Eher „schreckliche“ FLOPS.
Teraflops , oft als ultimativer Vergleichsmaßstab für GPUs gepriesen, haben ihre Grenzen. Diese Vereinfachung erfasst nicht die Komplexität von GPUs und verschleiert ihre wahre Leistung. Entscheidend sind vielmehr reale Leistungstests, ein differenziertes Verständnis der Architektur und kontextspezifische Verwendungen.
Was ist ein Teraflop?
Ein Teraflop ist eine Einheit für Rechengeschwindigkeit, die einer Billion (10 12 ) Gleitkommaoperationen pro Sekunde entspricht. Bei Grafikprozessoren (GPUs) werden Teraflops häufig als Maßeinheit für die Leistung verwendet. Im Wesentlichen gilt: Je höher die Teraflop-Anzahl, desto mehr Berechnungen kann eine GPU pro Sekunde verarbeiten, was angeblich zu einer besseren Leistung führt.
Teraflops werden aus den Hardwarespezifikationen einer GPU abgeleitet, hauptsächlich aus der Kerntaktfrequenz, der Anzahl der Kerne und der Anzahl der Operationen pro Zyklus. Es ist eine leicht verständliche Zahl, aber wie jede stark vereinfachte Metrik versagt sie, wenn sie falsch verwendet wird.
Wenn Teraflops für GPU-Vergleiche gut sind
Teraflops können hilfreich sein, wenn man GPUs derselben Architektur und Generation vergleicht. Da diese GPUs mit derselben Technologie gebaut werden, skaliert ihre Leistung im Allgemeinen vorhersehbar mit ihrer Teraflop-Anzahl.
Wenn Sie beispielsweise zwei Grafikkarten derselben NVIDIA RTX 3000-Serie vergleichen, wird diejenige mit der höheren Teraflop-Anzahl im Allgemeinen die bessere Leistung erzielen. Dies liegt daran, dass diese GPUs ähnlich aufgebaut sind und Leistungsunterschiede größtenteils auf ihre Verarbeitungsleistung zurückzuführen sind, die durch die Teraflop-Anzahl dargestellt wird.
Warum Teraflops schlecht für GPU-Vergleiche sind
Allerdings sind Teraflops ein viel weniger zuverlässiger Leistungsindikator, wenn man GPUs verschiedener Architekturen oder Generationen vergleicht. Das Hauptproblem hierbei ist, dass nicht alle Flops gleich sind.
Die Art und Weise, wie eine GPU ihre Teraflops nutzt, kann je nach Architektur erheblich variieren. Beispielsweise nutzt eine NVIDIA-GPU ihre Teraflops anders als eine AMD-GPU, was trotz ähnlicher Teraflop-Zahl zu unterschiedlichen Leistungsniveaus führt. Ebenso nutzt eine moderne GPU ihre Teraflops effektiver als eine ältere, selbst wenn sie die gleiche Anzahl haben.
Mit anderen Worten: Teraflops erzählen nur einen Teil der Geschichte. Sie berücksichtigen keine Unterschiede in der Effizienz, Speicherbandbreite oder Treiberoptimierungen, die die Leistung erheblich beeinflussen können.
GPUs arbeiten intelligenter, nicht härter
Die heutigen GPUs werden immer komplexer und intelligenter. Sie führen Berechnungen nicht einfach blind durch – sie arbeiten intelligenter.
Beispielsweise verfügen GPUs jetzt über Technologien wie NVIDIAs DLSS und AMDs FidelityFX Super Resolution , die KI nutzen, um Bilder mit niedrigerer Auflösung in Echtzeit hochzuskalieren und so die Leistung zu verbessern, ohne die Bildqualität merklich zu verringern. Diese Technologien können die Leistung einer GPU erheblich steigern und haben nichts mit Teraflops zu tun.
Ebenso können Fortschritte in der Architektur, wie z. B. eine bessere Parallelverarbeitung und Speicherverwaltung, die GPU-Leistung deutlich steigern. Auch diese Verbesserungen spiegeln sich nicht in der Teraflop-Anzahl wider.
Die TFLOP-Zahlen fälschen
Ein weiteres Problem bei der Verwendung von Teraflops zum Vergleich von GPUs besteht darin, dass die Zahlen manipuliert werden können. Hersteller könnten ihre Teraflop-Zahlen „steigern“, indem sie die Kerntaktfrequenz oder die Anzahl der Kerne erhöhen.
Diese Leistungssteigerungen führen jedoch häufig nicht zu tatsächlichen Leistungsverbesserungen, da sie zu erhöhtem Stromverbrauch und erhöhter Wärmeentwicklung führen können , was wiederum die GPU drosseln und die Leistung verringern kann. Alternativ ist die Leistungssteigerung zwar nicht direkt proportional zum Anstieg der (theoretischen) TFLOPs, da es Einschränkungen in der GPU-Architektur gibt, wie z. B. Engpässe bei der Speicherbandbreite oder begrenzter GPU-Cache.
GPUs richtig vergleichen
Wenn Teraflops also kein verlässlicher Vergleichsmaßstab für GPUs sind, was ist es dann? Die Antwort ist einfach: Leistungstests in der Praxis.
Leistungsbenchmarks, wie sie beispielsweise von unabhängigen Prüfern durchgeführt werden, liefern die genaueste Messung der Leistung einer GPU. Dabei wird die GPU durch eine Reihe von Aufgaben oder Spielen ausgeführt und ihre Leistung gemessen Xreal Air 2.
Beim Betrachten von Benchmarks ist es wichtig, die spezifischen Aufgaben oder Spiele zu berücksichtigen, für die Sie die GPU verwenden. Eine GPU kann bei einer Aufgabe hervorragend sein, bei einer anderen jedoch schlecht abschneiden. Überprüfen Sie daher die Benchmarks, die für Ihren Anwendungsfall relevant sind.
Berücksichtigen Sie auch andere Faktoren wie Stromverbrauch, Wärmeabgabe und Kosten. Eine GPU kann eine hervorragende Leistung aufweisen, ist aber möglicherweise nicht die beste Wahl, wenn sie zu viel Strom verbraucht oder zu teuer ist.