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KFA2 GeForce RTX 3070 Ti EX - Test/Review (+Video)
Bereits im Frühsommer hat NVIDIA der GeForce RTX 3070 ein (Mini-)Upgrade in Form der „Ti-Version“ spendiert.
Von Christoph Miklos am 10.12.2021 - 06:17 Uhr

Inhalt

Fakten

Hersteller

KFA2

Release

Juni 2021

Produkt

Grafikkarte

Preis

ab 1.140

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KFA2 GeForce RTX 3070 Ti EX Preisvergleich

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3070 Ti im Überblick

Die GeForce RTX 3070 Ti ist das zweite neue Ampere-Modell und setzt wie die größere Ti-Variante ab Werk auf die neue ETH-Miningbremse und Resizable BAR. Hersteller NVIDIA hat auf der 3070 Ti den GA104-Grafikchip der Non-Ti-Variante verbaut, jedoch diesen ans Maximum gebracht. Auf unserem Testmuster sind alle 48 SMs aktiviert. Auch wurden die Taktraten erhöht, was die Erhöhung der TDP von 220 auf 290 Watt erklärt. Die UVP der neuen GeForce RTX 3070 Ti liegt bei 619 Euro.
Bild 3/12 (Galerie öffnen)
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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