自2018年推出以来，NVIDIA 的RTX技术引领了人工智能计算的范式转变。首款专为人工智能设计的消费级 GPU GeForce RTX 的发布催化了这一转变，将人工智能领域推向了前所未有的境界。如今，RTX 生态系统蓬勃发展，拥有超过 1 亿用户，可容纳 500 种人工智能应用。
生成式人工智能的出现标志着这一演进的关键时刻，它将带来一波从个人计算到基于云的解决方案的创新能力浪潮。借助 NVIDIA 在人工智能开发领域的丰富专业知识和悠久历史，不同领域的用户现在都能利用强大的性能来驾驭一系列人工智能驱动的功能。
从狭小的家庭到繁忙的办公环境，个人都能在 RTX 平台上发挥人工智能的潜力，利用提高生产力的软件和以娱乐为中心的应用。游戏玩家可以享受由 GeForce RTX GPU 提供的更高帧率和更纯净的分辨率，而创作者则可以从琐碎的任务中解脱出来，将精力投入到无拘无束的创作中。同时，开发人员可以通过生成式人工智能优化工作流程，简化原型设计流程并自动执行调试程序。
随着人工智能创新速度的加快，RTX 已准备好满足这一动态环境不断升级的需求。随着研发的每一步，人工智能不断向前发展，应对日益复杂的挑战，而这一切都以 RTX 技术强大的性能为基础。
赋能 AI 计算：GeForce RTX AI PC 和 NVIDIA RTX 工作站
与传统系统相比，AI PC 代表了专门的计算设备，配备了专为加速 AI 操作而定制的专用硬件。3D 图像加载缓慢的日子已经一去不复返了；相反，用户会看到人工智能降噪器带来的即时更新。
这些 AI PC 的核心是 RTX GPU，其中装有称为 Tensor Core 的专用 AI 加速器。这些组件是强大的催化剂，可显着提高专业环境和休闲活动中要求苛刻的应用程序的人工智能性能。
衡量 AI 性能的一个关键指标是 teraops (TOPS)，类似于发动机的额定马力，为用户提供了衡量 PC AI 能力的单一指标。当前一代 GeForce RTX GPU 展示了一系列性能选项，范围从大约 200 TOPS 到超过 1,300 TOPS。寻求提升 AI 功能的专业人士可以利用 NVIDIA RTX 6000 Ada Generation GPU，提供更高的性能基准。
没有 GPU 的传统 AI PC 通常在更窄的 TOPS 范围内运行，在 10 到 45 TOPS 之间波动。
随着人工智能应用领域的不断发展，对本地熟练的人工智能电脑的需求不断升级。此类系统具有无数优势，包括无论互联网连接状态如何，均可持续访问、提高响应能力的低延迟以及增强的隐私保护——无需在使用人工智能之前将敏感数据上传到云存储库。
人工智能大众化：借助 RTX GPU 实现可实现的创新
RTX GPU 超越了单纯的性能增强；它们带来了只能通过 RTX 技术实现的功能。许多人工智能驱动的功能都产生了切实的影响，可以满足数百万用户的需求，无论他们的熟练程度如何。
许多工具可以满足不同的用户需求和偏好，从人工智能升级到精致的视频会议和个性化聊天机器人。
RTX Video 就是一个典型的例子，它利用 AI 来升级流媒体视频内容并以高动态范围 (HDR) 形式呈现。这项变革性技术将低分辨率视频提升为生动的 4K HDR 质量，丰富了观看体验。RTX 用户只需单击一下即可无缝激活此功能，从而在可通过 Chrome 或 Edge 浏览器访问的各种流媒体平台上发挥其优势。
AI 游戏体验
在游戏领域，人工智能在过去六年中推动了无与伦比的进步，预示着性能增强的新时代。NVIDIA DLSS 于 2019 年被游戏玩家采用，它通过自动像素生成提高帧速率并改善图像质量，彻底改变了游戏玩法。经过不断改进，DLSS 现在的帧速率显着提高了 4 倍。
DLSS 3.5 的出现引入了光线重建，进一步增强了顶级游戏的视觉保真度，并为沉浸式游戏体验树立了标杆。游戏格局发生了变化，超过 500 款游戏和应用程序利用了光线追踪、DLSS 和 AI 技术。
人工智能的创造力
人工智能的变革性影响超越了游戏领域，为创作者释放了无限的创造潜力。Adobe Premiere Pro 的 AI 增强语音工具由 NVIDIA RTX 或 GeForce RTX GPU 提供支持，可简化音频编辑工作流程，提供比传统方法快 4.5 倍的专业级结果。同样，DaVinci Resolve 的 Magic Mask 利用 AI 来加快繁琐的编辑任务，通过 GeForce RTX 笔记本电脑实现快速主题隔离，速度提升 2.5 倍。
这仅代表人工智能对创造力的催化作用的一小部分，RTX 加速了超过 125 个人工智能应用程序，改变了各个创意学科的工作流程。
开发者利用人工智能进行创新
人工智能是开发人员创新的基石，通过可扩展的环境、硬件优化和创新的 API 促进简化软件开发。NVIDIA AI Workbench 使开发人员能够快速创建、测试和定制预先训练的生成式 AI 模型，从本地 RTX PC 无缝扩展到云环境。
此外，开发人员利用 NVIDIA TensorRT 优化 PC 应用程序的 AI 模型，充分发挥 RTX GPU 中 Tensor Core 的潜力。借助适用于 Windows 的 TensorRT-LLM，基于文本的应用程序在流行模型的预先优化检查点的支持下见证了性能的加速。
此外，开发人员利用 TensorRT-LLM 包装器将AI 功能无缝集成到他们的工作流程中，从而加速推理过程并推动创新。
常见问题解答
1. NVIDIA RTX技术对于AI计算有何意义？
NVIDIA 的 RTX 技术于 2018 年推出，通过提供专为 AI 任务设计的专用硬件（例如 GeForce RTX GPU），彻底改变了 AI 计算。这促进了范式转变，将人工智能能力推向前所未有的领域。
2. RTX生态系统自诞生以来经历了怎样的演变？
自推出以来，RTX生态系统蓬勃发展，已容纳超过1亿用户，并支撑500个AI应用程序运行。这种增长凸显了 RTX 技术在不同领域的深远影响。
3. 生成式人工智能在人工智能计算的演进中发挥什么作用？
生成式人工智能标志着人工智能计算发展的关键时刻，引领了个人计算和基于云的解决方案的创新能力浪潮。借助 NVIDIA 的专业知识，用户可以利用强大的性能来驾驭一系列人工智能驱动的功能。
4、搭载RTX GPU的AI PC如何提升AI计算性能？
配备 RTX GPU 的 AI PC 利用称为 Tensor Core 的专用 AI 加速器来显着增强各种应用程序的 AI 性能。这些组件显着加快了人工智能的运行速度，为专业和休闲环境带来了切实的好处。
5. 使用哪些指标来衡量 RTX GPU 上的 AI 性能？
RTX GPU 上的 AI 性能以兆级 (TOPS) 为单位进行衡量，类似于引擎的额定马力。当前一代的 GeForce RTX GPU 提供了一系列性能选项，范围从约 200 TOPS 到超过 1,300 TOPS，可满足不同的用户需求。
6. AI PC与传统PC在AI性能方面有何不同？
配备 RTX GPU 的 AI PC 在 AI 任务中的性能优于传统 PC，因为它们具有针对 AI 操作进行优化的专用硬件。这意味着更高的人工智能性能、更低的延迟和更高的用户隐私。
7. 除了性能增强之外，RTX GPU 还具有哪些优势？
RTX GPU 带来的不仅仅是性能增强；它们引入了只能通过 RTX 技术才能实现的功能。从 AI 升级到改进的视频会议和个性化聊天机器人，RTX GPU 可以满足不同的用户需求和偏好。
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