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KFA2 GeForce RTX 3050 EX (1-Click OC) - Test/Review (+Video)
NVIDIAs neue Einsteiger-Karte läuft, wenig überraschend, unter der Bezeichnung „RTX 3050“. Hersteller KFA2 hat uns ein Custom-Modell der Karte, die werksübertaktete GeForce RTX 3050 EX (1-Click OC), zur Verfügung gestellt.
Von Christoph Miklos am 25.04.2022 - 16:52 Uhr

Inhalt

Fakten

Hersteller

KFA2

Release

26.01 2022

Produkt

Grafikkarte

Preis

ab 379 Euro

Webseite

Link

KFA2 GeForce RTX 3050 EX (1-Click OC) Preisvergleich

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Galerie

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3050 im Überblick

Bei der neuen 3050 kommt der GA106-Grafikchip zum Einsatz. Die GPU kann H.264 und H.265 de- sowie encodieren. Darüber hinaus wird der moderne AV1-Codec unterstützt. Die GPU kann zudem mehr als zwei Monitore ansteuern. Auch wenn der GA106 die vollen 16 PCIe-4.0-Lanes bietet und die GeForce RTX 3060 sie auch nutzt, bremst NVIDIA die Bus-Bandbreite bei der GeForce RTX 3050 ein. Die offizielle Leistungsaufnahme liegt bei 130 Watt. Bei der UVP gibt NVIDIA einen Preis von 279 Euro an.
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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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