Justin Duino / How-To Geek I teraflop forniscono una visione semplicistica delle prestazioni della GPU, ma non tengono conto delle differenze di architettura, efficienza e ottimizzazioni del software. I test delle prestazioni nel mondo reale e la comprensione delle specifiche dell’architettura forniscono un confronto più accurato delle GPU.
Teraflop, spesso salutato come la metrica definitiva per il confronto delle GPU, ha dei limiti. Questa semplificazione eccessiva non cattura la complessità della GPU, mascherando le loro vere prestazioni. Invece, ciò che conta sono i test delle prestazioni nel mondo reale, la comprensione sfumata dell’architettura e gli usi specifici del contesto.
Cos’è un teraflop? Un teraflop è un’unità di velocità di calcolo che equivale a un trilione (1012) operazioni in virgola mobile al secondo. Nel mondo di unità di elaborazione grafica (GPU), i teraflop sono spesso usati come misura delle prestazioni. In sostanza, maggiore è il numero di teraflop, maggiore è il numero di calcoli che una GPU può gestire in un secondo, portando presumibilmente a prestazioni migliori.
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I teraflop derivano dalle specifiche hardware di una GPU, principalmente dalla velocità di clock del core, dal numero di core e dal numero di operazioni per ciclo. È un numero di facile comprensione, ma come ogni metrica troppo semplificata, cade a pezzi se usato in modo improprio.
Quando i teraflop sono buoni per i confronti delle GPU I teraflop possono essere utili quando si confrontano GPU della stessa architettura e generazione. Poiché queste GPU sono costruite utilizzando la stessa tecnologia, generalmente scalano in modo prevedibile le loro prestazioni con il loro numero di teraflop.
Ad esempio, se confronti due schede grafiche della stessa NVIDIA RTX 3000, quella con il numero di teraflop più alto avrà generalmente prestazioni migliori. Questo perché queste GPU sono progettate in modo simile e qualsiasi differenza di prestazioni può essere in gran parte attribuita alla loro potenza di elaborazione, che è rappresentata dal conteggio dei teraflop.
Perché i teraflop sono dannosi per i confronti delle GPU Tuttavia, i teraflop diventano un indicatore di prestazioni molto meno affidabile quando si confrontano GPU tra diverse architetture o generazioni. Il problema principale qui è che non tutti i flop sono uguali.
Il modo in cui una GPU utilizza i suoi teraflop può variare in modo significativo in base alla sua architettura. Ad esempio, una GPU NVIDIA utilizza i suoi teraflop in modo diverso rispetto a una GPU AMD, con conseguenti livelli di prestazioni diversi nonostante conteggi di teraflop simili. Allo stesso modo, una GPU moderna utilizzerà i suoi teraflop in modo più efficace rispetto a una precedente, anche se hanno lo stesso conteggio.
In altre parole, i teraflop raccontano solo una parte della storia. Non tengono conto delle differenze di efficienza, larghezza di banda della memoria o ottimizzazioni dei driver che possono influire in modo significativo sulle prestazioni.
Le GPU funzionano in modo più intelligente, non più difficile Le GPU odierne stanno diventando sempre più complesse e intelligenti. Non si limitano a eseguire calcoli alla cieca, ma lavorano in modo più intelligente.
Ad esempio, le GPU ora dispongono di tecnologie come quelle di NVIDIA DLSS e di AMD FidelityFX Super risoluzioneQuale utilizzare l’intelligenza artificiale per eseguire l’upscaling di immagini a bassa risoluzione in tempo reale, migliorando le prestazioni senza diminuire sensibilmente la qualità visiva. Queste tecnologie possono migliorare notevolmente le prestazioni di una GPU e non hanno nulla a che fare con i teraflop.
Allo stesso modo, i progressi nell’architettura, come una migliore elaborazione parallela e gestione della memoria, possono migliorare significativamente le prestazioni della GPU. Ancora una volta, questi miglioramenti non si riflettono nel conteggio dei teraflop.
Eludere i numeri TFLOP Un altro problema con l’utilizzo dei teraflop per confrontare le GPU è che i numeri possono essere manipolati. I produttori potrebbero “aumentare” i loro conteggi di teraflop aumentando la velocità di clock del core o il numero di core.
Tuttavia, questi miglioramenti spesso non si traducono in miglioramenti delle prestazioni nel mondo reale, in quanto possono portare a un aumento del consumo energetico e generazione di calorequale può acceleratore la GPU e prestazioni inferiori. In alternativa, mentre c’è un aumento delle prestazioni, non è direttamente proporzionale all’aumento dei TFLOP (teorici), a causa dei vincoli nell’architettura della GPU, come la larghezza di banda della memoria colli di bottiglia o cache GPU limitata.
Il modo giusto per confrontare le GPU Quindi, se i teraflop non sono un modo affidabile per confrontare le GPU, che cos’è? La risposta è semplice: test delle prestazioni nel mondo reale.
I benchmark delle prestazioni, come quelli eseguiti da revisori indipendenti, forniscono la misura più accurata delle prestazioni di una GPU. Implicano l’esecuzione della GPU attraverso una serie di attività o giochi e la misurazione delle sue prestazioni.
Quando si esaminano i benchmark, è importante considerare le attività o i giochi specifici per i quali utilizzerai la GPU. Una GPU potrebbe eccellere in un’attività ma funzionare male in un’altra, quindi controlla i benchmark pertinenti al tuo caso d’uso.
Inoltre, considerare altri fattori come il consumo di energia, la produzione di calore e il costo. Una GPU potrebbe avere prestazioni eccellenti, ma potrebbe non essere la scelta migliore se è troppo assetata di energia o costosa.
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