【玩耍】 NVIDIA 历代显卡提升 自制显卡天梯图

闲来无聊从TechPowerUp和PassMark收集了NV 400系到20系，X60到旗舰（双芯核弹忽略）的性能提升，样本不多，数据肯定有一些误差，整理后的表格，大概是这样。。

红色数据表示两个Benchmark差距比较大，简单粗暴，全部取平均算了。。

看起来比较复杂，稍后画个图，直观点。。

整理之后的csv文件是这样，后一代较前一代提升的百分比。

敲个码，画个图~~~~

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_csv('data/graphics.csv',header=None)
data.iloc[:,1]/=100
data['boost']=1
x60=data.iloc[0:7,:]
x70=data.iloc[7:14,:]
x80=data.iloc[14:21,:]
ex=data.iloc[21:28,:]
x70.index=np.arange(7)
x80.index=np.arange(7)
ex.index=np.arange(7)
x70.iloc[0,2]=1.29
x80.iloc[0,2]=1.51
ex.iloc[0,2]=1.51

#计算相对性能
def computeBoost(df):
    for i in range(1,7):
        df.iloc[i,2]=df.iloc[i-1,2]*(1+df.iloc[i,1])
    return df

x60=computeBoost(x60)
x70=computeBoost(x70)
x80=computeBoost(x80)
ex=computeBoost(ex)

x60.index=x60.iloc[:,0]
x70.index=x70.iloc[:,0]
x80.index=x80.iloc[:,0]
ex.index=ex.iloc[:,0]

x60=x60.drop(columns=[0,1])
x70=x70.drop(columns=[0,1])
x80=x80.drop(columns=[0,1])
ex=ex.drop(columns=[0,1])

from pylab import mpl
import seaborn as sns;sns.set()
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.figure(figsize=(10,10))
plot_ax=['400系','500系','600系',
         '700系','900系','10系','20系']
plt.plot(plot_ax,x60.iloc[:,0],label='x60')
plt.plot(plot_ax,x70.iloc[:,0],label='x70')
plt.plot(plot_ax,x80.iloc[:,0],label='x80')
plt.plot(plot_ax,ex.iloc[:,0],label='旗舰')
plt.legend()
plt.scatter(plot_ax,x60.iloc[:,0])
plt.scatter(plot_ax,x70.iloc[:,0])
plt.scatter(plot_ax,x80.iloc[:,0])
plt.scatter(plot_ax,ex.iloc[:,0])
for i in range(4,11):
    if i<8:
        plt.text(str(i)+'00系',x60.iloc[i-4],'GTX '+str(i)+'60',fontsize=10)
        plt.text(str(i)+'00系',x70.iloc[i-4],'GTX '+str(i)+'70',fontsize=10)
        plt.text(str(i)+'00系',x80.iloc[i-4],'GTX '+str(i)+'80',fontsize=10)
    elif i==8:
        plt.text(str(i+1)+'00系',x60.iloc[i-4],'GTX '+str(i+1)+'60',fontsize=10)
        plt.text(str(i+1)+'00系',x70.iloc[i-4],'GTX '+str(i+1)+'70',fontsize=10)
        plt.text(str(i+1)+'00系',x80.iloc[i-4],'GTX '+str(i+1)+'80',fontsize=10)
        plt.text(str(i+1)+'00系',ex.iloc[i-4],'GTX '+str(i+1)+'80Ti',fontsize=10)
    elif i==9:
        plt.text(str(i+1)+'系',x60.iloc[i-4],'GTX '+str(i+1)+'60',fontsize=10)
        plt.text(str(i+1)+'系',x70.iloc[i-4],'GTX '+str(i+1)+'70',fontsize=10)
        plt.text(str(i+1)+'系',x80.iloc[i-4],'GTX '+str(i+1)+'80',fontsize=10)
        plt.text(str(i+1)+'系',ex.iloc[i-4],'GTX '+str(i+1)+'80Ti',fontsize=10)
    else:
        plt.text(str(i*2)+'系',x60.iloc[i-4],'RTX '+str(i*2)+'60',fontsize=10)
        plt.text(str(i*2)+'系',x70.iloc[i-4],'RTX '+str(i*2)+'70',fontsize=10)
        plt.text(str(i*2)+'系',x80.iloc[i-4],'RTX '+str(i*2)+'80',fontsize=10)
        plt.text(str(i*2)+'系',ex.iloc[i-4],'RTX '+str(i*2)+'80Ti',fontsize=10)
plt.text('700系',ex.iloc[3],'GTX 780Ti',fontsize=10)

plt.xlabel('系列')
plt.ylabel('相对性能')
plt.title('英伟达显卡提升图')

 

把数据压到一维上，甚至还能画出一个“显卡天梯图”。。。还像模像样的！

不过看看就好。。。2070讲道理是打不过1080Ti的。。。

再算下平均每代提升。。

图忘了标注。。蓝线是相对性能，黄线是提升百分比。。

由图可见：

400-500系，马甲，总体提升不大，20%左右。旗舰的话，基于40nm GF100核心（480 CUDA cores）的GTX 480，升级成了512核心的完全体GTX 580，6%核心数量的差距，带来了15%的性能差距，我靠，这是什么黑科技？答——负优化。

500-600系，在制造工艺和架构更新的双重加持下，性能才提升23%左右。。。旗舰方面，迎来了28nm的GK104核心GTX 680，流处理器是GTX 580的近3倍，BUT，性能提升才16%？

 

600-700系，又是马甲，中低端提升一般（670砍成760,680变身成770），不过高端NV玩起了“爆弹战术”，疯狂堆核，开普勒架构完全体GTX 780Ti，2880个核心吊打1536的GTX680，所以提升还是蛮大的，高达45%！

700-900系，依然是28nm工艺，只不过换了麦克斯韦架构，修修补补又一代，提高了能耗比，性能提升中规中矩。

900系-10系，工艺再次提升，架构再次升级，这一次，迎来了爆发！特别是甜品级X60的提升，相当巨大！平均高达38%！老黄业界良心！

至于20系么。。。果不其然，加了光追的马甲。但是，比起以前，还是有很大提升的（怪10系太给力了！）