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GeForce RTX 5060 Ti mit 16 GB im Test - KI- und Compute-Benchmarks

Bevor wir zu den Sondertests und vor allem den DLSS- und Frame-Generation-Benchmarks kommen, wollen wir noch einen Blick auf die KI- und Compute-Benchmarks werfen.

Einer dieser KI-unterstützten Benchmarks ist der ON1 Resize AI 2023. Hier skaliert eine KI ein Bild mit 5.712 x 4.284 Pixel um 400 % auf 22.848 x 17.136 Pixel. So wirklich viel schneller als der Vorgänger ist die GeForce RTX 5060 Ti an dieser Stelle nicht. Mit etwa 12 s dauert es auch deutlich länger als mit den Karten mit einer größeren GPU – sei es aus der Blackwell-, Ada-Lovelace- oder Ampere-Generation. Selbst die Karten mit AMD-GPU können hier mehr als mithalten.

In Topaz Video AI 6 kann eine GeForce RTX 5060 Ti etwa 17 FPS in 1080p verarbeiten. Wenig verwunderlich zeigt sich aber auch hier, dass eine GeForce RTX 5060 Ti keine ausgewiesene Creator-GPU ist und die größeren Karten auf mehr als doppelt so hohe FPS kommen.

Der AI-Text-Generation-Test von Procyon zeigt sich inzwischen deutlich besser angepasst an die neue Hardware. Mit Llama 3.1 als Basismodell liefert die GeForce RTX 5060 Ti eine ansprechende Leistung für die Latenzen (Time to first Token), kann beim Durchsatz an Token (Output Token Speed) aber nicht mithalten. Hier drückt sich dann eventuell das geringe Speicherinterface aus, welches für ein Inferencing nicht unwichtig ist. Inwieweit Besitzer einer GeForce RTX 5060 Ti die lokale Ausführung von KI-Modellen präferieren, sei aber auch dahingestellt.

Compute-Benchmarks

Aufgrund der knappen Zeit mit der Hardware haben wir uns bei den Compute-Benchmarks auf ein V-Ray konzentriert.

In V-Ray zeigen sich einmal mehr offenbar noch fehlende Optimierungen für die neuen GPUs. So liegen die Modelle der GeForce RTX 5060 Ti mit der CUDA-Schnittstelle in etwa im zu erwartenden Bereich, nutzt man aber die eigentlich präferierte RTX-Schnittstelle, kommen die Karten der GeForce RTX 5060 Ti nicht auf die zu erwartende Leistung.