ہیں. ہم آنے والے سال میں اس موضوع پر مزید غور کرنے کے بارے میں دیکھیں گے ، امید ہے کہ تمام مختلف GPUs کے بہتر اصلاحی کوڈ کے ساتھ.

ان ماہرین میں شامل ہوں جنہوں نے پُرجوش پی سی ٹیک نیوز پر ٹام کے ہارڈ ویئر کو اندرونی ٹریک کے لئے پڑھا – اور 25 سال سے زیادہ عرصہ تک ہے. ہم بریکنگ نیوز اور سی پی یو ، جی پی یو ، اے آئی ، میکر ہارڈ ویئر اور زیادہ سیدھے آپ کے ان باکس میں بریکنگ نیوز اور گہرائی سے جائزے بھیجیں گے۔.

اپنی معلومات پیش کرکے آپ شرائط و ضوابط اور رازداری کی پالیسی سے اتفاق کرتے ہیں اور ان کی عمر 16 سال یا اس سے زیادہ ہے.

جارڈ والٹن ٹام کے ہارڈ ویئر میں سینئر ایڈیٹر ہیں جو جی پی یو ہر چیز پر مرکوز ہیں. . .