那么新一代的RTX显卡中的黑科技仅有光线追踪吗？NO！图灵GPU架构不仅融合了实时光线追踪技术，还包括了人工智能和可编程着色技术，老黄表示，这种全新的混合图形设计是NVIDIA在计算机图形算法和GPU架构领域经过10年努力所取得的成果，总共花费了1万个工程年。
完整的NVIDIA RTX结构
Turing 架构还拥有前所未有的深度学习功能，而这要归功于其内置的 Tensor Cores ，它加速了深度学习算法，推动深度学习的变革。现在，这项技术又回到了游戏领域，NVIDIA 利用超级计算机库对网络进行训练，如 NVIDIA 的深度学习超级采样（DLSS），可将低分辨率画质转化为高分辨率，且可在 Turing 架构的 Tensor Cores 上运行。
DLSS技术可以通过深度学习，让显卡以更低的负载和渲染分辨率输出4K分辨率抗锯齿的画面。从而大幅度提升显卡在运行4K游戏时的效能。按照NVIDIA的演示，在开启DLSS技术后，RTX 2080相比GTX 1080有着接近一倍的性能提升，在4K分辨率并开启HDR的情况下，RTX 2080Ti显卡则可以保证绝大多数支持DLSS技术的游戏以高画质60FPS以上流畅运行。
由于NVIDIA 图灵架构的革命性变化，对于全新的RTX系列显卡缺乏统一的性能衡量指标，NVIDIA也发明了不少新的计算方法，那就是RTX-OPS（Operation Per Second），代表图灵架构执行的光线追踪操作数量。（RTX 2070为45T，RTX2080为60T，RTX2080Ti为78T，大家可以评估三个卡之间的性能差距）
由于使用了并行计算架构，全新的RTX-OPS工作流程模型包含四个部分，分别为FP32单精度浮点运算、INT32整数单元运算、RTOPS光线追踪计算和Tensor AI计算四个部分，因此用传统的性能评估方式难以完全解释RTX 20系显卡的性能。可以发现，RTX 20系显卡中AI计算的权重进一步增加，并且可以预见的是未来显卡的性能不能再依靠传统的FP32来衡量，人工智能在图形计算中的重要性将会持续增加。
