DeepFaceLab：快让rtx30系列的提取速度翻倍吧！！！

针对rtx30系列的Build版本已经出现了有一阵子了，但是提取速度让热抓狂。对于那些动辄几千几万张图片的人来说，光一个提取就可以让人崩溃了。3090用户内心os：好不容易抢了个30的卡，没想到提取速度还比不上10系列，这是闹哪样？gtx1070表示：1万多rtx3090还不如我跑得快，哈哈哈！

具体有多慢？没有对比就没有伤害。

下面用默认的data_dst素材比较一下！

GTX1070下面，802版，大概花了15分钟，每秒1.8张图片！

GTX1070下面，1211版，大概花了18分钟，每秒1.51张图片

GTX3070下面，1211版，大概花了23分钟，每秒1.17张。目前官方最新版1212也是一样的问题！

通过简单的对比可以发现，使用1211版本的Gtx3070完全干不过Gtx1070… 可以说是完败！

下面再来看看另外一个版本的效率。

Gtx3070下面，大概花了12分钟，每秒2.25张。相比1211版而言速度翻倍，时间减半。如果有一件事情本来要耗费你10年时间，现在突然5年就能搞定，是不是爽到飞起？

今天就是要说这个版本，这就是坊间流传的test版本，也是一个蜜汁版本！对比上面已经有了，下面就直接说怎么用了。

1. 首先得获取软件

所有交流群都已经上传了，名字中带test的那个就是了

2. 安装CUDA

CUDA11.1 下载地址 ：

https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads

选项如上图所示，最后点击Download下载即可。下载完成后双击打开，一路默认安装完成即可。这个过程很简单不演示了，如果有人不懂，可以在deepfaker.xyz上面看之前详细安装的文章！

3. 安装CuDNN

Cudnn下载网址：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

这里选择CuDNN v8.0.4  for CUDA11.1 ，点击后会展开，选择windows [x86] （不晓得为啥没有x64，但是能用！）

下载完之后会获得一个压缩包，里面大概包含这些文件。然后需要将这些文件复制到对应的目录。具体路径一般为C盘ProgramFiles下面。

找到NVIDIA GPU Computing Toolkit ，双击进去。

进入CUDA，进入V11.1 。将上面的文件复制到V11.1下面，CUDNN就算是安装完成了。然后一切搞定，提速版就能用起来了！

虽然Test版相比Build多了安装cuda和cudnn的环节，但是以后可以节省了很多时间。前几天一直在研究怎么把这些集成在一起，这个过程中发现了很多奇奇怪怪的地方。目前，基本已经成了，测试充分点就会发一个集成好的版本，有可能直接发汉化版！