Việc mua một card đồ họa mới (GPU) có thể có một chút khó khăn cho bạn, đặc biệt khi bạn không quen với tất cả các thuật ngữ công nghệ khó chịu liên quan.
Đối với hầu hết người tiêu dùng trên thị trường card đồ họa, tất cả những gì họ thực sự cần làm là tìm hiểu cách card đồ họa sẽ hoạt động trong các trò chơi yêu thích của họ và việc họ quyết định mua card đó nhưng nếu bạn muốn mua GPU cho việc chỉnh sửa video hoặc kết xuất 3D thì sao?
Điều gì làm nên sự khác biệt giữa GPU rendering với GPU editing, và các mối quan tâm khác
Đặc biệt là khi bạn mới làm quen với công nghệ đồ họa, rất có thể bạn sẽ có rất nhiều câu hỏi cần được trả lời.
Chúng ta sẽ giả sử mức độ quen thuộc cơ bản ở đây – tức là, bạn biết rằng GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit – Bộ xử lý đồ họa, và card đồ họa là card mở rộng có chứa một hoặc nhiều GPU. (Ngày nay thường chỉ một GPU, công nghệ đa GPU hầu như bỏ lại sang một bên).
Sự khác biệt giữa GPU chuyên nghiệp và GPU tiêu dùng
Ngày nay, GPU tiêu dùng (Consumer GPUs) và GPU chuyên nghiệp (Pro GPUs) trông giống nhau hơn bao giờ hết.
Một số GPU thậm chí làm lẫn lộn giữa 2 dòng một chút, như Radeon VII của AMD hoặc dòng Titan của Nvidia.
Rốt cuộc, đây là những card có thẻ giá siêu cao trong khi số lượng VRAM thì không đổi.
Hôm nay, chúng ta hãy nhìn vào GPU của Nvidia RTX. Sự khác biệt giữa card GeForce RTX đối với người tiêu dùng so với card Quadro RTX chuyên nghiệp là gì?
Cả hai đều sử dụng các kiến trúc phần cứng giống nhau, và đôi khi có thể được suy đoán giống nhau để xử lý các core và VRAM, nhưng với Quadro có giá cao hơn nhiều lần thì…có phải chỉ là lừa đảo?
Không!
GPU chuyên nghiệp
Sự khác biệt lớn giữa GPU tiêu dùng và GPU chuyên nghiệp là phần mềm.
Card Quadro của Nvidia và card FirePro của AMD được tối ưu hóa đặc biệt cho các ứng dụng năng suất cao, với khả năng tương thích cực kỳ đảm bảo với các ứng dụng công nghiệp hàng đầu.
Ngoài ra, chúng đã được hỗ trợ trong nhiều năm và được coi là đầu tư dài hạn theo cách mà các card đồ họa tiêu dùng không có.
GPU chuyên nghiệp được thử nghiệm với các ứng dụng công nghiệp, và trình điều khiển được tối ưu hóa để làm cho chúng chạy tốt nhất có thể. Nhiều Ứng dụng công nghiệp cấp cao, chẳng hạn như ứng dụng CAD Solidworks phổ biến, có các tính năng đặc biệt (như RealView trong Solidworks) chỉ được hỗ trợ nếu bạn có GPU chuyên nghiệp.
Ví dụ: Hình ảnh sau đây cho thấy GPU Nvidia được hỗ trợ chính thức:
Image-Source:www.solidworks.com
Một số nhà cung cấp phần mềm chỉ hỗ trợ bạn và giúp khắc phục lỗi hoặc bảo trì máy trạm của bạn nếu bạn đang sử dụng GPU chuyên nghiệp.
Điều này rất quan trọng đối với các công ty lớn, nơi mà thời gian hoạt động của server hoặc máy trạm workstation là vô cùng quan trọng để giữ cho đội ngũ nhân viên đắt giá của họ làm việc tại các PC chức năng mọi lúc.
GPU tiêu dùng
Một GPU tiêu dùng sẽ rất tốt trong các ứng dụng gaming và tiêu dùng.
Chúng cũng có thể thực sự giỏi trong việc chỉnh sửa ảnh và video, và các GPU tiêu dùng mạnh (như Nvidia RTX 2080Ti) thường bị thổi phồng cho loại công việc đó.
GPU dành cho người tiêu dùng cũng rất tuyệt vời cho GPU dùng cho render, vì các GPU Render engine thường không có các tính năng mà chỉ hoạt động trên các GPU chuyên nghiệp.
Mặc dù vậy, một GPU chuyên nghiệp thường sẽ không được tốt lắm cho gaming, nhưng lại tuyệt vời để chỉnh sửa, rendering và hầu như bất kỳ tác vụ cấp chuyên nghiệp nào khác, tuy nhiên, chúng sẽ có mức giá cao hơn nhiều cho cùng mức hiệu năng.
Vì vậy, nếu bạn biết Phần mềm bạn đang sử dụng không sử dụng các tính năng yêu cầu GPU chuyên nghiệp và bạn không cần số lượng VRAM khổng lồ trong GPU chuyên nghiệp, GPU tiêu dùng sẽ luôn là lựa chọn tốt cho bạn, đặc biệt là khi xem xét mức độ hiệu suất trên cùng mức giá.
Nhưng hãy tìm hiểu sâu hơn vào một số chi tiết cụ thể.
Các core CUDA, hay tại sao Nvidia lại đang được ưa chuộng như vậy?
Các core CUDA đề cập đến ở đây là các core xử lý đặc biệt được tìm thấy bên trong GPU Nvidia, là độc quyền của Nvidia.
CUDA là viết tắt của Compute Unified Device Architecture và các core này bên trong các GPU Nvidia về cơ bản đóng vai trò là sức mạnh tính toán thô, thay vì sức mạnh đồ họa thô.
Đó là lý do tại sao chúng được sử dụng để tăng sức mạnh cho các hiệu ứng tính toán trong các công cụ được hỗ trợ, như Nvidia HairWorks (công nghệ mô phỏng lông của Nvidia), trong đó một GPU sẽ không đủ để thực hiện công việc này.
Với mục đích chỉnh sửa và kết xuất, core CUDA là nguồn không thể thiếu của sức mạnh tính toán bổ sung để đưa vào một nhiệm vụ nhất định.
Hầu hết các ứng dụng chỉnh sửa và kết xuất được tối ưu hóa theo một cách nào đó để sử dụng các core CUDA, do đó, có nhiều hơn trong hệ thống của bạn sẽ cho phép bạn render các mô hình, video nhanh hơn, tốt hơn.
Một số Công cụ kết xuất GPU phổ biến như Octane và Redshift được xây dựng dựa trên core CUDA của Nvidia, có nghĩa là bạn chỉ có thể sử dụng những công cụ này nếu bạn có một chiếc GPU Nvidia. Trong các công cụ kết xuất như vậy, hiệu suất kết xuất có tỷ lệ gần như tuyến tính với số lượng core CUDA mà GPU của bạn có.
Một số ứng dụng, như After Effects của Adobe hoặc Premiere Pro cũng hỗ trợ cho cả các GPU của Nvidia và AMD, nhưng chúng thường chạy nhanh hơn trên GPU Nvidia.
GeForce hay Quadro?
GeForce sẽ cung cấp giá trị tốt nhất cho đồng tiền của bạn khi nói đến những thứ như chỉnh sửa video và hiệu suất ứng dụng 3D thô.
Tuy nhiên, vì GeForce là một thương hiệu chủ yếu nhắm đến các game thủ và người tiêu dùng thông thường, nên nó có thể thiếu một số tính năng mà các chuyên gia cao cấp cần.
Quadro có thể cung cấp hiệu suất cao trong nhiều ứng dụng, nhưng điểm thu hút chính là hỗ trợ phần mềm cho người dùng doanh nghiệp.
Bất kỳ hiệu suất nào đạt được đều có giá cao hơn so với GeForce.
Tuy nhiên, nếu bạn cần ECC (Error-correcting code memory-Bộ nhớ mã sửa lỗi) hoặc trình điều khiển tốt nhất tuyệt đối cho các ứng dụng chuyên nghiệp của bạn, Quadro là lựa chọn tốt nhất
GeForce tập trung vào game và người tiêu dùng, Quadro tập trung vào người dùng kinh doanh thương mại và doanh nghiệp.
Ngoài ra, Quadro cũng sẽ được suy đoán với số lượng core CUDA và VRAM cao hơn nhiều, và đôi khi sẽ có các tính năng độc quyền như ECC.
Nhìn chung, chúng tôi khuyên dùng Quadro cho người dùng sau:
- Có thể giảm giá như một chi phí kinh doanh
- Có thể sử dụng ECC, lượng VRAM cao hơn, độ chính xác Điểm nổi (Floating-Point) cao hơn, Độ sâu bit (Bit-Depth) màn hình cao hơn
- Cần các tính năng Phần mềm đặc biệt chỉ được hỗ trợ trên GPU Pro-level (ví dụ: Solidworks, Autocad…)
- Thường xuyên dựa vào Bảo trì và Hỗ trợ của Nhà cung cấp Phần mềm
- Cần phần cứng của họ được kiểm tra kỹ lưỡng về độ bền và độ ổn định trong môi trường doanh nghiệp hoặc máy chủ, ngay cả khi hoạt động 24/7
Chúng tôi khuyên dùng GeForce cho những người dùng:
- Không sử dụng các tính năng chỉ được hỗ trợ trên các GPU cấp chuyên nghiệp
- Muốn thêm nhiều hiệu năng hơn cho card của họ mà không phải trả thêm tiền
- Không nhất thiết cần một lượng lớn VRAM hoặc ECC
- Không phụ thuộc vào sự hỗ trợ phần mềm thường xuyên từ Nhà cung cấp ứng dụng của họ
- Cũng có thể muốn chơi game mọi lúc mọi nơi
Tôi có cần RTX không?
RTX lần đầu tiên được giới thiệu đến mọi người là do kiến trúc “Turing” của Nvidia. Nó mang đến một số tính năng mới trên các core CUDA – cụ thể là core RT và Tensor.
Image-Source: Nvidia
- Các core RT dành cho mục đích ray-tracing và được chế tạo riêng cho nó.
Để kết xuất chuyên nghiệp, việc có GPU ray-tracing mạnh hơn có thể tăng tốc khối lượng công việc lên rất nhiều, ít nhất là trong các ứng dụng được hỗ trợ.
Nếu bạn không có nhu cầu về GPU ray-tracing (đặc biệt là nếu bạn tập trung vào việc chỉnh sửa video thay vì kết xuất 3D), thì sự hiện diện của core RT khó có thể tạo ra sự khác biệt.
- Các core Tensor là một câu chuyện khác, và thú vị hơn một chút.
Trong các GPU tiêu dùng, core Tensor được sử dụng để đạt được những thứ như DLSS (Deep Learning Super-Sampling)- công nghệ sử dụng AI để cải thiện chất lượng hình ảnh.
Để sử dụng chuyên nghiệp, các core Tensor có thể được tận dụng cho các khả năng tuyệt vời của FP16 / FP32 và INT4 / 8, khiến chúng trở nên lý tưởng cho neural networking, deep learning, AI, v.v.
Nếu những lĩnh vực đó nghe có vẻ như là thứ mà doanh nghiệp của bạn muốn khám phá, Quadro RTX có thể là thứ bạn đang tìm kiếm.
Các Core RT cũng có thể tăng tốc độ kết xuất của bạn lên khá nhiều, ít nhất là trong các Công cụ kết xuất được hỗ trợ. Ví dụ, Octane và Redshift đang nghiên cứu để triển khai sử dụng các Core RayTracing.
Tóm lại, core RT và Tensor có thêm một số tính năng bổ sung tiện lợi mà những tính năng này có thể hoặc không thể tạo ra sự khác biệt cho khối lượng công việc của bạn.
Tuy nhiên, chúng tôi vẫn khuyên bạn nên dùng dòng GPU RTX so với các GPU Nvidia thế hệ trước, bởi vì ngay cả khi không tận dụng các core xử lý bổ sung này, các GPU RTX mới nhất vẫn tự hào bởi tính cải thiện hiệu suất đáng kể so với các card tiền nhiệm không phải RTX.
Bạn cần gì từ một GPU dành cho việc editing?
Video Editing, tiếc rằng, lại đòi hỏi GPU ít hơn nhiều so với kết xuất chuyên nghiệp.
Ngay cả các GPU tiêu dùng cơ bản từ Nvidia với core CUDA của bạn cũng sẽ thực hiện công việc ở đây, đặc biệt nếu bạn chỉ là một người viết content đơn lẻ làm công việc tự do hoặc đăng lên các trang web như YouTube.
Hãy xem các tiêu chuẩn chỉnh sửa video Premiere Pro sau đây của Pugetsystems, cho thấy rõ vị trí của GPU Sweet Spot nằm ở đâu:
Image-Source: Pugetsystems
Chỉnh sửa video và hình ảnh không yêu cầu thông số kỹ thuật và thẻ giá của GPU Quadro bởi bất kỳ sự tưởng tượng nào, do đó, bạn sẽ hoàn toàn phù hợp với GPU GeForce RTX cấp thấp hơn hoặc cấp trung.
Nếu nhu cầu của bạn ở mức độ doanh nghiệp cao hơn một chút (ví dụ: video 4K / 8K HDR), thì bạn có thể muốn chọn GPU GeForce RTX cao cấp hơn.
Bạn cần gì từ một GPU dùng cho Rendering ?
Từ GPU cho rendering – kết xuất 3D rõ ràng trong môi trường chuyên nghiệp – bạn sẽ muốn nhiều hơn nữa từ GPU của mình.
Thứ lớn nhất mà bạn sẽ cần từ một GPU cho rendering, là số lượng core CUDA và VRAM cao nhất có thể.
Thời gian cần để kết xuất một frame trung bình trên GPU của bạn gần như tỷ lệ nghịch tuyến tính với số lượng core CUDA mà GPU của bạn có.
Mặc dù GPU chỉ có thể sử dụng hiệu suất core CUDA khổng lồ của nó, nếu Dữ liệu cảnh 3D phù hợp với VRAM (Bộ nhớ video trên GPU).
Điều này có nghĩa là, nếu bạn biết bạn có những cảnh rất phức tạp với hàng triệu polygons (đa giác điểm), chuyển đổi sub-poly hoặc những thứ như kết cấu lớn, nhu cầu VRAM của bạn sẽ cao hơn nhiều so với trường hợp các cảnh của bạn khá đơn giản với chỉ một vài đối tượng.
Hầu hết các GPU GeForce RTX đã có một lượng VRAM khá lớn, thường là từ 8 đến 11GB, nhưng nếu bạn cần nhiều hơn nữa, bạn sẽ phải sử dụng một GPU Quadro RTX có thể tích hợp tới 48GB của VRAM.
Trong GPU Quadro, bạn cũng có được ECC.
ECC là gì và tại sao bạn có thể cần đến nó?
ECC – Error Correcting Code Memory (bộ nhớ mã sửa lỗi ).
Bộ nhớ ECC phát hiện và sửa các lỗi dữ liệu xảy ra một cách tự nhiên trong quá trình tải các công việc có cường độ cao và dài hạn.
Những lỗi này là nguyên nhân gây ra các sự kiện “dường như ngẫu nhiên” như hỏng dữ liệu hoặc lỗi hệ thống và phải tránh bằng mọi giá khi dữ liệu đủ mong manh để xử lý.
Đó là lý do tại sao ECC được sử dụng phổ biến nhất trong các servers và các PC doanh nghiệp – để ngăn chặn các lỗi này xảy ra khi chúng gây ra thiệt hại tồi tệ nhất.
Trong các GPU, ECC là độc quyền của các GPU chuyên nghiệp do Nvidia và AMD sản xuất.
Trong trường hợp Nvidia, chúng chỉ xuất hiện trong GPU Nvidia Quadro và cần thiết để ngăn ngừa các lỗi nghiêm trọng trong một số trường hợp nhất định.
Tuy nhiên, hầu hết người tiêu dùng và người sáng tạo, những người không được tích hợp vào quy trình làm việc của doanh nghiệp, có thể bỏ qua ECC một cách an toàn.
Đánh giá hiệu suất
Cách đầu tiên và tốt nhất để đánh giá hiệu suất của một GPU nhất định là xem xét điểm chuẩn.
Thông thường, người tiêu dùng sẽ xem xét điểm chuẩn của các game và các ứng dụng khác để có được ý tưởng tốt nhất về cách một thành phần nhất định có thể hoạt động.
Một chút khôn ngoan thường được áp dụng ở đây, nhưng bạn cần phải biết những điểm chuẩn nào bạn nên xem xét.
Đối với GPU cho mục đích rendering, bạn có các điểm chuẩn của các Công cụ kết xuất GPU phổ biến như OctaneBench, Redshift và VRAY-RT.
Các tài nguyên khác cũng có thể giúp ích, bao gồm biểu đồ Điểm chuẩn tính toán GPU của Passmark (để đo hiệu suất DirectCompute / OpenCL).
Ngoài các điểm chuẩn, còn có các thông số kỹ thuật cốt lõi mà chúng tôi sẽ liệt kê dưới mỗi lựa chọn dưới đây.
Các thông số kỹ thuật cốt lõi mà chúng tôi đề cập là:
- CUDA Cores – Tương ứng với sức mạnh xử lý thô (số liệu tuyệt vời cho Hiệu suất kết xuất 3D)
- Tenor Cores – Tương ứng với khả năng deep learning/ AI, cũng như khối lượng công việc FP32 / 16
- RT Cores – Tương ứng với hiệu suất ray-tracing, có thể là máy gia tốc để kết xuất 3D trong Công cụ kết xuất được hỗ trợ
- VRAM – Để quản lý các cảnh lớn hơn, chỉnh sửa, v.v. mà không cần lấp đầy bộ nhớ
- GPU Clock – Một phương pháp đo lường tốc độ core GPU
Bảng thông số kỹ thuật của GPU GeForce hàng đầu và GPU RTX hàng đầu
| CUDA Cores | Tensor Cores | RT Cores | VRAM | GPU Clock | |
| RTX 2080 Ti | 4352 | 544 | 68 | 11 GB GDDR6 | 1350 MHz (Base) |
| RTX 2080 Super | 3072 | 384 | 48 | 8 GB GDDR6 | 1650 MHz (Base) |
| RTX 2070 Super | 2560 | 320 | 40 | 8 GB GDDR6 | 1605 MHz (Base) |
| Quadro RTX 8000 | 4608 | 576 | 72 | 48 GB GDDR6 (ECC) | 1395 MHz (Base) |
| Quadro RTX 6000 | 4608 | 576 | 72 | 24 GB GDDR6 (ECC) | 1440 MHz (Base) |
| Quadro RTX 5000 | 3072 | 384 | 48 | 16 GB GDDR6 (ECC) | 1620 MHz (Base) |
| Titan RTX | 4608 | 576 | 72 | 24 GB GDDR6 | 1350 MHz (Base) |
| Titan V | 5120 | 640 | 0 | 12 GB HBM2 | 1200 MHz (Base) |
Như bạn có thể biết từ bảng này, sự khác biệt lớn nhất về phần cứng là do VRAM (với ECC) được tăng cường ồ ạt, và tăng đáng kể cho các core CUDA, Tensor và RT, ít nhất là trên các dòng cao cấp.
Ngoài việc bao gồm ECC, Titan RTX cũng cung cấp thông số kỹ thuật tương tự với các card Quadro RTX cao cấp.
Lý do chính để chọn Quadro thay vì GeForce là để tăng cường độ ổn định và hỗ trợ trình điều khiển cho phần mềm cấp doanh nghiệp – nếu không, card GeForce có thể có hiệu suất tương tự trong nhiều tình huống với giá rẻ hơn nhiều.
Tôi có nên bận tâm với Dual GPU?
Nếu bạn đang xây dựng một hệ thống chơi game, câu trả lời của chúng tôi sẽ rất đơn giản: không, chắc chắn là không.
Về mặt chơi game, hỗ trợ đa-GPU đã giảm đáng kể bởi những điều kiện bên lề và không được khuyến khích.
Nhưng đối với việc tăng năng suất rendering thì…ừm, đó lại là một câu chuyện khác.
Trong khi chơi game cần sử dụng các tiêu chuẩn như SLI để sử dụng nhiều GPU để kết xuất một cảnh, hầu hết các ứng dụng chỉnh sửa và kết xuất được thực hiện với khối lượng công việc phân tán.
Điều này có nghĩa là không chỉ bạn không cần các GPU hoạt động hài hòa một cách hoàn hảo để có được lợi ích từ việc có hai card cùng một lúc, mà bạn sẽ thấy một cải tiến hiệu suất gấp hai lần để thêm một GPU khác vào khối lượng công việc của bạn!
Các Dual GPU mặc dù không phải là cao cấp. Khi thêm nhiều card vào hệ thống tương thích của bạn sẽ giúp bạn tăng hiệu suất tuyến tính vào khối lượng công việc như 3D-GPU-Rendering, điều khá phổ biến đối với các Nghệ sĩ 3D là có các PC HEDT với tối đa 4 GPU.
Một chút thông tin về NVLINK của NVIDIA:
Để sử dụng tính năng chia sẻ bộ nhớ NVLINK, bạn sẽ cần các GPU Cấp cao hơn so với RTX 2070 Super. Ngoài ra, bạn không thể chia sẻ bộ nhớ giữa nhiều hơn hai GPU cùng một lúc với NVLINK và cần Công cụ Hỗ trợ kết xuất cho các tính năng này được sử dụng.
Bạn sẽ cần NVLINK Bridges để kết nối hai card của bạn lại với nhau.
Thiết lập Dual- / Multi-GPU để chỉnh sửa video trong Adobe Premiere Pro?
Premier Pro không sử dụng nhiều GPU trong hệ thống của bạn, vì vậy thiết lập nhiều GPU cũng không mang lại thêm lợi ích gì cho bạn.
Card đồ họa tốt nhất cho Editing & Rendering: Lựa chọn của chúng tôi
Hãy nhớ rằng: Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng các Biến thể GPU tại đây, chẳng hạn như RTX 2060 Super. Có rất nhiều Đối tác khác nhau cung cấp GPU dựa trên Chip này của Nvidia. Các đối tác này bao gồm MSI, Gigabyte, EVGA, Asus, .v.v.
Các GPU dựa trên cùng một chip sẽ có hiệu năng tương tự nhau, vì vậy bạn có thể dễ dàng có một card EVGA RTX 2060 Super và mong đợi nó hoạt động chính xác như một card MSI RTX 2060 SUPER, nhiều hơn hoặc ít hơn 2-3%.
Sự khác biệt chính ở đây là giải pháp làm mát, ép xung nhà máy, RGB và ngoại hình, cũng như các đầu nối Monitor. Các chip cơ bản là như nhau.
# 1 – GPU cho editing & rendering giá trị nhất: Nvidia RTX 2060 Super
Thông số kỹ thuật:
- CUDA Cores– 2176
- Tensor Cores– 272
- RT Cores – 34
- VRAM– 8GB GDDR6
- GPU Clock– 1470 MHz (Base)
Nếu bạn có một ngân sách eo hẹp nhưng bạn vẫn muốn có được hiệu suất tốt trong việc chỉnh sửa và kết xuất các sản phẩm để kiếm tiền, thì RTX 2060 Super sẽ là lựa chọn đầu tiên của chúng tôi.
So với các GPU khác trong tầm giá của nó, nó cung cấp hiệu suất tuyệt vời về mọi mặt, cho cả chơi game và làm việc chuyên nghiệp. (Tuy nhiên, để chơi game, AMD RX 5700 chắc chắn là lựa chọn tốt hơn).
Tự hào với số lượng core RT và Tensor khiêm tốn với số lượng core CUDA đáng kể, RTX 2060 Super là quá đủ để chỉnh sửa video 1080p và 1440p.
Trong OctaneBench, card này có điểm số xấp xỉ 205, tốt hơn đáng kể so với cả Quadro RTX 3000 (ở 149) và Quadro RTX 5000 (ở 184).
Điều này có nghĩa là sức mạnh tính toán thô có sẵn trong Super 2060 vượt xa so với các card Quadro RTX có giá gấp nhiều lần giá của nó, điều này chắc chắn là không tốt.
Những điểm số này khiến RTX 2060 Super có được vị trí chắc chắn trong danh sách các card GPU đơn về hiệu năng tính toán.
Đối với những người mới bắt đầu với việc chỉnh sửa & kết xuất hoặc những người không thể đầu tư hàng ngàn đô la vào phần cứng, thì RTX 2060 Super là sự lựa chọn khởi đầu hoàn hảo.
# 2 – GPU cao cấp cho Editing & Rendering tốt nhất: Nvidia RTX 2080 Ti
Thông số kỹ thuật:
- CUDA Cores – 4352
- Tensor Cores – 554
- RT Cores – 68
- VRAM – 11GB GDDR6
- GPU Clock – 1350 MHz (Base)
Nếu bạn có một ngân sách eo hẹp nhưng không cần phải có ECC và không muốn bán một quả thận để mua card đồ họa, hãy mua Nvidia RTX 2080 Ti.
Đối với mục đích chơi game, RTX 2080 Ti không thực sự đứng đầu về tỷ lệ hiệu suất trên mỗi đô la khi so sánh với các đối tác không-phải-Ti của nó.
Tuy nhiên, nó tự hào có một sự gia tăng đáng kể về hiệu suất tính toán thô so với các đối thủ không-phải-Ti đó, điều này khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn hơn cho Editing và Rendering.
Trong OctaneBench, card RTX 2080 Ti đạt điểm khá cao: 302, đưa nó vào danh sách các card GPU đơn cao cấp về hiệu năng.
Trong khi đó Super 2080 suy yếu ở mức 233, trong khi điểm số của card 2080 thậm chí còn thấp hơn, ở mức điểm 220.
Tất cả những điều này làm cho RTX 2080 Ti trở thành lựa chọn hàng đầu của chúng tôi trong tầng này. Nếu bạn định làm việc với video 1440p / 4K hoặc các tác vụ kết xuất đòi hỏi khắt khe thường xuyên, 2080 Ti là một trong những card tốt nhất cho bạn.
# 3 – GPU chuyên nghiệp cao cấp tốt nhất: Nvidia Quadro RTX 6000
Image-Source: PNY
Thông số kỹ thuật:
- CUDA Cores – 4608
- Tensor Cores – 575
- RT Cores – 72
- VRAM – 24 GB GDDR6 (ECC)
- GPU Clock – 1440 MHz (Base)
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, chúng ta hãy cùng nhìn vào Quadro.
Về hiệu năng thô, card Quadro RTX 6000 không phải là tốt hơn nhiều so với RTX 2080 Ti bên ngoài các kịch bản bị hạn chế VRAM.
Điều này được phản ánh trong OctaneBench, cho thấy giới hạn 308 so với 302 của card 2080 Ti – một sự khác biệt đáng kinh ngạc.
Ưu điểm chính để mua card Quadro RTX là hỗ trợ phần mềm nâng cao, ổn định và hỗ trợ RAM ECC.
Nếu bạn muốn một cái gì đó trong phạm vi giá / hiệu năng này, nhưng Quadro RTX 6000 không cung cấp chính xác những gì bạn đang tìm kiếm, hãy xem xét ba lựa chọn thay thế được cung cấp dưới đây.
Nếu card này trông có vẻ hơi hạn chế VRAM cho mục đích của bạn, thay vào đó hãy chọn Quadro RTX 8000. Hầu hết các thông số kỹ thuật đều giống nhau, nhưng VRAM được nhân đôi.
Sự khác biệt về hiệu suất trong các kịch bản ràng buộc không-VRAM là rất ít.
Nếu ECC không quan trọng đối với công việc của bạn, bạn cũng có thể lựa chọn card rẻ hơn nhiều là Titan RTX của Nvidia, với thông số kỹ thuật gần như tương tự.
Nếu ECC không quan trọng đối với khối lượng công việc của bạn và bạn không muốn trả thêm tiền cho cùng một mức hiệu suất, hãy xem xét Titan V.
Nó không có core RT, nhưng nó có sức mạnh tính toán dồi dào – tốt nhất so với bất kỳ GPU nào, theo OctaneBench, và nó vẫn còn có nhiều core Tensor và CUDA hơn để làm việc.
Kết luận
Hi vọng những thông tin trên có thể giúp ích phần nào cho các bạn trong việc lựa chọn các GPU để phục vụ cho công việc video editing hay rendering của mình. Một gợi ý hay ho cho tất cả các bạn, đó là sử dụng dịch vụ GPU Hub của chúng tôi– dịch vụ cho thuê máy tính theo giờ với cấu hình GPU và CPU mạnh mẽ, hỗ trợ 24/7 và giá thành hợp lý. Các bạn sẽ không phải đau đầu đau ví cho khoản đầu tư đáng kể trong việc mua máy và thuê không gian vật lý chứa máy móc, chi phí thuê nhân sự điều hành, bảo trì, bảo dưỡng máy tính. Ngoài ra, mội đội ngũ chuyên gia hỗ trợ giàu kinh nghiệm luôn sẵn sàng đưa ra những tư vấn, góp ý giúp khách hàng giải quyết vấn đề bất cứ lúc nào.
