想要流畅运行达芬奇DaVinci Resolve吗?来看看适合的电脑配置吧

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想要流畅运行达芬奇DaVinci Resolve吗?来看看适合的电脑配置吧

2024-07-11 15:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

DaVinci Resolve是一款功能强大的视频编辑包,具有独特的市场地位。Resolve 最初专注于颜色分级,多年来已发展成为可以处理各种制作任务的综合套件。

无论您是在已建立的通道中使用它来完成和最后的润色,还是希望以 Resolve 为中心构建全新的设置,确保您拥有适合这项工作的 PC 硬件非常重要。

那么,为 DaVinci Resolve Studio 打造最佳工作站需要什么?呆桌面将带大家在这篇文章中找出答案。

配置要求

DaVinci Resolve 16.2 或 17.0(未正式支持测试版)

16GB内存 4GB GPU VRAM(8GB 用于扩展测试) 驱动器上有 50GB 可用空间 仅与 Windows 10 兼容(计划将来支持 MacOS 和 Linux) 必须从本地驱动器运行(无网络连接存储)

请注意,此基准仍处于测试阶段。特别是插件和自定义首选项可能会阻止基准测试正常运行。如果您遇到任何问题,我们建议您将首选项重置为默认值。

DaVinci Resolve的最佳CPU

为 Resolve 推荐一个单一的“最佳”CPU并不容易——不同的 CPU 在不同的工作流程中表现更好——但你会发现,至少在价格范围的高端,性能差距相当小。

虽然 DaVinci Resolve严重依赖 GPU 的性能(尤其是在使用 OpenFX 或降噪时),但处理器(或 CPU)仍然是电脑中的关键组件。虽然电脑的许多其他部分会在一定程度上影响性能,但 CPU 是硬件的核心部分,绝对是您所做的任何事情的一部分。

什么 CPU 最适合在 DaVinci Resolve 中进行调色和剪辑?

Resolve 的最佳 CPU 主要取决于您系统中的 GPU 能力。如果你有一个 GPU,那么即使是像 AMD Ryzen 5000 系列这样的中端 CPU 也可以,但如果你有两个或三个 GPU,那么在使用高端处理器时你会看到性能提升。然而,总体而言,AMD Threadripper 第三代 CPU 在 DaVinci Resolve 中提供了最佳性能。

什么 CPU 最适合 Fusion?

Fusion 是最近才集成到 DaVinci Resolve 中的,目前与 Resolve 的其余部分有很大不同。在这里,您最好使用具有高频率的 CPU 而不是具有大量内核的 CPU。

Davinci Resolve 和 Fusion 的 CPU 建议: AMD 线程撕裂者 3960X AMD 线程撕裂者 3950X AMD 锐龙 5950X DaVinci Resolve 的最佳 GPU

DaVinci Resolve大量利用系统中的视频卡来提高播放和渲染性能。因此,您选择的 GPU 会直接影响系统的性能。需要注意的一个关键点是,虽然 Resolve 免费版可以使用 RTX 3080 等功能强大的显卡,但它仅限于单个 GPU。然而, Studio 版在技术上最多可以使用 8 个 GPU。

展开全文 DaVinci Resolve 需要多少 VRAM(显卡内存)?

在选择 GPU 时,直接性能并不是唯一要考虑的因素,您的显卡具有足够的 VRAM 或显卡内存用于您的项目也很重要。这可能会根据您的时间线、等级和效果的长度和复杂性而改变,但一般来说,我们建议您至少拥有以下数量的 VRAM,具体取决于时间线的分辨率:时间线分辨率1080p4K6K/8K最小显存容量4GB 8GB 20GB+

哪种 GPU(显卡)最适合 DaVinci Resolve?

DaVinci Resolve 从使用 GPU 中受益匪浅,目前 NVIDIA RTX 3090(24GB VRAM)是 Resolve 可以获得的最佳显卡——性能与上一代的两个 GPU 相当。如果您的预算多一点,GeForce RTX 3080 也可以提供出色的性能。在这里尝试 RTX 3090!

多个 GPU 是否可以提高 DaVinci Resolve 的性能?

只要您使用 DaVinci Resolve Studio,我们测得添加第二个 GPU 时性能提升高达约 50%,之后再添加第三个 GPU 时性能提升 40%。然而,在大多数情况下,除非您使用的是相对低端的显卡,否则我们发现使用四个 GPU 并没有什么好处。

然而,由于 Resolve 不能完美地与多张卡一起扩展,有时像RTX 3090这样的单个 GPU会比多张低端卡更快且更便宜。此外,即使您拥有 Resolve Studio,Resolve 的某些方面(尤其是 Fusion 选项卡)也只能有效地使用单个 GPU。

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