NVIDIA , yeni RTX 4090 GPU’yu denemek isteyip istemediğimizi sorduğunda neredeyse “hayır” diyorduk. Okuyucularımızın çoğu fotoğrafçıdır ve çoğu fotoğraf düzenleme, üst düzey bir GPU gerektirmez. Ancak “evet” dedik çünkü farklı ve daha alakalı bir soruyu yanıtlamak istedik: fotoğraf editörlerinin GPU’ya ihtiyacı var mı? Ve öyleyse, birinci sınıf fotoğraf düzenleme performansı elde etmek için ne kadar harcamanız gerekiyor?
Bu amaçla, NVIDIA’nın geçen yılki üç küçük kardeşine karşı gönderdiği parlak yeni RTX 4090 Founder’s Edition grafik kartını koyduk: RTX 3070, RTX 3080 ve RTX 3090 Founder’s Edition, hepsi daha önce kutuda yeniydi. Bu test, hepsi aynı PC’de çalışıyor.
İlk olarak, yüksek kaliteli görsel efektler veya 3B tasarım üzerinde çalışıyorsanız bekleyebileceğiniz muazzam performans kazanımlarını vurgulamak için bu kartları 3B oluşturma ve Işın İzleme gibi şeyleri test eden bir dizi yüksek güçlü sentetik testten geçirdik. Ardından, çoğu fotoğrafçının neden biraz para biriktirip son nesil bir GPU satın almanın daha iyi olduğunu göstermek için aynı kartları her zamanki Photoshop, Lightroom Classic ve Capture One Pro karşılaştırma testlerimizde test ettik.
Ah, doğru, spoiler uyarısı: Çoğu fotoğrafçı, biraz para biriktirmekten ve son nesil bir GPU satın almaktan daha iyidir.
Ancak bu kesinlikle GPU’yu tamamen atlamanız gerektiği veya grafik kartınızı en yeni ve en iyi sürüme yükselterek herhangi bir performans artışı görmeyeceğiniz anlamına gelmez. Sadece Lightroom Classic, Capture One Pro ve Photoshop kullanarak yaptığımız testlerde, performansın %90’ını bir RTX 4090’ın üçte birinden daha düşük bir fiyata elde edebilirsiniz.
Hadi başlayalım.
İçindekiler
Test Donanımımız
Aşağıdaki tüm testler, yaklaşık altı ay önce kurduğum kişisel düzenleme makinemde yapıldı. Bu oluşmaktadır:
- Bir MSI MEG Z590 ACE Anakart
- MSI CoreLiquid 240r v2 AIO kullanılarak su soğutmalı Intel Core i9-11900K CPU
- 64 GB Corsair Vengeance Pro RGB DDR4-3600 CL18 RAM
- 1 TB Corsair MP600 Pro PCIe 4.0 M.2 NVMe SSD
- Bir EVGA 1000 P3 1000W PSU (80 PLUS Platinum)
Özellikle, bu LTT, Gamer’s Nexus veya JayzTwoCents gibi kişilerden gelen bazı mükemmel üst düzey oyun incelemelerinde göreceğiniz türden son teknoloji donanım değil. Bu tür donanımlara erişimimiz yok. Ancak, son iki veya üç yıl içinde bir düzenleme teçhizatı kurdularsa, okuyucularımızın çoğunun gerçekten kullandığı PC türüne muhtemelen daha yakındır ve bize testlerimizin her birinde hemen darboğaz yapmayacak oldukça güçlü bir CPU sağlar.
Bahsetmişken…
CPU Darboğazları Üzerine Bir Not
Bir oyuncu değilseniz, “CPU darboğazı” terimi sizin için yeni olabilir, ancak bunun ne anlama geldiğini anlamanız önemlidir. Bunun nedeni, bazı insanların bir GPU’ya 1.600$’dan fazla harcamayı haklı çıkarabilmelerinin temelinde CPU darboğazları yatmaktadır ve diğer insanlar da paralarını ateşe veriyor olabilir.
Bir CPU darboğazı tam olarak kulağa nasıl geliyorsa öyledir: Bu, CPU’nuzun belirli bir hesaplama görevinde sınırlayıcı faktör olduğu zamandır. Fotoğrafları dışa aktarmak, bir Premiere Pro projesi oluşturmak veya büyük bir RAW dosyası grubunu yükseltmek için AI kullanmaktan bahsediyor olsak da, mevcut GPU’nuz zaten harcama yaptığından, daha fazla GPU beygir gücü eklemenin performans için kesinlikle hiçbir şey yapmadığı bir nokta geliyor. çoğu zaman boşta oturur, CPU’nuzun işin bir kısmını bitirmesini bekler.
Konsept özellikle, grafik kartınızı güncellemenin belirli bir oyunda daha düşük çözünürlüklerde saniyedeki karelerinizi (fps) iyileştirmediği, çünkü sınırlayıcı faktör CPU’nuz olduğu oyunlar için geçerlidir. Çözünürlüğü 4K’ya yükseltin ve aniden daha zayıf grafik kartları geride kalacak, ancak ondan önce daha güçlü bir GPU yardımcı olmayacak. Birazdan göreceğiniz gibi, aynı konsept, çoğu olmasa da birçok fotoğraf düzenleme görevinin en yeni ve en üst düzey GPU’ya ihtiyaç duymamasının nedenidir.
Ama önce, dört grafik kartımızın donanımımızdaki diğer bileşenlerle sınırlandırılmayan üst düzey, yoğun grafik gerektiren görevlerde nasıl karşılaştırıldığına bakalım.
3D Oluşturma Karşılaştırmaları
Ultra yüksek çözünürlüklü video dosyalarının işlenmesi veya ışın izleme kullanılarak 3D animasyonlu bir karenin her santiminden ışığın tam olarak nasıl yansıdığını hesaplamak söz konusu olduğunda , güçlü bir GPU büyük bir fark yaratabilir. Bu açıdan NVIDIA, RTX 4090 ile büyük bir sıçrama yaptı.
TSMC’nin 4nm işlemi üzerine kurulu tamamen yeni bir mimariye geçerek, kartın boyutunu artırarak ve soğutucuyu güçlendirerek, temel saati %35’in üzerinde artırmayı başardılar ve 16.000’den fazla CUDA çekirdeği, 512 Nesil 4 Tensör çekirdeği paketlediler. , 128 Nesil 3 RT çekirdeği, tümü son nesil RTX 3090Ti ile aynı 450 W TDP’yi tüketirken.
Bunların hepsi saçma gibi geliyorsa, sonuçta bu kartın GPU’ya bağlı görevlerde daha büyük bir güç kaynağı veya aşırı ısınma gerektirmeden hem RTX 3090 hem de RTX 3090Ti’yi boşa harcaması gerektiğidir. Bu tam olarak tüm 3D işleme karşılaştırmalarımızda gördüğümüz şeydir.
VRay (v5.0.20)
VRay’de RTX 4090 , hem CUDA hem de Ray Tracing karşılaştırmalarında 3090’ın puanımızı ikiye katlıyor ve bir dakikalık çalıştırmada 4.200’den fazla “vpath” ve 5.500’den fazla “vray” oluşturuyor:
Performansta bu tür bir sıçrama bugünlerde inanılmaz derecede nadirdir, ancak NVIDIA bunu başardı. Ve bu bir tesadüf değil, koştuğumuz her “yaratıcı” kriterinde tekrar tekrar ortaya çıkan bir kalıp.
Blender (v3.3.0)
Blender’da RTX 4090, Canavar sahnesinde RTX 3090’ın performansını iki katından fazla, hem Junkshop hem de eski Classroom sahnesindeki performansını neredeyse iki katına çıkarıyor:
OctaneBench (v2020.1.5)
Son olarak, OctaneBench baştan sona aynı hikaye. Oluşturulan dört sahnenin tamamında, RTX 4090, zaten güçlü ve aç olan RTX 3090’ın yapabileceklerini ikiye katlamaya yakınken, 3090, küçük kardeşleri RTX 3080 ve RTX 3070’e göre yalnızca mütevazı iyileştirmeler yapıyor.
Yine, yalnızca GPU’ya dayanacak şekilde özel olarak ayarlanmış kıyaslamalarda üst düzey işleme performansı söz konusu olduğunda, RTX 4090, her yıl iki katına çıkan performansı temsil eder. Bu inanılmaz. Bu *boşluğu doldurun* neslinin, bir sürü yıldız işareti eklemeden geçen yılki modelden 2 kat veya %100 daha hızlı olduğunu sık sık söylemeyiz. Ne yazık ki, vites değiştirmem gereken yer burası ve size neden bir fotoğraf düzenleyici olarak, en sevdiğiniz fotoğraf düzenleme uygulamalarında bu düzeyde bir performans artışına yakın bir yerde görmeyeceğinizi söylemem gerekiyor.
Fotoğraf Düzenleme Karşılaştırmaları
Daha önce de belirtildiği gibi, çoğu fotoğraf düzenleme görevi CPU darboğazlıdır. Ve evet, buna “GPU hızlandırmalı” görevler dahildir. Her şey kötü haber değil: Photoshop, Smart Sharpen ve Blur Gallery efektlerinin çoğu gibi birkaç önemli görevi hızlandırmak veya doğrudan gerçekleştirmek için GPU’ya güveniyor, Capture One Pro 22, dışa aktarmayı önemli ölçüde hızlandırmak için GPU kullanıyor ve birkaç ay önce Lightroom ihracatlarına da GPU hızlandırmasını ekledi.
Ayrıca işlemeyi hızlandırmak için GPU’yu kullanan ON1 Resize gibi yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme araçları da giderek artıyor ve Sky Replacement ve Süper Çözünürlük gibi Adobe Sensei destekli eylemler de GPU hızlandırmasına büyük ölçüde güveniyor.
Ancak bu şeyler iş akışınızı gerçekten ne kadar hızlandırıyor? Ve ilk GPU’nuzu satın almak istiyorsanız, fiyat-performans tatlı noktası nerede? Neyse ki cüzdanınız için en çok zaman alan fotoğraf düzenleme görevleri için en uygun yer alt uçta.
Adobe Lightroom Classic
Lightroom Classic’te içe aktarma performansı, CPU ve RAM’inize bağlı olarak %100’dür; GPU hiçbir şey yapmaz, bu nedenle bu karşılaştırmayı atlayacağız. Ancak, ihracat söz konusu olduğunda, Lightroom’un en son sürümleri artık bu süreci önemli ölçüde hızlandırmak için GPU’yu kullanıyor. 110 Sony a7R IV ve 150 PhaseOne XF RAW dosyası kullanarak özel bir ön ayar uyguladık ve ardından her dosya grubunu sırasıyla %100 JPEG ve 16 bit TIFF olarak dışa aktardık.
Uzun lafın kısası: Herhangi bir GPU, dışa aktarma için CPU kullanımına göre büyük bir gelişmedir , ancak GPU gittikçe güçlendikçe kesinlikle azalan bir getiri noktası vardır:
Bu, her hafta binlerce JPEG dışa aktarıyorsanız, bir RTX 3080’e daha fazla para harcamanın gerçekten faydalı olabileceği birkaç testten biridir. Lightroom, GPU hızlandırmalı dışa aktarma etkinleştirildiğinde GPU’nun hızlı GDDR6 belleğine büyük ölçüde güveniyor gibi görünüyor, bu nedenle daha fazla VRAM’li daha pahalı bir GPU önemli bir fark yaratıyor. Muhtemelen bu yüzden RTX 3090 ve RTX 4090 arasında hiçbir fark görmüyoruz: her ikisinde de 24 GB VRAM var.
Capture One Pro 22
Capture One Pro 22’deki hikaye hemen hemen aynı. İçe aktarma işlemleri GPU’yu hiç kullanmaz, bu nedenle bu karşılaştırmayı tekrar atladık, ancak dışa aktarmalar önemli ölçüde GPU hızlandırılmış ve bu durumda GPU’nun VRAM’ına neredeyse hiç güvenmiyorlar.
Sonuçlarımızla ilgili ilk dikkat çeken şey, Capture One Pro ve Lightroom Classic’in, Lightroom’un GPU hızlandırmalı dışa aktarma özelliği sayesinde dışa aktarma performansında çok daha yakın olmasıdır. Dikkat edilmesi gereken bir sonraki şey, yalnızca CPU ile herhangi bir GPU arasındaki farkın Lightroom’dakinden bile daha büyük olmasıdır. Ve dikkat edilmesi gereken son şey, üst düzey bir GPU’ya yükseltmenin temelde JPEG dışa aktarmaları üzerinde hiçbir etkisi olmadığı ve TIFF dışa aktarmaları üzerinde yalnızca orta düzeyde bir etkisi olduğudur.
Özellikle JPEG sonuçları, klasik bir CPU darboğazını temsil ediyor. RTX 3070 zaten oturmuş CPU’nun yetişmesini bekliyor, bu yüzden bu dışa aktarmadaki GPU’ların hiçbiri arasında bir fark yok. TIFF sonuçları biraz daha iyi, her yükseltmede biraz daha hızlanıyor, ancak bu, 3D oluşturma kıyaslamalarında gördüğümüz büyük performans sıçramasına hiç benzemiyor.
Adobe Photoshop
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, Photoshop kıyaslamalarımız aynı şeyi gösteriyor. Her zamanki karşılaştırmayı yaptık: PugetSystem’in PugetBench v0.8 , sonraki sürümlerde kaldırılan bir PhotoMerge testi içerdiği için hala kullanıyoruz. Bu durumda aslında PhotoMerge ile ilgilenmiyoruz, tek umursadığımız “GPU” kategori puanı. Diğer tüm puanlar bir GPU’dan diğerine hata payı içindeydi ve entegre GPU’yu kullanmaktan RTX 3070, RTX 3080, RTX 3090 ve son olarak RTX’e yükselttiğimizde yalnızca GPU kategori puanı güvenilir bir şekilde arttı. 4090.
Tıpkı diğer testlerimizde olduğu gibi, iGPU’dan ayrık GPU’lara büyük bir sıçrama var, ancak GPU hızlandırmalı görevler söz konusu olduğunda fazladan 1.000 ABD Doları’nın üzerindeki performansın size ne kadar az kazandıracağı açıkçası şok edici.
Bu bulgular niteliksel deneyimlerimize kadar uzanır. Sky Değiştirme gibi Photoshop özelliklerini kullanmak veya ayrı RAW dosyalarında Camera RAW aracılığıyla Süper Çözünürlük uygulamak, daha güçlü GPU’larda kesinlikle daha hızlıdır, ancak her seferinde bir fotoğraf düzenlerken hız artışını fark etmeyeceksiniz. RTX 3070’in 100 MP fotoğrafınızı yapay zeka ile yükseltmesi 2 saniye sürebilirken, RTX 4090 sadece 1 saniye sürer. Bu, yüzde olarak hala büyük bir hız artışı, ancak iş akışınızla tamamen alakasız bir zaman ölçeğinde.
Deneyimlerimize dayanarak, herhangi bir modern GPU, Photoshop’ta tereyağlı pürüzsüz bir deneyim ve mükemmel performans sunacaktır. Üst raf için dışarı çıkmaya gerek yok.
AI Yeniden Boyutlandırma
Son testimizde, her ikisi de GPU hızlandırmayı kullanan iki farklı AI destekli yeniden boyutlandırma algoritması çalıştırdık: ON1 Resize ve Adobe’nin Süper Çözünürlüğü. Her iki algoritma da fotoğrafı yükseltmek için yalnızca GPU’ya ve sonucu dışa aktarmak için CPU’ya güvenir.
Ne yazık ki, bu ikisini bire bir olarak test edemedik çünkü ON1’in algoritması, fotoğraf başına biraz daha kötü sonuçlar vermesine rağmen (bence) Adobe’ninkinden çok daha uzun sürüyor. Bu nedenle, beş tam boyutlu Sony a7R IV RAW dosyasını yükseltmek için ON1 Resize’ı kullandık ve test için kullandığımız 110 Sony a7R IV RAW dosyasının tamamını yükseltmek için Adobe Super Resolution’ı (Lightroom Classic aracılığıyla) kullandık.
Adobe Süper Çözünürlük, RAW dosyanızın çözünürlüğünü iki katına çıkaracak ve varsayılan olarak bir DNG’yi dışa aktaracaktır, bu nedenle ON1 Yeniden Boyutlandırma’da eşleşen ayarları seçtik ve her iki testi de bağımsız olarak çalıştırdık.
Bu testleri iGPU kullanarak da yapmak istediğimizi belirtmeliyim, ancak işlem çok yavaş. Core i9-11900K’mızdaki Intel UHD entegre grafiklerini kullanarak tek bir fotoğrafı büyütmek ON1 Resize’da 34 dakika ve Lightroom Classic’te iki buçuk dakika sürdü. Bu, tam ON1 testi için yaklaşık 3 saat ve Lightroom Classic’te 4 saatten fazla anlamına gelir. Bununla birlikte, GPU hızlandırmalı sonuçlar hala aydınlatıcıdır:
Gördüğünüz gibi, ON1 Resize testi için performansta istikrarlı bir artış ve Adobe Super Resolution için çok daha yetersiz bir tırmanış var. İlkinde hala iyileştirme alanı var, ancak ikincisi başlangıçtan itibaren CPU darboğazında: Gerçek AI yükseltme fotoğraf başına yalnızca birkaç saniye sürüyor ve zamanın geri kalanı CPU’nun DNG’yi dışa aktarmasını beklemek için harcanıyor, ekleyin kitaplığa gidin ve 1:1 önizleme oluşturun.
Büyük fotoğraf gruplarını yükseltmek için Adobe Süper Çözünürlük kullanırsanız kesinlikle bir performans artışı fark edeceksiniz. Ancak bu sonuçlara dayanarak, RTX 3080’in ötesine geçmek için çok az neden var.
Sonuç
Bu makale, RTX 4090’ın tam ve kapsamlı bir incelemesi veya piyasadaki tüm büyük rakiplerle kapsamlı bir karşılaştırma anlamına gelmemektedir. Bu konuda bir AMD GPU’ya veya 20 serisi NVIDIA GPU’lara sahip olmayı çok isterdik, ancak asıl mesele bu değildi. Bu makalenin amacı, fotoğrafçıların mümkün olan en iyi fotoğraf düzenleme performansını elde etmek için yüksek güçlü bir GPU’ya ihtiyaç duymadıklarını bir kez ve herkes için doğrulamaktı.
Gittikçe daha fazla fotoğraf düzenleme uygulaması “GPU hızlandırmalı” olduklarını öne sürdükçe, daha güçlünün her zaman daha iyi olduğunu düşünmek cazip geliyor, ancak fotoğraf düzenleme söz konusu olduğunda, uygulamaların büyük çoğunluğunda durum böyle değil. En yeni nesil GPU’lar, saniyede yüzlerce kare veya delicesine karmaşık 3 boyutlu bir sahne oluşturan oyunculara, animatörlere ve 3D tasarımcılara yöneliktir. Modern bir GPU için günlük fotoğraf düzenleme görevleri çocuk oyuncağıdır.
Bir GPU’nun yararlı olduğu yer, AI ile hızlandırılmış toplu düzenleme veya büyük GPU hızlandırmalı dışa aktarma içindir ve bu görevler için, ister 500 $ ister 5.000 $ harcasanız da, hemen hemen tüm modern GPU’lar yapacaktır.