很多人提到独立显卡，基本都会跟游戏所挂钩，而且玩不同画面的游戏，就必须对应不同档次的显卡，例如吃鸡对应GTX1650，而赛博朋克就得RTX2060起步了，那如果不玩游戏，独立显卡是不是就没用了呢？显卡是不是只能跟游戏共存呢？当然不是，除了玩游戏，显卡还有几个非常重要的功能，今天小镭就来给大家科普一下。

之前在直播的时候，经常都有人评论某块显卡的性能，说不如上一代的老旗舰，尤其是GT1030、RX550这种，更是被“高端玩家”所不齿。事实上在玩高清视频的玩家中，GT1030可谓一代神卡，因为其甚至能够支持8K级别的HEVC、VP9解码，除了最新的AV1编码外，它通通都能支持，这是什么概念呢，GTX900及之前系列的通通都只能支持到4K，哪怕GTX980Ti甚至泰坦。在播放高分辨率视频的时候，如果显卡过老，不支持对应的编码时，就只能使用CPU来进行解码，而CPU在这部分的能力有限，往往很快就会被吃满，造成画面甚至是整机的卡顿，这种现象在一些老电脑上非常常见。

▲磐镭GT1030可谓多屏输出和高清解码神器

那最新的AV1编码需要什么显卡呢？那就只能上RTX30系列以上或者RX6000系列（除RX6500/6400外）了，所以如果你是一个高清视频的爱好者，经常喜欢看国外视频的话，那一张RTX30系的显卡必不可少，并不是随便一张老旗舰就能替代的。当然国内大部分视频网站还停留在4K HEVC年代，但依然不能用太老的显卡，这也是GT730、GT1030这种“过气”显卡为什么在电商网站还能大受欢迎的原因。

▲8K AV1编码的视频甚至能消耗RTX3070 57%的占用率

当然英特尔家的集显也是有解码能力的，但要想达到最顶级的8K HEVC，必须要UHD700系列以后的集显----也就是11代或以后的酷睿才行。

有解码，对应的自然有编码，生成各种各样视频作品的过程，更是和显卡脱离不了关系。例如目前很火的短视频和直播，假如你的显卡不支持硬件编码，那么即便是很简单的短视频录制，拍摄出来的画面都会有明显的掉帧情况。

▲NVIDIA的broadcast已成为众多游戏主播的首选

早在RTX20系显卡的时候，NVIDIA就专门针对游戏玩家直播的需求推出了一项解决方法：NVENC编码器，通过与直播软件的合作优化，从硬件级层面把显卡的编码能力利用起来，让游戏玩家可以把自己游戏的视频清晰同步到直播网站上。这可不是一项简单的操作，如果GPU硬件层面不支持编码的话，那么整个编码过程将会全部交给CPU，同时CPU还要负担正常的游戏画面，哪怕对于顶级CPU来说也会非常吃力。

▲主流直播软件都已经支持NVENC编码器

目前主流的OBS、虎牙等，都已经全面支持NVENC编码，这个编码技术则不需要很强悍的硬件，按照官方的说法，GTX900系列以后的产品都支持，当然对于RTX20及30系列的支持会更好。

一提到科学计算，很多人就会联想到此前大火的“虚拟币”、“挖矿”，其实那只是利用了GPU算力的其中一个案例，如果你是学习人工智能专业的学生，那么对深度学习这个研究领域应该不会陌生。深度学习就是学习样本数据的内在规律和表示层次，通过学习过程中获取到的文字、图像、声音等数据，让机器最终获得人一样的分析学习能力，最终体现在日常生活里的应用就是搜索引擎、数据挖掘、自动驾驶、实时翻译，甚至每一个需要用到自动计算的领域----例如玩游戏时碰到的机器人对手，都是深度学习所研究的方向。

▲大量深度学习软件支持GPU运算，图为TensorFlow界面

而计算和处理数据的过程是枯燥和乏味的，都需要大量重复的计算才能得到结论，这时候GPU高速的浮点运算能力就可以派上用场，并且随着算力的快速增长，整个人工智能领域也得以更加快速的发展，NVIDIA曾经的Tesla及现在的Quadro就是面向这类专业领域的产品，实际上对于很多学生党而言，这些高高在上的专业卡并不是人人都负担得起，普通的游戏显卡RTX系列也能完成这些工作，只不过效率会稍低。