วิธีหนึ่งในการวัดประสิทธิภาพของกราฟิกการ์ดต่างๆ คือการวัดประสิทธิภาพการใช้พลังงาน โดยจะใช้เฟรมต่อจูลที่เรียกว่าเฟรมต่อจูล ซึ่งช่วยให้เราทราบแนวโน้มวิวัฒนาการ และดูว่าพวกเขาขยายขนาดตามรุ่นและสถาปัตยกรรมอย่างไร เพื่อเปรียบเทียบไม่เพียงแต่ประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพการบริโภคด้วย อะไรสามารถ NVIDIA และ เอเอ็มดี ทำ? วันนี้อันไหนมีประสิทธิภาพมากกว่ากัน?
หนึ่งในความกังวลที่ใหญ่ที่สุดสำหรับผู้ออกแบบ GPU ใหม่และการ์ดกราฟิกก็คือการใช้พลังงาน เนื่องจากอินเทอร์เฟซ PCI Express นำมาซึ่งข้อจำกัดในแง่ของขีดจำกัดพลังงานที่สามารถส่งได้ สิ่งนี้จะเลวร้ายลงหากเราคำนึงถึงว่าการใช้พลังงานเพื่อให้ได้แบนด์วิดท์ VRAM สูงสุด ซึ่งวัดโดย picojoules ต่อบิตที่ส่ง มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ และทำให้โปรเซสเซอร์ควบคุมฮาร์ดแวร์กราฟิกด้วยระยะขอบที่น้อยลงเรื่อยๆ ทางด้านพลังงาน
นั่นคือเหตุผลที่ความท้าทายของผู้ผลิตฮาร์ดแวร์กราฟิกหลักสามราย: อินเทล, AMD และ NVIDIA; มันไม่ใช่ความจริงของการออกแบบ GPU ใหม่เสมอไปที่ดึงพิกเซลบนหน้าจอมากขึ้น คำนวณรูปหลายเหลี่ยมมากขึ้นหรือ TFLOPS มากขึ้น แต่พวกเขาต้องการได้รับประสิทธิภาพสูงสุดด้วยพลังงานที่มีอยู่น้อยลงและน้อยลง
เฟรมสำหรับจูลคืออะไร?
หากเราพูดถึงเดลต้าในด้านประสิทธิภาพการใช้พลังงานระหว่างการ์ดกราฟิกสองตัว เราต้องเปรียบเทียบเกมเดียวกันที่ทำงานภายใต้เงื่อนไขเดียวกันทั้งในแง่ของการตั้งค่ากราฟิกและความละเอียด ในลักษณะที่ทั้งสองใช้ภาพเดียวกันทุกประการ และเราสามารถวัดประสิทธิภาพของแต่ละภาพตามความเร็วของเฟรมที่ถ่าย เห็นได้ชัดว่าภาพที่แสดงเฟรมได้มากที่สุดเป็นผู้ชนะ
จากสองแนวคิด เช่น เฟรมต่อวินาทีและวัตต์ ซึ่งไม่มีอะไรอื่นนอกจากจูลต่อวินาที เราสามารถรับจูลต่อเฟรมได้ เห็นได้ชัดว่าการ์ดกราฟิกที่ใช้จูลน้อยที่สุดเมื่อสร้างเฟรมจะเป็นการ์ดที่ประหยัดพลังงานมากขึ้นในเกมดังกล่าว
เฟรมต่อจูลของกราฟิกการ์ดวัดได้อย่างไร? วิธีการทำนั้นง่ายมาก เราเพียงแค่แบ่งการบริโภคของกราฟิกการ์ดด้วยจำนวนเฟรมต่อวินาทีที่ได้รับ และทำให้ประสิทธิภาพพลังงานของแต่ละอย่างง่าย ๆ GPU โดยเฉพาะจะได้รับ
วิธีที่ดีที่สุดในการวัดประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
แต่จะดีกว่าไหมที่จะเปรียบเทียบข้อกำหนดทางเทคนิคของการ์ดกราฟิกสองตัวบนกระดาษ ไม่ได้จริงๆ เนื่องจากตัวเลขที่ให้ไว้เป็นค่าสูงสุดทางทฤษฎีที่สามารถให้ได้ภายใต้สภาวะในอุดมคติเท่านั้น ซึ่งใน 99.9% นั้นไม่ตรงตามเงื่อนไขอย่างใดอย่างหนึ่ง อย่าลืมว่าเมื่อสร้างเฟรม ซีพียู ก็มีความสำคัญเช่นกัน เป็นองค์ประกอบที่ต้องเหมือนกันทุกประการ เปรียบเทียบกัน เช่นเดียวกับความเร็วของ แรม.
ด้วยเหตุนี้จึงมีประสิทธิภาพมากกว่าในการเปรียบเทียบ GPU สองตัวในสถานการณ์จริง นอกจากนี้ สิ่งนี้ช่วยให้เราค้นหาปัญหาคอขวดภายในฮาร์ดแวร์ตัวเดียวกัน และรู้ว่ามันถูกจำกัดโดยแบนด์วิดท์ของ VRAM หรือโดยความสามารถในการคำนวณของตัวประมวลผลกราฟิกเอง
เฟรมตามจูลและสถาปัตยกรรมใหม่
ในปัจจุบัน โปรเซสเซอร์กราฟิกของพีซีทั้งหมดทำงานด้วยความเร็วที่เปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งหมายความว่าขึ้นอยู่กับปริมาณงานที่มีอยู่ โปรเซสเซอร์นั้นจะถูกปรับให้สูงขึ้นหรือต่ำลง เราต้องไม่ลืมว่าวิดีโอเกมมีความซับซ้อนทางสายตามากขึ้น ซึ่งหมายความว่าจะมีการประมวลผลข้อมูลเพิ่มขึ้น นั่นคือเหตุผลที่หากเกมค่อนข้างเก่า GPU ของเราจะไม่เหยียบคันเร่งเพื่อแสดงผล หลังจากความถี่มาตรฐานทั้งหมดในเฟรมต่อวินาทีคือ 60 Hz
ดังนั้นเมื่อซื้อกราฟิกการ์ดใหม่ จะดีกว่ามากที่จะเลือกใช้สถาปัตยกรรมที่ใหม่กว่า ไม่เพียงเพราะความจริงที่ว่าเกมใหม่ใช้ประโยชน์จากการตัดมากที่สุด-ขอบ เทคโนโลยีที่รวมอยู่ในนั้น แต่เนื่องจากประสิทธิภาพการใช้พลังงานนั้นเก่ากว่ามาก หากเราต้องแก้ไขความละเอียด การตั้งค่ากราฟิก และอัตราเฟรม เราจะเห็นว่า RX 6000 จาก MMD จะมีประสิทธิภาพมากกว่า RX 5000 ของแบรนด์เดียวกันและแม้แต่ RX Vega และสามารถพูดได้เช่นเดียวกันกับ NVIDIA ที่ GeForce Ampere มีประสิทธิภาพมากกว่าทัวริงและสิ่งเหล่านี้มากกว่าที่มีสถาปัตยกรรม Pascal
แกะแต่ละตัวกับคู่หู GPU แต่ละตัวมีความละเอียด
เฟรมต่อจูลให้ข้อมูลที่ชัดเจนเสมอว่าเหตุใดจึงมี GPU ระดับไฮเอนด์ และอะไรคือสาเหตุที่ทำให้ทั้ง NVIDIA, Intel และ AMD ในตลาดแนะนำการ์ดกราฟิกบางตัวสำหรับความละเอียดบางส่วนและอื่นๆ
จากการสังเกตง่ายๆ เราจะเห็นว่าการ์ดกราฟิกระดับกลางหรือต่ำกว่าจะไม่สามารถย้ายอัตราเฟรมขนาดใหญ่ที่ความละเอียดสูงกว่าที่ตั้งใจไว้ได้ หากเราแยกเฟรมด้วยจูล เราจะเห็นว่าเฟรมเหล่านั้นมีประสิทธิภาพน้อยลงเมื่อเราเพิ่มความละเอียดของเอาต์พุตของเกม เหตุผลก็คือว่ายังคงกินไฟอยู่แต่ จำนวนเฟรมลดลง . ดังนั้น ตัวอย่างเช่น เมื่อสร้างเฟรมเดียวกันที่ 4K RTX 3080 จะมีประสิทธิภาพมากกว่า RTX 3070
เราไม่อาจลืมการใช้เทคโนโลยีขั้นสูงสุดได้ GPU ที่ใหม่กว่ามักจะเพิ่มเข้าไปโดยใช้ตัวเร่งความเร็วประเภทต่างๆ ซึ่งทำหน้าที่นี้โดยมีค่าใช้จ่ายด้านพลังงานที่ต่ำกว่ามาก เมื่อหน่วยขนาดเล็กเหล่านี้ไม่อยู่ในโปรเซสเซอร์กราฟิก ประสิทธิภาพการใช้พลังงานจะลดลงมาก
เปรียบเทียบ GPU ต่างๆ ในเฟรมโดย joule
GPU | การใช้พลังงาน | เฟรมสำหรับจูล (1080p) | เฟรมต่อจูล (1440p) | ประสิทธิภาพ (1080p ถึง 1440p) | เฟรมสำหรับจูล (2160p) | ประสิทธิภาพ (1440p ถึง 2160p) |
---|---|---|---|---|---|---|
Radeon VII | W 265 | 0.456 | 0.347 | -24% | 0.205 | -41% |
RX 5500 XT | W 127 | 0.549 | 0.389 | -29% | 0.205 | - 46% |
RX 5600 XT | W 155 | 0.652 | 0.469 | -28% | 0.262 | - 44% |
RX 5700 | W 165 | 0.671 | 0.491 | -27% | 0.278 | - 43% |
RX 5700 XT | W 213 | 0.579 | 0.423 | -27% | 0.241 | - 43% |
RX 6800 XT | W 293 | 0.665 | 0.553 | -ยี่สิบ % | 0.300 | - 39% |
RX 6900 XT | W 301 | 0.669 | 0.553 | -19% | 0.338 | - 38% |
GPU | TDP | เฟรมสำหรับจูล (1080p) | เฟรมต่อจูล (1440p) | ประสิทธิภาพ (1080p ถึง 1440p) | เฟรมสำหรับจูล (2160p) | ประสิทธิภาพ (1440p ถึง 2160p) |
---|---|---|---|---|---|---|
GTX 1650 ซุปเปอร์ | W 104 | 0.633 | 0.439 | -31% | 0.226 | -48% |
GTX 1660 | W 117 | 0.630 | 0.445 | -29% | 0.244 | -สี่. ห้า % |
RTX 2060 SUPER | W 178 | 0.618 | 0.455 | -26% | 0.248 | -44% |
RTX 2070 SUPER | W 210 | 0.610 | 0.455 | -25% | 0.249 | -43% |
RTX 2080 SUPER | W 178 | 0.567 | 0.431 | -24% | 0.254 | -41% |
RTX 2080 Ti | W 262 | 0.613 | 0.478 | -22% | 0.287 | -40% |
RTX 3070 | 220 วัตต์ | 0.738 | 0.575 | -22% | 0.341 | -41% |
RTX 3080 | W 325 | 0.586 | 0.478 | -18% | 0.303 | -37% |
RTX 3090 | W 356 | 0.572 | 0.477 | -17% | 0.311 | -35% |
ในตารางสองตารางด้านบน เราจะเห็นวิวัฒนาการของเฟรมโดยจูลในการ์ดกราฟิกรุ่นต่างๆ จากทั้ง NVIDIA และ AMD ซึ่งช่วยให้เราทราบว่าพวกเขามีวิวัฒนาการไปอย่างไรในแง่ของประสิทธิภาพด้านพลังงาน แต่ความละเอียดที่สูงขึ้นส่งผลต่อประสิทธิภาพอย่างไร .
ผลลัพธ์ที่ได้ทำให้เราได้เบาะแสที่เจาะจงมาก และนั่นก็คือแม้จะมีความก้าวหน้าในรูปแบบของสถาปัตยกรรมใหม่ แต่ประสิทธิภาพที่วัดได้ในเฟรมต่อจูลใน GPU แต่ละตัวก็ไม่ได้ทำซ้ำกันตลอดเวลา ซึ่งจะแสดงให้เห็นถึงความจำเป็นในการใช้งาน อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์เช่น NVIDIA DLSS, Intel XeSS หรือ AMD FSR เพื่อเพิ่มอัตราเฟรมในความละเอียดบางอย่าง แสดงผลภายในที่ต่ำลง และเพิ่มจำนวนเฟรมต่อจูล
ในการสรุป เราไม่ได้รวมประสิทธิภาพการใช้พลังงานของ GPU ของ Intel และ AMD ไว้ด้วย เหตุผลก็คือการเป็นส่วนหนึ่งของชิปตัวเดียวกันกับ CPU และการแชร์ระบบจ่ายไฟนั้นยากกว่ามาก