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暑期學AI不用愁，RTX 5050帶你體驗AI應用

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隨著AI浪潮的到來 ， 人工智能專業成為眾多大學的新設熱門專業 ， 很多大學新生也想了解和學習AI ， 但AI需要算力支持 ， 對于電腦硬件特別是顯卡都有一定要求 。 正好RTX 50系顯卡的最后一塊拼圖RTX 5050終于趕在暑假開始階段發售 ， 那么作為一款入門級別的顯卡 ， RTX 5050可不可以勝任AI應用和學習呢？

AI基準性能測試
規格方面 ， RTX 5050擁有和RTX 4050一樣的CUDA核心數量 ， 規格一致的8GB GDDR6 顯存 ， 但采用了全新一代Blackwell架構 ， 擁有421 TOPS算力 ， 原生支持FP4精度計算 ， 在對應的AI應用中也能帶來更高的效率 。 在測試環節 ， 為了直觀地讓大家了解到RTX 5050在AI應用方面的具體表現 ， 我們加入了RTX 3050顯卡和酷睿Ultra 9 285K處理器的成績進行對比 。


首先來看一看RTX 5050的AI基準性能 ， 這里我們使用了GeekBench AI和UL Procyon兩款軟件進行測試 。 RTX 5050默認參數下搭配GeekBench AI ONNX的測試結果如下 ， Single Precision Score為17925 ， Half Precision Score為2369 ， Quantized Score為11759 。 相比RTX 3050 ， RTX 5050的Single Precision Score提升了52% ， Half Precision Score提升了73% ， Quantized Score提升了77% 。 如果對比酷睿Ultra 9 285K的話 ， RTX 5050的優勢就更明顯了 ， 其中Half Precision Score的性能是酷睿Ultra 9 285K的16倍之多 。

而在AI文本智能推理計算性能UL Procyon AI TEXT Generation測試中 ， RTX 5050在Phi 3.5小模型下可以達到80.65Tok/s的處理速度 ， 7B中模型下 ， Mistral 7B和Llama-3.1 7B處理速度分別為58.53 Tok/s和41.68Tok/s 。 即使在13B大模型下也有13.41Tok/s的處理速度 ， 相比RTX 3050平均有40%以上的提升 ， 表現還比較不錯 ， 可以滿足一些基礎的AI文本智能推理計算應用 。
RTX 5050輕松運行14B大語言模型


在實際的AI應用方面 ， DeepSeek可以支持在本地電腦部署 ， 而RTX 5050擁有8GB顯存 ， 是比較適合運行8B模型的 ， 因此我們也試著體驗了一下 。 這里我們使用LM Studio進行快速部署 ， 在官網下載LM Studion ， 安裝運行后選擇CUDA版模型載入 ， 然后選擇適合的模型載入 。


我們首先加載了deepseek-r1-distill-llama-8B模型 ， 然后讓DeepSeek寫一篇B戰視頻文案 ， 總Token數量為1017 ， RTX 5050處理的速度為51.36 tok/s ， First Token時間為0.16s ， 效率相當不錯 。 接著我們又加載了deepseek-r1-distill-llama-14B模型 ， 再次讓DeepSeek寫視頻文案 ， 由于顯存容量的限制 ， 14b模型需要加載到內存中 ， 對效率的影響較大 ， RTX 5050處理的速度下降到了11.04 tok/s ， 雖然慢了點 ， 但依然在可用范圍內 ， 有需求的同學完全可以愉快地進行體驗 。

另外 ， 我們還體驗了AiPPT ， 這款應用在離線模式下只需要簡單的提示詞 ， 或者一句模糊的話 ， 都可以作為指令快速生成PPT大綱 ， 并找出與之匹配的模板 ， 幫助用戶快速生成一份PPT 。 我們測試了一下 ， 使用RTX 5050生成一個27頁的PPT大約只需要3分鐘 ， 速度非?？?， 對于有做期末作業PPT需求的同學來說非常實用 。
RTX 5050的甜品代表：技嘉RTX 5050魔鷹
作為高質量甜品的代表作 ， 這款最新技嘉RTX 5050魔鷹搭載了3個8cm仿生風扇加持的風之力散熱系統 ， 支持正反逆轉和3D智能啟停 ， 提升風力的同時有效降低工作噪聲 。 風扇還配備了納米石墨烯潤滑油 ， 可以將使用壽命延長2.1倍 。

RTX 5050魔鷹的散熱器采用了大尺寸銅板與GPU直觸 ， 配合兩根復合式熱管和服務器級導熱凝膠 ， 可以快速地將GPU、VRM元件和顯存的熱量傳遞到散熱片上 。 顯卡背面加裝了裝甲背板 ， 同時在延長的散熱鰭片區域設計了進氣格柵 ， 有效利用顯卡風扇來改善整機的散熱氣流 ， 從而提升整機的散熱效果 。
值得一提的是 ， 顯卡頂部的LOGO裝甲還采用了可滑動設計 ， 玩家可以自由調節從而打造個性外觀 。 顯卡采用單8Pin輔助供電 ， 核心加速頻率高達2632 MHz ， 高于官方的2572 MHz ， 配合超耐久元件提供的出色電氣性能 ， 提供更多可挖掘的性能潛力 。

總結：AI入門學習的性價比之選
【暑期學AI不用愁，RTX 5050帶你體驗AI應用】從我們今天的測試情況來看RTX 5050不但能滿足主流玩家的游戲需求 ， 在應對本地輕量化AI應用時也能提供明顯超越上代RTX 3050的處理速度 。 實事求是地說 ， RTX 5050的8GB顯存對于文本AI推理和AI繪圖應用來說還是有比較大的限制 ， 僅能僅做一些小的算法驗證以及小模型的實驗 ， 但作為AI初學者了解和學習或者配合AiPPT這種輕度AI應用還是基本上夠用的 。 而作為高質量甜品的代表作 ， 技嘉RTX 5050魔鷹在性能和性價比方面的表現都是非常不錯的 ， 能夠助力同學們更好地學習AI 。

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