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LrC - Benchmark KI-Entrauschen
- Themenersteller MichaelN
- Erstellt am
Okay, dann ist das mein Fehler.
MichaelN
Themenersteller
@Marco R. Ich weiß nicht warum du hier so rum grantelst. Du musst diesen Thread nicht lesen.
Wenn du ihn gelesen hättest, dann wüsstest du, dass ich ganz bewusst das Versuchsdesign so ausgelegt habe, dass es a) ein schneller Test ist und b) die Messungenauigkeit durch Rundung auf 2 Sekunden adressiert wird. Hier ist also nichts falsch. Nur von dir falsch verstanden.
Niemand (sic!) wird seine 1 Jahre alte GPU für 1200€ gegen eine für 1800€ austauschen, um 2 Sekunden pro Bild zu sparen. Daher ist das Versuchsdesign absolut valide und plausibel.
Wenn du ihn gelesen hättest, dann wüsstest du, dass ich ganz bewusst das Versuchsdesign so ausgelegt habe, dass es a) ein schneller Test ist und b) die Messungenauigkeit durch Rundung auf 2 Sekunden adressiert wird. Hier ist also nichts falsch. Nur von dir falsch verstanden.
Niemand (sic!) wird seine 1 Jahre alte GPU für 1200€ gegen eine für 1800€ austauschen, um 2 Sekunden pro Bild zu sparen. Daher ist das Versuchsdesign absolut valide und plausibel.
Die Testergebnisse sind aus meiner Sicht sehr brauchbar. Kurz zusammengefasst: Die Performance liegt fast ausschließlich bei der GPU und jeder kann grob einschätzen wohin die Reise mit welcher Grafikkarte geht.
In Folge kann doch jeder entscheiden wie viel Geld ihm die Performance Wert ist. Es ist ja auch keine Überraschung, dass die neueste Super-Duper-Grafikkarte nun mal schneller ist. Manch einer kann auch gut mit einer Grafikkarte leben die irgendwo im Mittelfeld ist und muss keine 1000 € und mehr invertieren. Aber wenn ich schon in eine Grafikkarte investiere, dann möchte ich doch wenigstens ungefähr wissen wo ich hinkomme. Ich persönlich hätte mir so einen Test vor rund einem viertel Jahr gewünscht. Habe nach mühevoller Recherche eine Idee gehabt wo ich mit meiner neuen Grafikkarte hinkomme. Zum Glück ging es nicht daneben.
Also Danke an Michael!
In Folge kann doch jeder entscheiden wie viel Geld ihm die Performance Wert ist. Es ist ja auch keine Überraschung, dass die neueste Super-Duper-Grafikkarte nun mal schneller ist. Manch einer kann auch gut mit einer Grafikkarte leben die irgendwo im Mittelfeld ist und muss keine 1000 € und mehr invertieren. Aber wenn ich schon in eine Grafikkarte investiere, dann möchte ich doch wenigstens ungefähr wissen wo ich hinkomme. Ich persönlich hätte mir so einen Test vor rund einem viertel Jahr gewünscht. Habe nach mühevoller Recherche eine Idee gehabt wo ich mit meiner neuen Grafikkarte hinkomme. Zum Glück ging es nicht daneben.
Also Danke an Michael!
Zuletzt bearbeitet:
Das relativiert aber auch die Aussage, man könne Geld sparen bei kleinen Sensoren wie mFT, weil deren Gerausche mittel Software rausgerechnet werden könne. Klar, geht, aber entweder hat man viel Geld oder viel Zeit. Wenn ein Laptop angeschafft werden möchte, wird die Auswahl recht übersichtlich, was unterstützte GPU betrifft. Ich verkürze es mal: Entweder ich gebe das Geld für einen großen Sensor aus und spare am Rechner, oder ich spare an der Sensorfläche, gebe das Geld für die GPU aus und warte trotzdem auf eine per KI schöngerechnetes Foto.
Mein Arbeitgeber hat vor drei Jahren sehr viel Geld für einen sehr potenten Rechner mit einer sehr teuren Grafikkarte ausgegeben. Die wird nicht mehr von Adobe unterstützt. Das ernüchtert mich doch deutlich.
Mein Arbeitgeber hat vor drei Jahren sehr viel Geld für einen sehr potenten Rechner mit einer sehr teuren Grafikkarte ausgegeben. Die wird nicht mehr von Adobe unterstützt. Das ernüchtert mich doch deutlich.
Also ich finde die Idee, den Test und die Aufarbeitung der Ergebnisse klasse. Erst mal ein Kompliment für die Mühe.
Das die Ergebnisse leicht schwanken können liegt in der Natur der Sache. Und klar kann der Stromverbrauch ebenfalls ein wichtiges Kriterium sein.
Das aber weniger auf die Stromkosten bezogen. Damit machen wir uns lächerlich. Vielmehr bezogen auf den Akku, falls man mobil unterwegs ist.
Das ist aus meiner Sicht mehr für Laptops relevant. Bei den Laptops wäre auch interessant, ob sie während des Tests am Netzteil waren oder nicht.
Intel-Basierende Systeme regeln die Leitung runter, falls sie nicht direkt am Strom angeschlossen sind.
Da hat Appel mit den M-Chips aktuell die Nase vorn, auch wenn sie bezogen auf die pure Leistung hinten liegen.
Sie sind unglaublich effizient.
LG
Pixelmotiv
Das die Ergebnisse leicht schwanken können liegt in der Natur der Sache. Und klar kann der Stromverbrauch ebenfalls ein wichtiges Kriterium sein.
Das aber weniger auf die Stromkosten bezogen. Damit machen wir uns lächerlich. Vielmehr bezogen auf den Akku, falls man mobil unterwegs ist.
Das ist aus meiner Sicht mehr für Laptops relevant. Bei den Laptops wäre auch interessant, ob sie während des Tests am Netzteil waren oder nicht.
Intel-Basierende Systeme regeln die Leitung runter, falls sie nicht direkt am Strom angeschlossen sind.
Da hat Appel mit den M-Chips aktuell die Nase vorn, auch wenn sie bezogen auf die pure Leistung hinten liegen.
Sie sind unglaublich effizient.
LG
Pixelmotiv
Mich würde mal die Leistung der aktuellen mobilen Ryzen-Prozessoren mit 680M-iGPU bzw. sogar mit RyzenAI interessieren, hat sowas jemand im Einsatz?
Bei meiner RTX3070 habe ich das so eingestellt, dass sich die erst hochtaktet und die Corespannung anhebt, wenn Leistung gebraucht wird. Also in 99,x% der Seit läuft die mit wenigen Watt, die Lüfter sind aus und die Temperatur liegt weit unten.
Ich vermute, dass solche Modis bei quasi allen Grafikkarten aktiviert werden können. Lediglich die Peakleistung sollte das Netzteil können. Und da muss man halt ein bisschen drauf achten, dass man ein Netzteil kauft das auch bei kleiner Leistung noch relativ effizient arbeitet.
Leistung und kosten Pc
würde eventuell schon ein aktueller Laptop reichen... Zum Beispiel mit Ryzen 7735hs. Mein Mini Pc für unter 600€ schafft ein Raw der Panasonic G9 in Deepprime XD in 28 Sekunden. In Deepprime normal in 11 Sekunden. Vor allem würde ich beim Kauf eines neuen Computers auch nichts überstürzen.
www.dslr-forum.de
Nun haben wir ja einige Zahlen und Auswertungen gesehen. Sogar ein link zu einer anderen Software
Wo darf man denn jetzt über den Sinn und die Hardware-Ableitungen diskutieren, wenn nicht hier?
Oder sollen solche Threads für die Katz sein?
Da gebe ich Dir Recht.
Ich finde die Frage spannend ob die Kundschaft der Bildbearbeitungs-Software dieses Rattenrennen mitmachen wird.
Die Notwenigkeit einen Desktop mit Mittelklasse-Graka die dann im Belastungsfall >200 Watt frisst oder einen Gamer-Laptops der gehobenen Klasse
nur für Bildbearbeitung anzuschaffen?
Warten wir es ab!
Gerade als mft User wird man mit dieser Frage konfrontiert. Ein 20 Mpx mft-Sensor entspricht nun mal einem 80 Mpx Vollformat-Sensor.
Und bei Aufnahmen mit >1600 ASA merkt man das (bei mir Lumix G9). Da überzeugen LR und PureRaw mit ihrer KI Entrauschung.
Aber wieder einen neuen Rechner dafür?
MichaelN
Themenersteller
Während ich die Diskussion der Ergebnisse noch als topic sehen würde, ist die Fragestellung
Bestimmt off topic
Offenbar sind die Prozessorhersteller ja durchaus daran interessiert KI-Optimierungen in den Prozessoren zu integrieren, RyzenAI wird z.B. jetzt ganz frisch durch Topaz unterstützt (kenne aber noch keine Benchmarks/Resultate) und Intel geht ja auch in die Richtung... Qualcom wird auf seinem neuem Chip auch KI unterstützen usw.
Vielleicht kommen wir also wieder dahin, das man nur einen Prozessor braucht und nicht unbedingt teure und energiehungrige Grafikkarten...bzw. das es KI-Karten gibt, die halt wirklich nur darauf spezialisiert sind
Vielleicht kommen wir also wieder dahin, das man nur einen Prozessor braucht und nicht unbedingt teure und energiehungrige Grafikkarten...bzw. das es KI-Karten gibt, die halt wirklich nur darauf spezialisiert sind
1:34, MacBook Pro M2 Pro, 19 Core GPU, 32 GB Ram
Lightroom 13.0.1
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