Покупка новой видеокарты — одна из самых больших радостей владения игровым или другим высокопроизводительным ПК. Вы можете взять компьютер, который у вас есть в настоящее время, и за небольшую часть стоимости всей машины обновить его до текущих графических стандартов.

К сожалению, несмотря на то, что ваш графический процессор^(GPU) является ключевым компонентом игровой производительности, он не работает изолированно. Правильное выполнение своей работы зависит от других компонентов компьютера, иначе он не сможет полностью раскрыть свой потенциал. Это называется «узким местом» и является ключевым фактором при покупке нового графического процессора^(GPU) . Узкое место между вашим графическим процессором^(GPU) и существующим процессором^(CPU) , в частности, является серьезной проблемой.

К счастью, есть несколько онлайн-инструментов, которые помогут вам выявить узкие места и принять на их основе решение. В частности, мы рассмотрим комплексный инструмент, который можно найти на gpucheck.com .

Прежде чем углубляться в фактические шаги, необходимые для определения того, существует ли узкое место между вашим существующим процессором^(CPU) и предполагаемым графическим процессором^(GPU) , нам нужно кратко раскрыть, что такое узкое место с практической точки зрения.

Что такое узкое место^{(Bottleneck Exactly)} GPU-CPU ?

Когда вы играете в видеоигру, каждый компонент вашего компьютера работает над определенным аспектом всей системы. Ваш ЦП, как правило, отвечает за выполнение физических расчетов, обдумывает игровой ИИ, управляет игровой логикой, управляет анимацией и так далее. Ваш графический процессор отображает все визуальные эффекты, которые вы видите, включая все геометрические каркасы, текстуры, обернутые вокруг них, освещение и тени.

Очевидно, что графический процессор^(GPU) не может отобразить данный кадр игры, если процессор^(CPU) не завершил необходимые ему вычисления. Если ваш персонаж метнул нож в голову гоблина, графический процессор^(GPU) не сможет отобразить удар, если процессор^(CPU) не сообщил ему, попал ли нож в цель!

Обратное также верно. Если ЦП^(CPU) закончил свои вычисления, но ГП^(GPU) еще не закончил рендеринг предыдущего кадра, ЦП^(CPU) должен дождаться этого, возможно, даже сбрасывая работу, потому что она больше не актуальна.

В ситуации, когда один компонент ждет, пока другой закончит свою работу, прежде чем приступить к своей работе, возникает узкое место. По сути^(Basically) , вся система работает так же быстро, как и самый медленный компонент в цепочке. В видеоиграх это обычно проявляется как частота кадров, ограниченная более медленным компонентом.

Являются ли узкие места повсеместно плохими?

Нет! На самом деле в любой системе почти всегда^{(always )} есть узкое место. Невероятно редко компьютеры идеально сбалансированы в любой ситуации, когда каждый компонент работает на полную мощность. Таким образом, проблема на самом деле не в том, существует ли какое-то узкое место, а в том, является ли проблемой степень, в которой более медленные компоненты ограничивают работу.

Если ваш ЦП^(CPU) позволяет вам использовать только 98% или 99% максимальной производительности вашего графического процессора , это вряд ли проблема. ^(GPUs)Если вы используете только 70% потенциала вашего графического процессора из-за медленного процессора^(CPU) , вы зря потратили деньги на производительность оборудования, к которой вы не сможете получить доступ без еще одного обновления.

Если ваш новый графический процессор^(GPU) выдает 100 %, а ваш ЦП^(CPU) занят только на 50 %, это означает, что вы могли бы подключить более быструю карту и добиться еще большей производительности. Хотя эта ситуация не является проблемой, учитывая, что мы обычно используем наши компьютеры для других задач, а не только для видеоигр.

Таким образом, для других приложений вы по-прежнему будете пользоваться преимуществами этой резервной мощности процессора . ^(CPU)Не говоря уже о наличии места для запуска дополнительных фоновых задач, не влияющих на производительность игры. Короче говоря , узкое место в GPU — хорошо, узкое место в CPU — плохо.

Дополнительные факторы, влияющие на интерпретацию узких мест^{(Affect Bottleneck Interpretation)}

Интерпретация серьезности узких мест — это больше, чем просто сказать, что GPU X и CPU Y плохо подходят друг другу. Это связано с тем, что разные типы программного обеспечения создают разную нагрузку на каждый компонент.

Игра, в которой функции ЦП^(CPU) используются лишь незначительно , позволит вашему графическому^(GPU) процессору работать с любой частотой кадров, с которой он может справиться. С другой стороны, загрузите симуляцию или стратегическую игру с интенсивным использованием процессора, и вдруг ваш обычно недостаточно загруженный процессор^(Load) вместо этого ^(CPU)снижает^(CPU) частоту кадров.

Настройки, которые вы используете для игры, также влияют на этот расчет. Например, воспроизведение с более высоким разрешением увеличивает нагрузку на графический процессор^(GPU) , замедляя его работу, поскольку для обработки большего количества пикселей требуется больше времени. Чем выше разрешение, тем менее узким местом становится процессор .^(CPU)

Потому что он по-прежнему выполняет ту же работу, но GPU делает больше. Так что, если ваш процессор^(CPU) ограничивает частоту кадров до 60 кадров в секунду при воспроизведении с разрешением 1080p, вы все равно получите 60 кадров в секунду при разрешении 1440p или 4K, если ваш графический процессор^(GPU) на это способен.

Проверка узких мест^{(Bottlenecks)} с помощью проверки графического процессора^{(GPU Check)}

Теперь, когда у нас есть преамбула, давайте на самом деле выполним виртуальную проверку узких мест.

• Сначала перейдите на эту страницу^{(this page)} в разделе «Проверка графического процессора». Теперь, под первой комбинацией^{(first combination)} , выберите текущий графический процессор^(GPU) , а также имеющийся у вас ЦП .^(CPU)

• В настройках желаемого качества^{(desired quality setting)} мы собираемся оставить это значение ультра^(ultra) , так как это то, что мы хотим использовать в играх. Если вы стремитесь к чему-то более низкому, отрегулируйте соответственно.
• Теперь во второй комбинации выберите графический процессор^(GPU) , который вы собираетесь купить. Наконец, нажмите « Использовать тот же процессор^{(use same processor)} » .

• Затем нажмите «Сравнить»^(Compare) .

Давайте посмотрим на результаты и интерпретируем их. Самый важный показатель здесь — влияние ЦП на FPS^{(CPU Impact on FPS)} . Это показывает, насколько CPU сдерживает GPU . Со старой картой этот показатель составлял 10%, что считается нормальным, хотя желательно, чтобы оно было меньше.

Новая карта held back 20% by the CPU.Это означает, что нам, вероятно, лучше купить немного более медленную карту, разогнать наш существующий процессор^(CPU) или обновить его^(CPU) позже.

Конечно, в реальном выражении этот новый графический процессор^(GPU) на 36-39% превосходит нашу текущую комбинацию. Общая оценка комбинации^{(Overall Combination)} показывает нам, насколько хороша эта комбинация с абсолютной производительностью при ультра настройках.

Используя эту информацию, вы должны быть в состоянии сделать осознанный выбор в отношении того, подходит ли вам этот потенциальный графический процессор^(GPU) .

See How Much Your CPU Bottlenecks Your GPU BEFORE You Buy It

Βuying a new graphics card is one оf the great joys of owning a gaming or other high-рerformance PС. You get to take a computer yoυ сurrently own and, for a fractіon of a whole machine’s cost, upgrade іt to current grаphical standards.

Unfortunately, despite being a key component to gaming performance, your GPU doesn’t work in isolation. It depends on the other components within the computer to do their jobs properly, or it can’t reach its full potential. This is known as “bottlenecking” and is a key consideration when buying a new GPU. A bottleneck between your GPU and existing CPU in particular is an important concern.

Luckily there are a few online tools designed to help you detect bottlenecks and base your decision on that. Specifically, we’ll be looking at a comprehensive tool found at gpucheck.com.

Before digging into the actual steps involved in determining whether a bottleneck exists between your existing CPU and prospective GPU, we need to briefly unpack what a bottleneck is in practical terms.

What Is a GPU-CPU Bottleneck Exactly?

When you are playing a video game, every component of your computer is working on some aspect of the overall system. Your CPU is generally responsible for doing physics calculations, it does the thinking for the game AI, runs the game logic, manages animation and so on. Your GPU renders all the visuals that you see, which includes all the geometric wireframes, the textures wrapped around them, lighting and shadows.

Clearly the GPU can’t render a given frame of the game if the CPU hasn’t finished the calculations it needs. If your character has thrown a knife at a goblin’s head, the GPU can’t render the impact if the CPU hasn’t told it whether the knife hit the target!

The reverse is also true. If the CPU is done doing its calculations, but the GPU isn’t finished rendering the previous frame, the CPU has to wait for it, perhaps even dumping the work because it’s no longer relevant.

In a situation where one component is waiting for another to finish its job before moving on with its own work, you have a bottleneck. Basically, the entire system is only as fast as the slowest component in the chain. In video games this generally manifests as a frame rate limited by the slower component.

Are Bottlenecks Universally Bad?

No! In fact, there is almost always a bottleneck in any system. It’s incredibly rare for any computer to be perfectly balanced in every situation, with each component humming along at its full potential. So the issue really isn’t whether some sort of bottleneck exists, but rather whether the degree to which the slower components limit things is a problem.

If your CPU only lets you get the benefit of 98% or 99% of your GPUs maximum performance, that’s hardly an issue. If you’re only getting 70% of your GPU’s potential because of a slow CPU, you’ve wasted money on hardware performance you can’t access without yet another upgrade.

If your new GPU is giving 100%, but your CPU is only 50% busy, it means you could have hooked up a faster card and enjoyed even better performance. Although, this situation is less of an issue, given that we usually use our computers for tasks other than just playing video games.

So for other applications you’ll still enjoy the benefit of that spare CPU capacity. Not to mention having some room to run additional background tasks without affecting game performance. In short – GPU bottleneck good, CPU bottleneck bad.

Additional Factors That Affect Bottleneck Interpretation

There’s more to interpreting bottleneck severity than just saying GPU X and CPU Y are a bad match. That’s because different types of software present different loads on either component.

A game that makes only light use of CPU functions will let your GPU fly at whatever frame rate it can manage. Load up a CPU-intensive simulation or strategy game on the other hand, and suddenly your usually under-utilized CPU is tanking the frame rate instead.

The settings you use to play also influence this calculation. For example, playing at higher resolutions puts more strain on the GPU, slowing it down because it takes longer to crunch higher pixel counts. The higher the resolution, the less of a bottleneck the CPU becomes.

Because it is still doing the same work, but the GPU is doing more. So if your CPU is limiting frame rates to 60 frames per second when playing at 1080p you’ll still get 60fps at 1440p or 4K, assuming your GPU is up to it.

Checking For Bottlenecks With GPU Check

Now that we have the preamble out of the way, let’s actually do a virtual bottlenecking check.

• First, navigate to this page at GPU Check. Now, under first combination, choose the GPU you currently have as well as the CPU you currently have.

• Under desired quality setting, we are going to leave this under ultra, since that’s what setting we want to use in games. If you are aiming for something lower, adjust accordingly.
• Now under the second combination, choose the GPU you intend to buy. Finally, click use same processor.

• Then click Compare.

Let’s look at the results and interpret them. The most important number here is CPU Impact on FPS. This shows how much the CPU is holding back the GPU. With the old card, this figure was 10%, which is considered OK although it should preferably be less.

The new card is held back 20% by the CPU. Which means we are probably better off buying a slightly slower card, overclocking our existing CPU or upgrading the CPU at a later date.

Of course, in real terms this new GPU is between 36% and 39% than our current combination. The Overall Combination score shows us how good this is as an absolute performance combo at ultra settings.

Using this information, you should be in a position to make an informed choice about whether that prospective GPU is the right purchase for you.

Related posts

• Как переключаться между выделенным графическим процессором и интегрированной графикой

• Как контролировать свой процессор или графический процессор в системном трее Windows

• Рецензия на книгу — Руководство для гиков по Windows 8

• Установка плагинов GIMP: практическое руководство

• Как загрузить автономный (автономный) установщик Google Chrome

• Как увидеть кэшированные страницы и файлы из вашего браузера

• Как восстановить заводские настройки Xbox One или Xbox Series X

• Как добавить музыку в Google Slides

• Как защитить паролем PDF, чтобы сохранить его в безопасности

• Как подключиться к Raspberry Pi по SSH или SFTP

• 8 лучших технических идей, которые помогут справиться с самоизоляцией

• Как выполнить стресс-тест процессора

• Как исправить, что AirDrop не работает с iPhone на Mac

• Как поддерживать сон ПК с Windows, не касаясь мыши

• Как сделать заполняемую форму Google Docs с таблицами

• Как восстановить взломанную учетную запись Facebook

• Как скачать видео с любого сайта

• Как управлять дроном для начинающих

• Как настроить мастер-страницы в Adobe InDesign CC

• Как сканировать несколько страниц в один файл PDF