9月19日，NVIDIA具備革命性意義的新一代顯卡GeForceRTX2080和2080Ti正式解禁性能測試分數，其獨具特色的光線追蹤單元、強悍的性能和史無前例的信仰級定價掀起了玩家的熱議。那么RTX2080值不值得買？下面小編帶來NVIDIA新卡皇RTX2080Ti詳細評測，希望對大家有所幫助。

NVIDIA新卡皇RTX2080Ti詳細評測：

NVIDIA新卡皇RTX2080Ti評測

一、RTX2080/Ti顯卡升級了什么？

1、Turing（圖靈）架構并非簡單的量變

在Pascal（帕斯卡）架構的GTX10系列發布兩年之后，我們終于迎來了新一代Turing（圖靈）架構的RTX20系列，這一系列GPU中核心面積最大的TU102集成了189億個晶體管，相比Pascal家族中的大核心GP102增加了55％，面積增大了60％。即便是TU104，也超越了GP102，晶體管提升到136億個，核心面積提升到545平方毫米。

Turing（圖靈）架構并非簡單的量變

Turing架構的GPU核心之所以增大，除了CUDA核心數量增加之外，最主要的影響還是來自全新RT Core光線追蹤核心（這也是為什么20系列被命名為RTX而不是GTX的緣故）、Tensor Core人工智能核心的加入，這才是Turing新架構最具革命性意義的地方。

總而言之，全新的SM CUDA核心陣列、可處理每秒100億條光線計算的光線追蹤核心、為游戲畫面提供AI人工智能加速的Tensor核心，就是組成Turing架構的三大支柱（也是Turing架構混合渲染流水線的三大組成部分），從性能到視覺效果提供全方位的升級。從這一點來看，RTX20系列的升級絕非“擠牙膏”，稱得上是架構級的革命性進步。

2、光線追蹤說了這么多年，終于馬上就能玩了

RTX20系列最大賣點之一就是從硬件上支持光線追蹤（RayTracing）加速。

光線追蹤是什么？

簡單來說就是在圖形實時渲染的過程中跟蹤物體和環境的光線準確進行反射、折射、全局照明、物理陰影的繪制，從而渲染出近乎真實的光影效果。但是，由于光線追蹤所需計算量過于龐大，要靠單個GPU來實現實時渲染幾乎是不可能完成的任務（電影里的光線追蹤特效，都需要大型渲染農場來完成），用在游戲里更是天方夜譚——在RTX20系列發布之前都是。

光線追蹤技術為游戲帶來電影級的光影特效

不過，Turing架構把這個不可能變成了可能。NVIDIA在Turing架構中為每個SM單元配備了1個RT Core，最多可集成72個RT Core（RTX2080Ti集成68個，可以實現每秒100億條光線的實時計算，是GTX1080Ti的10倍），而RT Core就專門用來進行光線追蹤運算。很明顯，用專用的硬件單元來完成光線追蹤，效率肯定要高于傳統GPU，這就和用GPU完成并行計算比CPU效率高很多道理相仿。

RTX20系列內置專用于光線追蹤加速的RT Core

當然，要支持光線追蹤，還需要軟件和游戲方面的支持。目前在軟件方面有NVIDIA自己的OptiX光線追蹤引擎、GameWorks SDK光線追蹤模塊，以及微軟的DirectX 12 Ray-Tracing（DXR）API、Windows ML。不過，微軟的API部分將在10月中發布，這也意味著目前可玩光線追蹤的游戲暫時為零，玩家還需要等游戲開發商推出對應補丁才行。

3、DLSS智能抗鋸齒，畫質提升幀速不縮水

前面提到Turing架構中包含了Tensor核心，它是用來干什么的呢？其實，NVIDIA早在伏特架構中就已經引入了Tensor核心，主要用于深度學習和高性能計算，但這次把Tensor核心放到針對游戲應用的Turing架構中，明顯就是要為游戲服務。

人工智能DLSS抗鋸齒是改善游戲畫質的革命性技術

Tensor核心結合神經圖形框架（Neural Graphics Framework，簡稱NGX），可以在游戲中實現DLSS深度學習超采樣抗鋸齒、AISuper Rez超級分辨率、AI Slow-Mo慢動作、AI InPainting等人工智能級的“黑科技”。

AI Super Rez超級分辨率可以實現畫面的無損放大，通過這項技術，一張圖片即便是放大8倍，依然能保持清晰的畫質；AI Slow-Mo慢動作可以實現智能補幀，一段普通的30fps視頻可以通過它變身成為480fps的高速攝影視頻，而不需要用高速攝影機來進行拍攝；AI InPainting可以實現智能摳圖和智能補圖，而這些數據都來自于服務器端大量真實圖片的訓練與推理。

DLSS抗鋸齒效率和精度都遠勝TAA抗鋸齒

當然，對于游戲玩家來講，最具吸引力的就是DLSS抗鋸齒了。NVIDIA會針對每一款游戲建立對應的訓練神經網絡，收集大量的64×超采樣數據，對像素點進行64次偏移著色合成輸出，同時還會與普通渲染畫面之間進行對比，調整網絡權重，反復迭代，最后獲得完美的抗鋸齒畫面。

DLSS的云端訓練完成后，將會把運算成果通過GFE軟件發給玩家應用到游戲中，玩家的游戲運行得越多，DLSS學習效果也會越來越好。這樣做的好處就是大大降低了本地GPU的運算負載（抗鋸齒是云端在計算），在提供出色的抗鋸齒效果的同時，也保證了游戲的幀速，對于電競玩家——特別是吃雞類游戲玩家，更清晰的畫面和更流暢的游戲速度意味著什么不用多說。