主機超分算力出爐:XSX超PS5兩倍,PS5 Pro獨霸榜首

作者:方舟情报官XTong 發布時間:2026年10月26日 14:50

【前哨硬體情報】隨著 FSR 4.1 與 QSSR 超分技術落地,本世代主機迎來神經網路演算法對決;得益於完整 RDNA 2 架構的原生指令集支援,XSX 的 INT8 低精度算力達到基礎版 PS5 的兩倍以上。

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《數碼硬體》實機截圖 1

架構差異定勝負,INT8 硬體支援拉開差距

隨著基礎版 PS5 迎來輕量化「QSSR(快速光譜超解析度)」實裝,以及 AMD 為 Xbox Series X/S 推出「FSR 4.1」,當前世代主機的神經網路影象重建演算法正式展開直接對決。

由於 PSSR、QSSR 以及 FSR 4 均脫胎於 AMD 深度參與的「紫水晶計劃(Project Amethyst)」,演算法的實際執行效能直接受制於 GPU 底層的「INT8 整數計算能力」。

硬體分析師 Aaron 針對兩家主機的底層硬體差異指出了核心癥結:

「PS5 缺少 INT8 硬體加速單元,只能藉由 FP16 跑相容模式;而具備完整 RDNA 2 架構的 XSX 算力達到其兩倍以上。

— 硬體分析師 Aaron(@whereisaaron)」

得益於完整的 RDNA 2 架構,Xbox Series X 具備原生 INT8 硬體指令集支援,可提供 48.6 TOPS 的運算效能。

而基礎版 PS5 的 GPU 缺乏專門加速 INT8 的運算單元,只能藉助 FP16 浮點執行相容模式,峰值吞吐量僅有 20.6 TOPS。在相同幀時間預算下,XSX 的算力優勢足以支撐更精密的神經網路模型,或在同等畫質下比輕量級 QSSR 佔用更少的著色器資源。

主機與全平臺機器學習算力梯隊排定

在全平臺機器學習算力對比中,配備專用硬體機器學習單元的 PlayStation 5 Pro 依舊獨佔鰲頭,峰值算力高達 300.0 TOPS,能最大程度還原細節並保障時間穩定性。

PS5 Pro 首席架構師展示 300 TOPS 峰值機器學習算力
PS5 Pro 首席架構師展示 300 TOPS 峰值機器學習算力
各平臺 INT8 機器學習密集理論算力對比(僅指 AI 超分推理吞吐,非實際遊戲渲染效能)
各平臺 INT8 機器學習密集理論算力對比(僅指 AI 超分推理吞吐,非實際遊戲渲染效能)

橫向對比 PC 桌面端顯示卡與掌機晶片,XSX 的 48.6 TOPS 大致介於主流桌面級甜點卡之間。

主流硬體平臺神經網路運算效能清單

  • 【PS5 Pro 旗艦主機】:300.0 TOPS(配備專屬硬體機器學習單元,斷層式領先)

  • 【桌面旗艦顯示卡】:Radeon RX 7900 XTX 達 122.8 TOPS,RX 6900 XT 達 92.2 TOPS,RX 7800 XT 達 74.6 TOPS

  • 【新一代移動處理器】:搭載 Strix Halo 架構與 AI Max 395+ 的移動晶片可達 55.3 TOPS,甚至超越了 XSX

  • 【主流桌面甜點卡】:RX 6700 XT 達 52.8 TOPS,RX 7600 XT 達 45.1 TOPS,RX 6500 XT 達 23.1 TOPS

  • 【Xbox Series X 主機】:48.6 TOPS(得益於完整 RDNA 2 的 INT8 硬體支援,接近 RX 7600 XT 水平)

  • 【便攜掌機與主機】:Steam Machine 預計約為 36.0 TOPS,採用 Z2 Extreme 晶片的 ROG Xbox Ally X 達到 22.1 TOPS

  • 【PlayStation 5 標準版】:20.6 TOPS(因無專屬 INT8 硬體單元,被迫走 FP16 相容通道,算力折損明顯)

  • 【入門主機與老掌機】:Xbox Series S 為 16.0 TOPS,Steam Deck 則以 6.4 TOPS 墊底

不過外媒與分析師也客觀指出,儘管 XSX 在紙面理論吞吐量上大幅領先基礎版 PS5,但在實際遊戲快節奏運動場景中,兩者的畫質差異微乎其微,往往需要放大 400% 進行逐幀畫素比對才能察覺微小差距。

指揮官省流

  • 【滿血架構展現遠期紅利】:微軟當年堅持為 XSX 保留完整 RDNA 2 架構與 INT8 硬體加速,在全面邁向 AI 超分的今天顯露出長遠價值,48.6 TOPS 算力讓 FSR 4.1 在模型精細度與資源佔用上比走 FP16 相容通道的 QSSR 更加從容。

  • 【實際遊戲觀感切莫引數焦慮】:雖然紙面算力相差一倍以上,但在激烈戰鬥與高動態畫面中,受限於基礎渲染解析度與面板動態模糊,肉眼感知差異微乎其微,玩家完全無需為理論跑分產生額外焦慮。

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信源:GameGPU / Aaron (@whereisaaron)