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随着AI浪潮的到来 ， 人工智能专业成为众多大学的新设热门专业 ， 很多大学新生也想了解和学习AI ， 但AI需要算力支持 ， 对于电脑硬件特别是显卡都有一定要求 。 正好RTX 50系显卡的最后一块拼图RTX 5050终于赶在暑假开始阶段发售 ， 那么作为一款入门级别的显卡 ， RTX 5050可不可以胜任AI应用和学习呢？
AI基准性能测试
规格方面 ， RTX 5050拥有和RTX 4050一样的CUDA核心数量 ， 规格一致的8GB GDDR6 显存 ， 但采用了全新一代Blackwell架构 ， 拥有421 TOPS算力 ， 原生支持FP4精度计算 ， 在对应的AI应用中也能带来更高的效率 。 在测试环节 ， 为了直观地让大家了解到RTX 5050在AI应用方面的具体表现 ， 我们加入了RTX 3050显卡和酷睿Ultra 9 285K处理器的成绩进行对比 。
首先来看一看RTX 5050的AI基准性能 ， 这里我们使用了GeekBench AI和UL Procyon两款软件进行测试 。 RTX 5050默认参数下搭配GeekBench AI ONNX的测试结果如下 ， Single Precision Score为17925 ， Half Precision Score为2369 ， Quantized Score为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% 。 如果对比酷睿Ultra 9 285K的话 ， RTX 5050的优势就更明显了 ， 其中Half Precision Score的性能是酷睿Ultra 9 285K的16倍之多 。
而在AI文本智能推理计算性能UL Procyon AI TEXT Generation测试中 ， RTX 5050在Phi 3.5小模型下可以达到80.65Tok/s的处理速度 ， 7B中模型下 ， Mistral 7B和Llama-3.1 7B处理速度分别为58.53 Tok/s和41.68Tok/s 。 即使在13B大模型下也有13.41Tok/s的处理速度 ， 相比RTX 3050平均有40%以上的提升 ， 表现还比较不错 ， 可以满足一些基础的AI文本智能推理计算应用 。
RTX 5050轻松运行14B大语言模型
在实际的AI应用方面 ， DeepSeek可以支持在本地电脑部署 ， 而RTX 5050拥有8GB显存 ， 是比较适合运行8B模型的 ， 因此我们也试着体验了一下 。 这里我们使用LM Studio进行快速部署 ， 在官网下载LM Studion ， 安装运行后选择CUDA版模型载入 ， 然后选择适合的模型载入 。
我们首先加载了deepseek-r1-distill-llama-8B模型 ， 然后让DeepSeek写一篇B战视频文案 ， 总Token数量为1017 ， RTX 5050处理的速度为51.36 tok/s ， First Token时间为0.16s ， 效率相当不错 。 接着我们又加载了deepseek-r1-distill-llama-14B模型 ， 再次让DeepSeek写视频文案 ， 由于显存容量的限制 ， 14b模型需要加载到内存中 ， 对效率的影响较大 ， RTX 5050处理的速度下降到了11.04 tok/s ， 虽然慢了点 ， 但依然在可用范围内 ， 有需求的同学完全可以愉快地进行体验 。
另外 ， 我们还体验了AiPPT ， 这款应用在离线模式下只需要简单的提示词 ， 或者一句模糊的话 ， 都可以作为指令快速生成PPT大纲 ， 并找出与之匹配的模板 ， 帮助用户快速生成一份PPT 。 我们测试了一下 ， 使用RTX 5050生成一个27页的PPT大约只需要3分钟 ， 速度非常快 ， 对于有做期末作业PPT需求的同学来说非常实用 。
RTX 5050的甜品代表：技嘉RTX 5050魔鹰
作为高质量甜品的代表作 ， 这款最新技嘉RTX 5050魔鹰搭载了3个8cm仿生风扇加持的风之力散热系统 ， 支持正反逆转和3D智能启停 ， 提升风力的同时有效降低工作噪声 。 风扇还配备了纳米石墨烯润滑油 ， 可以将使用寿命延长2.1倍 。
RTX 5050魔鹰的散热器采用了大尺寸铜板与GPU直触 ， 配合两根复合式热管和服务器级导热凝胶 ， 可以快速地将GPU、VRM元件和显存的热量传递到散热片上 。 显卡背面加装了装甲背板 ， 同时在延长的散热鳍片区域设计了进气格栅 ， 有效利用显卡风扇来改善整机的散热气流 ， 从而提升整机的散热效果 。
值得一提的是 ， 显卡顶部的LOGO装甲还采用了可滑动设计 ， 玩家可以自由调节从而打造个性外观 。 显卡采用单8Pin辅助供电 ， 核心加速频率高达2632 MHz ， 高于官方的2572 MHz ， 配合超耐久元件提供的出色电气性能 ， 提供更多可挖掘的性能潜力 。
总结：AI入门学习的性价比之选
【暑期学AI不用愁，RTX 5050带你体验AI应用】从我们今天的测试情况来看RTX 5050不但能满足主流玩家的游戏需求 ， 在应对本地轻量化AI应用时也能提供明显超越上代RTX 3050的处理速度 。 实事求是地说 ， RTX 5050的8GB显存对于文本AI推理和AI绘图应用来说还是有比较大的限制 ， 仅能仅做一些小的算法验证以及小模型的实验 ， 但作为AI初学者了解和学习或者配合AiPPT这种轻度AI应用还是基本上够用的 。 而作为高质量甜品的代表作 ， 技嘉RTX 5050魔鹰在性能和性价比方面的表现都是非常不错的 ， 能够助力同学们更好地学习AI 。
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