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KFA2 GeForce RTX 3090 SG [1-Click OC] - Test/Review (+Video)
Mit der GeForce RTX 3090 liefert NVIDIA seine aktuelle Ampere-Sperrspitze ab. Hersteller KFA2 hat uns ein Custom-Modell der Karte, die werksübertaktete GeForce RTX 3090 SG [1-Click OC], zur Verfügung gestellt.
Von Christoph Miklos am 28.01.2021 - 06:35 Uhr

Inhalt

Fakten

Hersteller

KFA2

Release

Ende 2020

Produkt

Grafikkarte

Preis

ab 1790,90 Euro

Webseite

Link

KFA2 GeForce RTX 3090 SG [1-Click OC] Preisvergleich

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3090 im Überblick

Der fast vollständig aktivierte Grafikchip und 24 Gigabyte große Grafikspeicher der RTX 3090 lassen es schon erahnen: diese Monster-Karte ist nichts für den typischen Gamer. NVIDIA selbst sieht als Käuferschaft professionelle Kreative und Wissenschaftler auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. ABER: Auch Enthusiasten-Gamer, die die neue Welt des „8K Gamings“ erleben möchten. Ein Blog-Auszug erläutert: Mit der 3090 möchte man 8K für absolute Enthusiasten möglich machen, und das zum fast halbierten Preis einer Titan RTX.
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Außerdem bringt die RTX 3000-Generation neue Software-Lösungen mit sich:
• NVIDIA RTX I/O: Schneller Zugriff auf Daten, ähnlich wie bei den kommenden Konsolen
• NVIDIA Broadcast: KI-gestützte Software für das Streaming (entstand aus RTX Voice)
• NVIDIA Reflex: Neue Treiberfunktion für eine geringere Eingabeverzögerung
• NVIDIA Omniverse Machinima: Neues Tool zum Erstellen von Machinima-Filmen mit Spielen
Raytracing
Im Fokus der neuen Ampere-Gaming-Grafikkarten steht die gesteigerte Raytracing-Leistung. Zur Erklärung: Die Technologie bietet im Grunde eine realistische Simulation von Licht und damit einhergehend Schatten und Reflexionen.
DLSS 2.0
Ein weiteres Feature der RTX-Grafikkarten ist der Support von DLSS (Deep Learning Super Sampling). NVIDIA nutzt die eigene Cloud-Hardware in Form des SATURN-V-Supercomputers, um auf mehreren hundert oder gar tausenden Tesla V100 das Training der Deep-Learning-Netzwerke vorzunehmen. Ein sogenannter Temporal Stable Convolutional Autoencoder berechnet dazu 500 Milliarden FP16-Operationen pro Sekunde und erstellt 64 Samples, die als Basis einer idealen Darstellung herangezogen werden können. Das Deep-Learning-Netzwerk wird also in der Cloud trainiert und nicht jedes Spiel muss für die Anwendung von DLSS auch explizit trainiert werden. Ist das Netzwerk auf einige Spiele trainiert worden, kann der Algorithmus auch auf anderen Spielen angewendet werden. Das Inferencing findet dann auf der Ampere-Hardware im Gaming-Rechner statt und wird durch die Tensor Cores unterstützt. Die dazu notwendigen Daten werden per GeForce Experience an den Rechner übertragen und sind nur wenige Megabyte groß. Allerdings würde damit auch die Installation der GeForce Experience zusätzlich zum Treiber notwendig und zudem verlangt dieser nach einem Login und kann nicht mehr einfach so betrieben werden.

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Die Karte im Detail

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