2020-09-26

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NVIDIA RTX 30系列顯示卡揭曉 帶動即時光影追跡、每秒畫格數效能提昇

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NVIDIA在稍早舉辦的GeForce特別活動中,正式揭曉採用Ampere顯示架構打造的三款全新顯示卡,分別為GeForce RTX 3090、GeForce RTX 3080,以及GeForce RTX 3070,並且強調在即時光影追跡效果,以及每秒畫格顯示數量表現均有大幅提昇。

三星8nm製程打造

在此次推出的新款顯示卡中,NVIDIA依然是以GeForce RTX 3080作為主流使用規格,並且向上提供效能更高的GeForce RTX 3090,以及針對多數使用需求提供GeForce RTX 3070。




三款顯示卡均以Ampere顯示架構打造,但並非以台積電7nm製程打造,而是改以三星8nm技術代工、NVIDIA客製化製程生產,具備280億組電晶體、對應30 Shader-TFLOPS、58 RT-TFLOPS,以及238 Tensor-TFLOPS效能表現。

以GeForce RTX 3080顯示效能來看,幾乎是先前以Turing顯示架構的GeForce RTX 2080的兩倍表現,同時即時光影追跡表現也大幅提昇,但電功率也從240W左右提昇置320W。

全新風扇系統設計

因此,在新款GeForce RTX 30系列顯示卡設計中,NVIDIA均採用全新風扇架構設計,透過精簡電路板體積設計,讓顯示卡可透過其中一組風扇吸入冷風驅熱之外,更可透過另一組可讓風流穿透的風扇設計,進一步將熱風抽離,藉此達成更好的散熱效果。

此外,在公版顯示卡設計中,NVIDIA也如同先前預告採用12 Pin針腳連接電力輸入,藉此讓供電電路設計可以更加精簡,但也與傳統供電方式相容,讓OEM廠商能有更大設計彈性。

其他部分,則包含採用美光提供的GDDR6X顯示記憶體、搭載HDMI 2.1連接埠,並且支援AV1解碼規格,藉此支援8K HDR影片內容播放,同時僅需佔用一半以下頻寬。

鎖定不同使用需求

而規格差異部分,GeForce RTX 3080將搭載10GB GDDR6X顯示記憶體,記憶體頻寬可達19Gbps,並且對應穩定的4K 60fps遊戲執行運作,建議售價則是699美元,與先前GeForce RTX 2080採相同價位,預計從9月17日開放銷售。

GeForce RTX 3070則強調比先前推出的GeForce RTX 2080 Ti有更高效能表現,卻僅以一半價格銷售,本身僅搭載8GB GDDR6X顯示記憶體,主要鎖定4K及1440P顯示解析度的遊戲執行效能,建議售價則是499美元,預計在今年10月推出。

至於此次鎖定極致效能,並且以「BFGPU (巨兇GPU)」形容的GeForce RTX 3090,則是標榜比TITAN RTX運作聲噪安靜約10倍,同時也能藉由新風扇系統設計,讓GPU運作溫度最高可降低30度左右,同時搭載24GB GDDR6X顯示記憶體,效能則比現有TITAN RTX高出50%,並且可對應8K 60fps的遊戲穩定遊玩表現。

GeForce RTX 3090預計在9月24日推出,建議售價則是1499美元,同時為了確保散熱效果,加上風扇系統的體積將會佔用3組PCIe插槽空間。

除了推出創始版設計,NVIDIA也將與華碩、七彩虹、EVGA、Gainward、影馳、技嘉、Innovision 3D、微星、Palit、PNY及Zotac在內顯示卡合作推出OEM客製化版本,同時包含宏碁、Alienware、華碩、Dell、HP、聯想、微星在內PC業者,以及包含CyberPower PC、Digital Storm、Falcon NW、IBUYPOWER、Maingear、Origin、NZXT、Puge等組裝電腦業者也會推出採用GeForce RTX 30系列顯示卡的應用產品。

針對遊戲體驗同步更新軟體應用

除了公布三款全新採用Ampere顯示架構打造的GeForce RTX 30系列顯示卡,NVIDIA也宣布包含《要塞英雄 (Fortnite)》、《電馭叛客2077 (Cyberpunk 2077)》,以及近期公布的《決勝時刻:黑色行動冷戰 (Call of Duty Black Ops Cold War)》都將支援即時光影追跡效果。

而此次新公布消息,更包含可提高遊戲反應速度的NVIDIA Reflex技術、將與更多螢幕廠商推出新款G-Sync顯示器,另外也針對線上直播需求推出NVIDIA Broadcast功能,分別加入以人工智慧技術驅動的背景噪音消除技術,以及可將背景模糊,或是替換成不同背景的技術,其中更藉由人工智慧技術使影像邊緣處理更為自然。

另外,為了讓遊戲執行運作不會受到CPU處理效能限制,NVIDIA更宣布推出RTX IO技術,讓遊戲影像數據存取可直接透過GPU與GPU上的顯示記憶體完成,無需在額外透過CPU處理,藉此提昇整體執行效率。

《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》

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