视频推进，数码区垃圾佬在Maya中输入了相应的代码。
为了保证一致xing，两台电脑中是复制粘贴的同样代码。
代码被复制daoruan件之中，‘屠龙80’和3080ti所用设备的窗口开始在其中生成模型。
从已经生成的模型之中，中网友这才发现这些代码是一个人物模型。
‘额，我没眼花吧，怎么好像‘屠龙80’模型的生成速度还快一点！’‘前面的你没有眼花，确实是这样。’‘难dao‘屠龙80’的生产力xing能也更强？’‘不好说，还没有完成，我们静观其变……’……
众网友看着已经生成的任务模型，一个个心中震惊。
原本他们都已经在心中认定‘屠龙80’的生产力xing能要比3080ti弱了，现在看来似乎不是这样，至少就模型生成能力来时要比3080ti还要强一点。
不过，经过一些有经验的网友提示，其他人也按耐住了xing子，静等最终完成的结果。
毕竟生产力xing能也不仅是看模型的生成能力，这是一个产业链的，其中还包括渲染、以及制图方面。
随后，‘屠龙80’和3080ti前脚跟后脚的进入到对任务模型进行渲染的环节。
如果说先前的模型生成是靠ying实力，那么现在的模型渲染则是依靠ruan件的优化。
一旦ruan件优化向偏向一方，那么两者将会拉出ju大的差距。
一想到此chu1，众网友心底就是一沉。
对‘屠龙80’最不友好的环节到来了，整个工业ruan件行业中所使用的ruan件几乎都是对turing显卡进行优化的。
而眼前的Maya更是其中的佼佼者。
如此一来形式对‘屠龙80’极为不利。
就像显卡行业的万年老二北极星一样，其显卡的生产力xing能还要比turing显卡的xing能强上那么一点。
可就是因为这些ruan件对tuirng显卡进行优化，最终导致的结果就是生产力方面北极星显卡的ruan件成产力方面也比后者落后差不多1/3的xing能。
别看前面‘屠龙80’比3080ti模型生成速度要快上一些，然而面对在有优化加持的3080ti面前这么一点又是很快就会被追平。
超越也不过是一时半会儿的事情。
一时间，这些看好‘屠龙80’的用hu一个个心情沉重。
他们知dao这一次‘屠龙80’完了。
在生产力方面被3080ti打败，屠龙80依然不会被高端显卡的购买者放在眼中，如此一来‘屠龙80’的结局可想而知。
最终还不是生产一大批出来只有少数的人支持，大bu分都是滞销，造成资金的积压，最后在面对turing显卡一年一次的产品更新中被拖死。
别看在中等级显卡之中‘屠龙60’拥有一定的优势，然而跟不上对方的节奏，不过是几个月就会被追平。
接下来面对的结局将会逐步超越，最后沦落到无人问津。
不知怎么的，这些观众心中已经有一点埋怨数码区垃圾佬了。
是，你自称公正，然而也没有必要反向公正好不好。
没有让你万里挑一寻找一个针对‘屠龙显卡’进行优化的ruan件！
可是，你也没有必要找一个针对3080ti优化中的佼佼者Maya呀！
这特么的不是‘反向公正又是什么！
“大家快看‘屠龙80’渲染模型的速度一点也不必turing显卡慢哎！’‘咦，还真是如此，这怎么可能！’‘哈哈哈，有什么不可能，难dao‘屠龙显卡’创造的奇迹还少了吗！’‘你们看仔细一点，这是不弱于3080ti吗，明明‘屠龙80’速度还更快好不好！’‘我去，牛鼻，‘屠龙显卡’我爱死了你了！’……
就在两张显卡进入到最后渲染的阶段之后，这些观众发现原本被无数工业ruan件进行优化3080ti不仅没有追平与‘屠龙80’之间的差距。
甚至，随着时间的推移两者之间的拆机还在持续拉开。
就在众人大喜之际，两个画面渲染模型的速度猛地加快。
当画面速度再次变得正常之后，数码区垃圾佬已经出现在了视频之中。
“好了，两张显卡已经完成了模型的制作，我们来看看完成人物模型的制作，两张显卡所有用的时间是多少。”
数码区垃圾佬笑着开口。
话语声刚落他已经走到了两台电脑之前。
就在此时，视频里出现两张显卡完成任务模型制作所用的时间。
‘屠龙耗时10分29秒，Turing耗时13分03秒，这是真的！’‘我去，这也太不可思议了，怎么回事这zhong结果！’‘离大谱了好不好，这还是Maya针对Turing显卡优化的结果，要是没有优化，或是针对’屠龙显卡‘进行优化，我都不敢相信会是什么结果！’‘逆天，逆天，要不是亲眼所见，我绝对不敢相信这一切都是真的！’……
视频中惊疑的弹幕不断飘过。
众位观众此时感觉仿佛一切像是在zuo梦。
‘屠龙80’游戏xing能比3080ti强上10%左右，他们可以接受。
然而，在生产力方面强拉出如此大的差距，他们一时间却是难以相信。
毕竟，市场上的工业ruan件都是针对Turing显卡优化的，即使是生产力参数方面比turing一大截的北极星，在面对这zhong情况之下也是束手无策。
然而，在龙国迅速崛起还不到一年的‘屠龙
为了保证一致xing，两台电脑中是复制粘贴的同样代码。
代码被复制daoruan件之中，‘屠龙80’和3080ti所用设备的窗口开始在其中生成模型。
从已经生成的模型之中，中网友这才发现这些代码是一个人物模型。
‘额，我没眼花吧，怎么好像‘屠龙80’模型的生成速度还快一点！’‘前面的你没有眼花，确实是这样。’‘难dao‘屠龙80’的生产力xing能也更强？’‘不好说，还没有完成，我们静观其变……’……
众网友看着已经生成的任务模型，一个个心中震惊。
原本他们都已经在心中认定‘屠龙80’的生产力xing能要比3080ti弱了，现在看来似乎不是这样，至少就模型生成能力来时要比3080ti还要强一点。
不过，经过一些有经验的网友提示，其他人也按耐住了xing子，静等最终完成的结果。
毕竟生产力xing能也不仅是看模型的生成能力，这是一个产业链的，其中还包括渲染、以及制图方面。
随后，‘屠龙80’和3080ti前脚跟后脚的进入到对任务模型进行渲染的环节。
如果说先前的模型生成是靠ying实力，那么现在的模型渲染则是依靠ruan件的优化。
一旦ruan件优化向偏向一方，那么两者将会拉出ju大的差距。
一想到此chu1，众网友心底就是一沉。
对‘屠龙80’最不友好的环节到来了，整个工业ruan件行业中所使用的ruan件几乎都是对turing显卡进行优化的。
而眼前的Maya更是其中的佼佼者。
如此一来形式对‘屠龙80’极为不利。
就像显卡行业的万年老二北极星一样，其显卡的生产力xing能还要比turing显卡的xing能强上那么一点。
可就是因为这些ruan件对tuirng显卡进行优化，最终导致的结果就是生产力方面北极星显卡的ruan件成产力方面也比后者落后差不多1/3的xing能。
别看前面‘屠龙80’比3080ti模型生成速度要快上一些，然而面对在有优化加持的3080ti面前这么一点又是很快就会被追平。
超越也不过是一时半会儿的事情。
一时间，这些看好‘屠龙80’的用hu一个个心情沉重。
他们知dao这一次‘屠龙80’完了。
在生产力方面被3080ti打败，屠龙80依然不会被高端显卡的购买者放在眼中，如此一来‘屠龙80’的结局可想而知。
最终还不是生产一大批出来只有少数的人支持，大bu分都是滞销，造成资金的积压，最后在面对turing显卡一年一次的产品更新中被拖死。
别看在中等级显卡之中‘屠龙60’拥有一定的优势，然而跟不上对方的节奏，不过是几个月就会被追平。
接下来面对的结局将会逐步超越，最后沦落到无人问津。
不知怎么的，这些观众心中已经有一点埋怨数码区垃圾佬了。
是，你自称公正，然而也没有必要反向公正好不好。
没有让你万里挑一寻找一个针对‘屠龙显卡’进行优化的ruan件！
可是，你也没有必要找一个针对3080ti优化中的佼佼者Maya呀！
这特么的不是‘反向公正又是什么！
“大家快看‘屠龙80’渲染模型的速度一点也不必turing显卡慢哎！’‘咦，还真是如此，这怎么可能！’‘哈哈哈，有什么不可能，难dao‘屠龙显卡’创造的奇迹还少了吗！’‘你们看仔细一点，这是不弱于3080ti吗，明明‘屠龙80’速度还更快好不好！’‘我去，牛鼻，‘屠龙显卡’我爱死了你了！’……
就在两张显卡进入到最后渲染的阶段之后，这些观众发现原本被无数工业ruan件进行优化3080ti不仅没有追平与‘屠龙80’之间的差距。
甚至，随着时间的推移两者之间的拆机还在持续拉开。
就在众人大喜之际，两个画面渲染模型的速度猛地加快。
当画面速度再次变得正常之后，数码区垃圾佬已经出现在了视频之中。
“好了，两张显卡已经完成了模型的制作，我们来看看完成人物模型的制作，两张显卡所有用的时间是多少。”
数码区垃圾佬笑着开口。
话语声刚落他已经走到了两台电脑之前。
就在此时，视频里出现两张显卡完成任务模型制作所用的时间。
‘屠龙耗时10分29秒，Turing耗时13分03秒，这是真的！’‘我去，这也太不可思议了，怎么回事这zhong结果！’‘离大谱了好不好，这还是Maya针对Turing显卡优化的结果，要是没有优化，或是针对’屠龙显卡‘进行优化，我都不敢相信会是什么结果！’‘逆天，逆天，要不是亲眼所见，我绝对不敢相信这一切都是真的！’……
视频中惊疑的弹幕不断飘过。
众位观众此时感觉仿佛一切像是在zuo梦。
‘屠龙80’游戏xing能比3080ti强上10%左右，他们可以接受。
然而，在生产力方面强拉出如此大的差距，他们一时间却是难以相信。
毕竟，市场上的工业ruan件都是针对Turing显卡优化的，即使是生产力参数方面比turing一大截的北极星，在面对这zhong情况之下也是束手无策。
然而，在龙国迅速崛起还不到一年的‘屠龙