Inhaltsverzeichnis
- 1 Mit 16 GB eine Option, mit 8 GB erst gar nicht bemustert
- Die GeForce RTX 5060 Ti 16 GB im Test
- Die Technik der RTX 5060 Ti im Detail
- Die Palit GeForce RTX 5060 Ti 16 GB Infinity 3 im Detail
- Testsystem und Testmethodik
- 2 Benchmarks in Full HD sowie WQHD und die Taktraten
- Performancerating mit und ohne RT in 2.560 × 1.440
- Performancerating mit und ohne RT in 1.920 × 1.080
- 16 GB vs. 8 GB: Weniger ist nicht genug
- GPU-Taktraten unter Last
- 3 Gaming-Benchmarks, Part 1
- Black Myth: Wukong
- COD: Black Ops 6
- Dragon Age: The Veilguard
- Dragon's Dogma 2
- Empire of the Ants
- F1 24
- Final Fantasy XVI
- Frostpunk 2
- 4 Gaming-Benchmarks, Part 2
- Ghost of Tsushima
- God of War: Ragnarök
- Horizon Forbidden West
- Indiana Jones und der große Kreis
- Kingdom Come: Deliverance 2
- Lego: Horizon Adventures
- MechWarrior 5: Clans
- Outcast – A New Beginning
- 5 Gaming-Benchmarks, Part 3
- Satisfactory
- Senua's Saga: Hellblade 2
- Silent Hill 2
- Spider-Man 2
- Stalker 2: Heart of Chornobyl
- Star Wars Outlaws
- Warhammer 40k: Space Marine 2
- 6 Benchmarks zu DLSS 4 (Multi Frame Generation)
- DLSS 4 MFG und Full Raytracing
- DLSS 4 MFG sinnvoll nutzen
- 7 AI-, Studio- und Video-Benchmarks
- Procyon AI Image Generation mit Stable Diffusion
- Topaz Video AI 5 – Aufhübschung von Videos
- ON1 Resize AI – Bildervergrößerung
- Blackmagic Davinci Resolve 19
- 8 Lautstärke, Temperatur, Leistungsaufnahme und OC
- Lautstärke & Kühlung
- Leistungsaufnahme gemessen: Spiele, YouTube, Desktop
- Leistungsaufnahme Gaming (alle Spiele, Telemetrie)
- Leistungsaufnahme Gaming (Die Last-Spitzen)
- Energieeffizienz in FPS pro Watt
- Die RTX 5060 Ti ist ein richtiger „OC-König“
- 9 Preis-FPS, Verfügbarkeit und Fazit
- Die UVP und FPS/Leistung
- Fazit
Das Thema künstliche Intelligenz beziehungsweise AI grassiert derzeit in der gesamten IT-Branche. In der Konsequenz umfasst der neue Testparcours auch „AI-Benchmarks“. Neben dem Procyon AI Image Generation Benchmark von UL Solutions (3DMark, PCMark), der vielfältige AI-Lasten nachstellt, sind auch zwei handfeste Praxisbeispiele darunter:
- Topaz Video AI 5 (AI-Video-Effekte)
- ON1 Resize AI (AI-Image-Scaling)
Moderne PC-Hardware kann bereits länger ein neuronales Netzwerk beschleunigen, konzentriert sich anders als eine NPU aber nicht auf Effizienz, sondern auf Leistung. Nvidia verbaut seit der GeForce-RTX-20-Serie sogenannte Tensor-Kerne auch in Gaming-GPUs, die „AI“ beschleunigen können. AMD hat zwar keine separate Hardware in den GPUs, ist seit RDNA 3 aufgrund neuer WMMA-Operationen (Wave Matrix Multiply Accumulate) aber auch deutlich besser für AI gerüstet. Und Intels Arc-Beschleuniger fahren mit ihren MXM-Einheiten ebenso eine dedizierte Matrizen-Beschleunigung auf.
Erwähnenswert noch ist, dass auf dem Heim-PC nicht das AI-Training, also das Anlernen eines neuronalen Netzwerkes, sondern das AI-Inference, das Ausführen eines neuronalen Netzwerkes im Fokus steht. Beides hat sehr andere Anforderungen und benötigt auch sehr andere Hardware.
Für alle Tests gilt, dass jede Grafikkarte, falls möglich, mit ihrer für sie optimalen Bibliotheken arbeitet. Alle GeForce-RTX-GPU arbeiten entsprechend mit Nvidias auf CUDA basiertem TensorRT, während für Intel Arc OpenVINO zum Einsatz kommt. AMD hat dagegen noch keine eigene Bibliothek für AI Inference, entsprechend kommt Microsofts überall lauffähiges DirectML zum Einsatz.
Procyon AI Image Generation mit Stable Diffusion
Abgesehen vom MS Copilot gibt es für den PC immer mehr Software, die AI für etwaige Aufgaben nutzt. Mit die bekannteste ist die Erstellung künstlicher Bilder nach Eingabe gewisser Vorgaben, die dann mittels „Stable Diffusion“ umgesetzt wird.
ComputerBase nutzt den synthetischen Benchmark Procyon AI Image Generation und daraus den Test „Stable Diffusion 1.5 (FP16)“ mit geringen Anforderungen sowie „Stable Diffusion XL (FP16)“ mit hohen Anforderungen an die GPU-Hardware, der unter anderem deutlich mehr VRAM benötigt und daher längst nicht immer läuft. Die Ergebnisse werden in „Sekunden pro Bild“ dargestellt.
Procyon AI Image Generation – Stable Diffusion 1.5 (FP16)
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GeForce RTX 5090 (32 GB)
GeForce RTX 4090 (24 GB)
GeForce RTX 5080 (16 GB)
GeForce RTX 4080 Super (16 GB)
GeForce RTX 5070 Ti (16 GB)
GeForce RTX 4070 Ti Super (16 GB)
GeForce RTX 5070 (12 GB)
GeForce RTX 4070 Super (12 GB)
Radeon RX 9070 XT (16 GB)
GeForce RTX 4070 (12 GB)
GeForce RTX 3080 (10 GB)
Radeon RX 9070 (16 GB)
Radeon RX 7900 XTX (24 GB)
GeForce RTX 5060 Ti (16 GB)
Radeon RX 7900 XT (20 GB)
Radeon RX 7900 GRE (16 GB)
GeForce RTX 4060 Ti (8 GB)
Arc B580 (12 GB)
GeForce RTX 3060 Ti (8 GB)
Radeon RX 7800 XT (16 GB)
Radeon RX 7700 XT (12 GB)
GeForce RTX 4060 (8 GB)
Arc A770 (16 GB)
Arc A580 (8 GB)
Radeon RX 7600 (8 GB)
Radeon RX 6800 XT (16 GB)
Radeon RX 6700 XT (12 GB)
Einheit: Sekunden pro Bild
Procyon AI Image Generation – Stable Diffusion XL (FP16)
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GeForce RTX 5090 (32 GB)
GeForce RTX 4090 (24 GB)
GeForce RTX 5080 (16 GB)
GeForce RTX 4080 Super (16 GB)
GeForce RTX 5070 Ti (16 GB)
GeForce RTX 4070 Ti Super (16 GB)
GeForce RTX 4070 Super (12 GB)
GeForce RTX 5070 (12 GB)
Radeon RX 9070 XT (16 GB)
GeForce RTX 4070 (12 GB)
GeForce RTX 3080 (10 GB)
GeForce RTX 5060 Ti (16 GB)
Radeon RX 9070 (16 GB)
Arc B580 (12 GB)
Radeon RX 7900 XTX (24 GB)
Radeon RX 7900 XT (20 GB)
Radeon RX 7900 GRE (16 GB)
Arc A770 (16 GB)
Radeon RX 7800 XT (16 GB)
Arc A580 (8 GB)
Radeon RX 7700 XT (12 GB)
Radeon RX 7600 (8 GB)
Radeon RX 6800 XT (16 GB)
Radeon RX 6700 XT (12 GB)
GeForce RTX 4060 Ti (8 GB)
GeForce RTX 4060 (8 GB)
GeForce RTX 3060 Ti (8 GB)
Einheit: Sekunden pro Bild
Topaz Video AI 5 – Aufhübschung von Videos
Neben dem Erstellen von Bildern gehört das Optimieren/Verbessern/Aufhübschen von Bildern und Videos zu klassischen KI-Aufgaben. Als Repräsentant kommt der integrierte Benchmark aus Topaz Video AI 5 zum Einsatz, den in der freien Version auch jeder selbst kostenlos und ohne Einschränkungen ausführen kann.
Der Benchmark nutzt verschiedene neuronale Netzwerke, die dafür verwendet werden, verschiedene Effekte auf Videos anzuwenden. Die Ergebnisse werden in klassischen Frames per Second dargestellt. ComputerBase fasst dabei alle Ergebnisse der verschiedenen Effekte zu einem einzelnen Wert zusammen und nutzt dafür das geometrische Mittel.
Topaz Video AI 5
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GeForce RTX 5090 (32 GB)
GeForce RTX 4090 (24 GB)
Radeon RX 9070 XT (16 GB)
GeForce RTX 5080 (16 GB)
GeForce RTX 4080 Super (16 GB)
Radeon RX 9070 (16 GB)
GeForce RTX 4070 Ti Super (16 GB)
GeForce RTX 5070 Ti (16 GB)
Radeon RX 7900 XTX (24 GB)
GeForce RTX 5070 (12 GB)
GeForce RTX 4070 Super (12 GB)
GeForce RTX 3080 (10 GB)
Radeon RX 7900 XT (20 GB)
GeForce RTX 4070 (12 GB)
Radeon RX 7900 GRE (16 GB)
Radeon RX 7800 XT (16 GB)
Radeon RX 7700 XT (12 GB)
Radeon RX 6800 XT (16 GB)
GeForce RTX 5060 Ti (16 GB)
GeForce RTX 4060 Ti (8 GB)
GeForce RTX 3060 Ti (8 GB)
Radeon RX 6700 XT (12 GB)
Arc A770 (16 GB)
GeForce RTX 4060 (8 GB)
Arc A580 (8 GB)
Radeon RX 7600 (8 GB)
Arc B580 (12 GB)
Einheit: Bilder pro Sekunde (FPS)
ON1 Resize AI – Bildervergrößerung
Der dritte und letzte AI-Benchmark beschäftigt sich mit der Vergrößerung von Bildern. Mit Hilfe der Software ON1 Resize AI werden 10 verschiedene Fotos in der Auflösung pro Achse verdoppelt. Dabei handelt es sich um 10 ohnehin schon hoch aufgelöste Bilder mit einer Auflösung von 5.472 × 3.078 bis zu 7.657 × 5.119, die Anforderungen sind entsprechend hoch. Mittels Log-Datei wird die genaue Berechnungszeit der einzelnen Bilder erfasst und daraus dann das Ergebnis mittels des geometrischen Mittels gebildet. Die Ergebnisse werden in „Sekunden pro Bild“ ausgegeben.
ON1 Resize AI 2023.5
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GeForce RTX 5090 (32 GB)
Radeon RX 9070 XT (16 GB)
GeForce RTX 4090 (24 GB)
Radeon RX 9070 (16 GB)
GeForce RTX 5080 (16 GB)
GeForce RTX 4080 Super (16 GB)
GeForce RTX 5070 Ti (16 GB)
GeForce RTX 4070 Ti Super (16 GB)
GeForce RTX 4070 Super (12 GB)
GeForce RTX 5070 (12 GB)
Radeon RX 7900 XTX (24 GB)
GeForce RTX 3080 (10 GB)
Radeon RX 7900 XT (20 GB)
GeForce RTX 4070 (12 GB)
Radeon RX 7900 GRE (16 GB)
Arc B580 (12 GB)
GeForce RTX 5060 Ti (16 GB)
GeForce RTX 4060 Ti (8 GB)
Radeon RX 7800 XT (16 GB)
Radeon RX 7700 XT (12 GB)
Radeon RX 6800 XT (16 GB)
GeForce RTX 3060 Ti (8 GB)
GeForce RTX 4060 (8 GB)
Radeon RX 6700 XT (12 GB)
Radeon RX 7600 (8 GB)
Arc A770 (16 GB)
Arc A580 (8 GB)
Einheit: Sekunden pro Bild
Blackmagic Davinci Resolve 19
Die DaVinci-Resolve-Benchmarks müssen dieses Mal leider entfallen, da die Software auf der GeForce RTX 5060 Ti mit dem Launch-Treiber auch nach einer Neuinstallation einfach nicht starten will. Allem Anschein nach ist dies aber kein explizites Problem von der Grafikkarte oder dem Treiber, denn auch mit anderen Kombinationen will die Software auf dem Testsystem derzeit nicht mehr starten.