这一问题是否暗示了传统图形性能评价体系将被AI算力重新定义?
技术指标 | 技术描述 | 应用场景 |
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AI加速单元密度 | 单位面积内AI核心数量,直接影响机器学习推理效率 | 实时图像处理、AI视频渲染 |
光追单元兼容性 | 对DirectX13/RayQueryAPI的支持程度 | 云游戏、虚拟现实场景渲染 |
异构计算带宽 | CPU与GPU间数据传输速率(PCIe6.0及以上) | 科学计算、边缘AI服务器 |
动态能效比 | 不同负载下的功耗波动范围(如低功耗模式与峰值性能差值) | 笔记本电脑长续航场景 |
多线程并行度 | 同时处理的线程数量(如支持128+线程并发) | 多任务处理、3D建模软件 |
硬件解码层级 | 支持AV1/H.266编解码的硬件加速能力 | 8K视频编辑、流媒体直播 |
安全加密模块 | 集成硬件级数据加密引擎(如AES-256加速) | 金融终端、政府办公设备 |
游戏性能权重下降
专业场景性能跃升
能效比成为新标杆
市场定位重构
核显排名体系将从“图形性能主导”转向“AI算力+场景适配”双轨制,但传统3A游戏领域仍需依赖独显。未来天梯图可能新增“AI能效比”“多任务并行效率”等维度,形成更立体的评价模型。