由 NVIDIA RTX 和 GeForce RTX 技術驅動的 AI PC 時代已經(jīng)到來。在這一背景下，一種評估 AI 加速性能的新方法應運而生，同時還帶來了一套新術語，這套術語成了用戶選擇臺式電腦和筆記本電腦的參考標準。

雖然 PC 游戲玩家了解每秒幀數(shù)（FPS）及類似的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但衡量 AI 性能需要新的指標。

TOPS 脫穎而出

TOPS，即每秒萬億次運算是首要的基準指標?！叭f億”是這里的關鍵詞：生成式 AI 任務背后的處理運算量是巨大的。您可以將 TOPS 視為原始性能指標，類似于發(fā)動機的額定功率。這個數(shù)值自然是越大越好。

例如，比較一下微軟最近發(fā)布的 Windows 11 AI PC，其中就包含每秒至少可執(zhí)行 40 萬億次運算的神經(jīng)處理單元（NPU）。40 TOPS 的算力足以勝任一些輕量級 AI 輔助任務，例如詢問本地聊天機器人昨天的筆記在哪里。

但許多生成式 AI 的算力需求遠不止于此。NVIDIA RTX 和 GeForce RTX GPU 可在所有生成式任務中提供卓越的性能，其中 GeForce RTX 4090 GPU 的算力可達 1177 TOPS。這就是處理 AI 輔助數(shù)字內容創(chuàng)作（DCC）、PC 游戲 AI 超分辨率、根據(jù)文本或視頻生成圖像、與本地大語言模型（LLM）交互等任務所需的算力。

以 Token 衡量性能

TOPS 只是一項基礎衡量指標。LLM 的性能以模型生成的 Token 數(shù)量來衡量。

Token 是 LLM 的輸出，它可以是句子中的一個詞，甚至可以是標點符號或空格這類更小的片段。AI 加速任務的性能可以用“每秒 Token 數(shù)”來衡量。

另一個重要因素則是 batch size，也就是在一次推理過程中可同時處理的輸入數(shù)量。由于大語言模型（LLM）是許多現(xiàn)代 AI 系統(tǒng)的核心，處理多個輸入（例如來自單個應用或跨多個應用）的能力將成為關鍵的差異化因素。雖然較大的 batch size 可以提升并發(fā)輸入的性能，但也需要占用更多的內存，尤其是運行較大的模型時。

RTX GPU 非常適合 LLM，因為它們擁有大量專用的顯存（VRAM）、Tensor Core 和 TensorRT-LLM 軟件。

GeForce RTX GPU 最多可提供 24GB 的高速 VRAM，而 NVIDIA RTX GPU 最多可提供 48GB 的高速 VRAM，可支持更大的模型和更大的 batch size。RTX GPU 還可利用 Tensor Core，這是一種專用的 AI 加速器，可顯著加速深度學習和生成式 AI 模型中的計算密集型運算。應用在使用 NVIDIA TensorRT 軟件開發(fā)套件（SDK）的情況下可輕松實現(xiàn)超高性能。該套件可在超過 1 億臺由 RTX GPU 驅動的 Windows PC 和工作站上解鎖超高性能生成式 AI。

結合了大顯存、專用 AI 加速器和優(yōu)化的軟件，RTX GPU 的吞吐量得到了巨大提升，尤其是在 batch size 增加的情況下。

文本生圖像，速度超以往

測量圖像生成速度是評估性能的另一種方法。最直接的一個方法是使用 Stable Diffusion，這是一種基于圖像的熱門 AI 模型，可讓用戶輕松地將文本描述轉換為復雜的視覺畫面。

借由 Stable Diffusion，用戶可以通過輸入關鍵詞快速獲得想要的圖像相比于 CPU 或 NPU，使用 RTX GPU 運行 AI 模型時可以更快生成所需結果。

在熱門的 Automatic1111 界面使用 TensorRT 擴展程序時，相應性能表現(xiàn)甚至會更好。借助 SDXL 模型，RTX 用戶通過提示生成圖像的速度至多可提升至原來的 2 倍，這可大幅簡化 Stable Diffusion 工作流。

另一個熱門的 Stable Diffusion 用戶界面 ComfyUI 在上周也支持了 TensorRT 加速。現(xiàn)在，RTX 用戶文生圖的速度可提升多達 60%。RTX 用戶還可使用 Stable Video Diffusion 將這些圖像轉換為視頻，在 TensorRT 的助力下，轉換速度甚至可提升多達 70%。

全新的 UL Procyon AI 圖像生成基準測試現(xiàn)已支持 TensorRT 加速。與最快的非 TensorRT 加速狀態(tài)相比，TensorRT 加速可在 GeForce RTX 4080 SUPER GPU 上帶來 50% 的速度提升。

適用于 Stable Diffusion 3 的 TensorRT 加速近期發(fā)布，前者是 Stability AI 備受期待的全新文本轉圖像模型。此外，全新的 TensorRT-Model Optimizer 可進一步提升性能。與非 TensorRT 加速狀態(tài)相比，它可帶來顯著的速度提升，同時減少顯存消耗。

當然，眼見方能為實。真正的考驗來自于不斷迭代提示詞這種真實場景。在 RTX GPU 上，用戶通過改進提示詞來優(yōu)化圖像的速度可得到顯著提升，每次迭代只需數(shù)秒即可完成。而在 Macbook Pro M3 Max 上，完成相同的迭代需要耗費數(shù)分鐘。此外，如果在由 RTX 驅動的 PC 或工作站上本地運行，用戶可以同時享受到速度和安全性方面的優(yōu)勢，并讓所有內容保持私密。

測試結果出爐，相關技術開源

不過，且不要僅聽我們的一面之詞。開源的 Jan.ai 背后的 AI 研究人員和工程師團隊最近將 TensorRT-LLM 集成到了其本地聊天機器人應用中，然后親自測試了這些優(yōu)化效果。

研究人員在社區(qū)使用的各種 GPU 和 CPU 上，以開源的 llama.cpp 推理引擎為對照，測試了 TensorRT-LLM 的實際表現(xiàn)。他們發(fā)現(xiàn) TensorRT“在相同硬件上比 llama.cpp 快 30-70%”，并且在進行連續(xù)處理時效率更高。該團隊還提供了測試方法，邀請其他人親自測試生成式 AI 的性能。

無論是游戲還是生成式 AI，速度才是其致勝法寶。在確定性能冠軍時，TOPS、每秒 Token 數(shù)和 batch size 均需納入考量。