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更高效地利用算力，需要軟硬件配合

古語有云，“工欲善其事，必先利其器”，對(duì)于AI創(chuàng)作者而言，選擇高性能的運(yùn)算設(shè)備是無比重要的。

當(dāng)然了，也并不是說就要直接上專業(yè)卡，對(duì)于單純的創(chuàng)作來說，消費(fèi)級(jí)的顯卡已經(jīng)足夠。

吐司是一家大型在線生圖的AI模型社區(qū)，提供了包括超16萬+的模型在內(nèi)的AI模型資源。

最近，吐司使用第三方測試軟件UL Procyon AI基準(zhǔn)，完整測試了英偉達(dá)RTX 40系列多款型號(hào)的顯卡和筆記本電腦的生圖能力。

相比于集成顯卡，在同時(shí)開啟兩個(gè)廠商加速框架的情況下，筆記本版的4090在運(yùn)行SD 1.5的UL Benchmark時(shí)，性能超出了27倍。

但做AI運(yùn)算，單靠硬件性能是不夠的，軟件程序需要針對(duì)硬件特征做專門的優(yōu)化，才能更高效地利用硬件資源，用相同的配置實(shí)現(xiàn)更高的推理速度。

比如英偉達(dá)的Tensor RT（簡稱TRT）加速框架，就起到了讓模型更好適配顯卡中的Tensor Core，從而實(shí)現(xiàn)更高運(yùn)算性能的作用。

同樣在吐司的測試當(dāng)中，對(duì)于RTX 40系列的各種顯卡，開啟TRT前后，無論是運(yùn)行SD1.5還是SDXL，每分鐘生成圖片的數(shù)量均有顯著提升，其中4090D的SD 1.5生成速度達(dá)到了每秒54.55張圖。

而如果改用StreamDiffusion，同時(shí)忽略硬盤讀寫帶來的降速，在4090D上開啟TRT，最快可達(dá)到每秒128張圖。

在實(shí)際環(huán)境中，這個(gè)速度會(huì)被硬盤拖慢，最終的速度大約是每秒八張，但TRT依然是當(dāng)下最快的Stable Diffusion加速方式。

不過需要說明的是，對(duì)于內(nèi)容生成而言，單純速度快并不等于直接的生產(chǎn)力提升。

那么，這樣的速度優(yōu)勢又該如何利用起來呢？

速度不能直接變成生產(chǎn)力，還要與工作特點(diǎn)結(jié)合

要想把生成速度變?yōu)樯a(chǎn)力，關(guān)鍵不僅在于技術(shù)，更在于與行業(yè)工作特點(diǎn)的充分結(jié)合。

比如在建筑行業(yè)，即致AI就基于擴(kuò)散模型和蒸餾技術(shù)，通過RTX 4090 D GPU的加速，實(shí)現(xiàn)了秒級(jí)的AI實(shí)時(shí)繪畫，實(shí)時(shí)將手繪草稿繪制成建筑效果圖。

艾哎集瑟科技聯(lián)合創(chuàng)始人、前沿建筑設(shè)計(jì)師言蕭表示：

作為一名經(jīng)常使用AI工具的建筑師，我對(duì)RTX平臺(tái)的加速優(yōu)勢深有體會(huì)。它極大提高了AI圖形生成軟件，特別是Stable Diffusion等工具的性能，在建筑設(shè)計(jì)的方案概念階段尤為重要。這種技術(shù)進(jìn)步不僅提升了設(shè)計(jì)效率，也為建筑師提供更廣闊的創(chuàng)作空間。

數(shù)字藝術(shù)家、策展人土豆人tudou_man是許多知名品牌的合作藝術(shù)家。他以將新銳的藝術(shù)方式，與AIGC技術(shù)極其自然的交融在一起，創(chuàng)作出了許多經(jīng)典作品。比如他用AI創(chuàng)造的麥當(dāng)勞“傳家寶”系列作品就曾在網(wǎng)絡(luò)上刷屏，還獲得了官方的轉(zhuǎn)發(fā)。

他本人表示，RTX 40系列AI PC平臺(tái)帶來的運(yùn)算加持，讓人震驚之余，RTX平臺(tái)為數(shù)字藝術(shù)家提供高效的AI算力加速。

AbleSlide聯(lián)合創(chuàng)始人Blender藝術(shù)家AI創(chuàng)作者、Blender 藝術(shù)家、AI創(chuàng)作者Simon阿文，參與了今年春晚中AI視頻的創(chuàng)作。

他還用AI創(chuàng)作了《花中維納斯》系列作品，展現(xiàn)了一場視覺交響曲，通過AI的力量，靜態(tài)圖像被轉(zhuǎn)化為一種動(dòng)態(tài)體驗(yàn)，用自然的鏡頭見證了維納斯的重生。

阿文表示，AI在消費(fèi)級(jí)硬件上的普及，讓社區(qū)參與者有機(jī)會(huì)參與到讓AI塑造生活的過程。

“AI如何塑造我們的工作與生活”，在過去聽起來是少數(shù)大公司才有資格討論的問題。

但在如今，這個(gè)問題的答案由AI社區(qū)和創(chuàng)作者塑造。

包括央視春晚AI動(dòng)畫等作品在內(nèi)，從文字、圖像到影像，我的許多探索是基于本地RTX 4090完成的。

AIGC的可能性是一片藍(lán)海，AI PC是我的帆船。