RTX2080值不值得买 NVIDIA新卡皇RTX2080Ti详细评测
9月19日，NVIDIA具备革命性意义的新一代显卡GeForceRTX2080和2080Ti正式解禁性能测试分数，其独具特色的光线追踪单元、强悍的性能和史无前例的信仰级定价掀起了玩家的热议。那么RTX2080值不值得买？下面小编带来NVIDIA新卡皇RTX2080Ti详细评测，希望对大家有所帮助。
NVIDIA新卡皇RTX2080Ti详细评测：
NVIDIA新卡皇RTX2080Ti评测
一、RTX2080/Ti显卡升级了什么？
1、Turing（图灵）架构并非简单的量变
在Pascal（帕斯卡）架构的GTX10系列发布两年之后，我们终于迎来了新一代Turing（图灵）架构的RTX20系列，这一系列GPU中核心面积最大的TU102集成了189亿个晶体管，相比Pascal家族中的大核心GP102增加了55％，面积增大了60％。即便是TU104，也超越了GP102，晶体管提升到136亿个，核心面积提升到545平方毫米。
Turing（图灵）架构并非简单的量变
Turing架构的GPU核心之所以增大，除了CUDA核心数量增加之外，最主要的影响还是来自全新RT Core光线追踪核心（这也是为什么20系列被命名为RTX而不是GTX的缘故）、Tensor Core人工智能核心的加入，这才是Turing新架构最具革命性意义的地方。
总而言之，全新的SM CUDA核心阵列、可处理每秒100亿条光线计算的光线追踪核心、为游戏画面提供AI人工智能加速的Tensor核心，就是组成Turing架构的三大支柱（也是Turing架构混合渲染流水线的三大组成部分），从性能到视觉效果提供全方位的升级。从这一点来看，RTX20系列的升级绝非“挤牙膏”，称得上是架构级的革命性进步。
2、光线追踪说了这么多年，终于马上就能玩了
RTX20系列最大卖点之一就是从硬件上支持光线追踪（RayTracing）加速。
光线追踪是什么？
简单来说就是在图形实时渲染的过程中跟踪物体和环境的光线准确进行反射、折射、全局照明、物理阴影的绘制，从而渲染出近乎真实的光影效果。但是，由于光线追踪所需计算量过于庞大，要靠单个GPU来实现实时渲染几乎是不可能完成的任务（电影里的光线追踪特效，都需要大型渲染农场来完成），用在游戏里更是天方夜谭——在RTX20系列发布之前都是。
光线追踪技术为游戏带来电影级的光影特效
不过，Turing架构把这个不可能变成了可能。NVIDIA在Turing架构中为每个SM单元配备了1个RT Core，最多可集成72个RT Core（RTX2080Ti集成68个，可以实现每秒100亿条光线的实时计算，是GTX1080Ti的10倍），而RT Core就专门用来进行光线追踪运算。很明显，用专用的硬件单元来完成光线追踪，效率肯定要高于传统GPU，这就和用GPU完成并行计算比CPU效率高很多道理相仿。
RTX20系列内置专用于光线追踪加速的RT Core
当然，要支持光线追踪，还需要软件和游戏方面的支持。目前在软件方面有NVIDIA自己的OptiX光线追踪引擎、GameWorks SDK光线追踪模块，以及微软的DirectX 12 Ray-Tracing（DXR）API、Windows ML。不过，微软的API部分将在10月中发布，这也意味着目前可玩光线追踪的游戏暂时为零，玩家还需要等游戏开发商推出对应补丁才行。
3、DLSS智能抗锯齿，画质提升帧速不缩水
前面提到Turing架构中包含了Tensor核心，它是用来干什么的呢？其实，NVIDIA早在伏特架构中就已经引入了Tensor核心，主要用于深度学习和高性能计算，但这次把Tensor核心放到针对游戏应用的Turing架构中，明显就是要为游戏服务。
人工智能DLSS抗锯齿是改善游戏画质的革命性技术
Tensor核心结合神经图形框架（Neural Graphics Framework，简称NGX），可以在游戏中实现DLSS深度学习超采样抗锯齿、AISuper Rez超级分辨率、AI Slow-Mo慢动作、AI InPainting等人工智能级的“黑科技”。
AI Super Rez超级分辨率可以实现画面的无损放大，通过这项技术，一张图片即便是放大8倍，依然能保持清晰的画质；AI Slow-Mo慢动作可以实现智能补帧，一段普通的30fps视频可以通过它变身成为480fps的高速摄影视频，而不需要用高速摄影机来进行拍摄；AI InPainting可以实现智能抠图和智能补图，而这些数据都来自于服务器端大量真实图片的训练与推理。
DLSS抗锯齿效率和精度都远胜TAA抗锯齿
当然，对于游戏玩家来讲，最具吸引力的就是DLSS抗锯齿了。NVIDIA会针对每一款游戏建立对应的训练神经网络，收集大量的64×超采样数据，对像素点进行64次偏移着色合成输出，同时还会与普通渲染画面之间进行对比，调整网络权重，反复迭代，最后获得完美的抗锯齿画面。
DLSS的云端训练完成后，将会把运算成果通过GFE软件发给玩家应用到游戏中，玩家的游戏运行得越多，DLSS学习效果也会越来越好。这样做的好处就是大大降低了本地GPU的运算负载（抗锯齿是云端在计算），在提供出色的抗锯齿效果的同时，也保证了游戏的帧速，对于电竞玩家——特别是吃鸡类游戏玩家，更清晰的画面和更流畅的游戏速度意味着什么不用多说。
