Teraflops, vaak geprezen als de ultieme GPU-vergelijkingsmaatstaf, heeft beperkingen. Deze oversimplificatie legt de GPU-complexiteit niet vast, waardoor hun werkelijke prestaties worden gemaskeerd. In plaats daarvan zijn real-world prestatietests, genuanceerd begrip van architectuur en contextspecifiek gebruik waar het om gaat.
Wat is een teraflop?
Een teraflop is een eenheid van rekensnelheid die overeenkomt met een biljoen (1012) drijvende-kommabewerkingen per seconde. In de wereld van grafische verwerkingseenheden (GPU’s) worden teraflops vaak gebruikt als prestatiemaatstaf. In wezen geldt: hoe hoger het aantal teraflops, hoe meer berekeningen een GPU in een seconde aankan, wat zogenaamd leidt tot betere prestaties.
Teraflops zijn afgeleid van de hardwarespecificaties van een GPU, voornamelijk de kernkloksnelheid, het aantal kernen en het aantal bewerkingen per cyclus. Het is een gemakkelijk te begrijpen getal, maar zoals bij elke versimpelde maatstaf valt het uit elkaar als het verkeerd wordt gebruikt.
Wanneer Teraflops goed zijn voor GPU-vergelijkingen
Teraflops kan nuttig zijn bij het vergelijken van GPU’s van dezelfde architectuur en generatie. Aangezien deze GPU’s met dezelfde technologie zijn gebouwd, schalen ze hun prestaties over het algemeen voorspelbaar op basis van hun aantal teraflops.
Als u bijvoorbeeld twee grafische kaarten uit dezelfde NVIDIA RTX 3000-serie vergelijkt, zal degene met het hoogste aantal teraflops over het algemeen beter presteren. Dit komt omdat deze GPU’s op dezelfde manier zijn ontworpen en eventuele prestatieverschillen grotendeels kunnen worden toegeschreven aan hun verwerkingskracht, die wordt weergegeven door het aantal teraflops.
Waarom Teraflops slecht zijn voor GPU-vergelijkingen
Teraflops worden echter een veel minder betrouwbare prestatie-indicator bij het vergelijken van GPU’s tussen verschillende architecturen of generaties. Het belangrijkste probleem hier is dat niet alle flops gelijk zijn gemaakt.
De manier waarop een GPU zijn teraflops gebruikt, kan aanzienlijk variëren op basis van zijn architectuur. Een NVIDIA GPU gebruikt zijn teraflops bijvoorbeeld anders dan een AMD GPU, wat resulteert in verschillende prestatieniveaus ondanks vergelijkbare teraflop-aantallen. Evenzo zal een moderne GPU zijn teraflops effectiever gebruiken dan een oudere, zelfs als ze hetzelfde aantal hebben.
Met andere woorden, teraflops vertellen maar een deel van het verhaal. Ze houden geen rekening met verschillen in efficiëntie, geheugenbandbreedte of stuurprogramma-optimalisaties die de prestaties aanzienlijk kunnen beïnvloeden.
GPU’s werken slimmer, niet harder
De huidige GPU’s worden steeds complexer en intelligenter. Ze voeren niet zomaar blindelings berekeningen uit, ze werken slimmer.
GPU’s beschikken nu bijvoorbeeld over technologieën zoals NVIDIA’s DLSS en AMD’s FidelityFX Super Resolution, die AI gebruiken om beelden met een lagere resolutie in realtime op te schalen, waardoor de prestaties worden verbeterd zonder de visuele kwaliteit merkbaar te verminderen. Deze technologieën kunnen de prestaties van een GPU aanzienlijk verbeteren en hebben niets te maken met teraflops.
Evenzo kunnen verbeteringen in de architectuur, zoals betere parallelle verwerking en geheugenbeheer, de GPU-prestaties aanzienlijk verbeteren. Nogmaals, deze verbeteringen worden niet weerspiegeld in het aantal teraflops.
Fudge de TFLOP-nummers
Een ander probleem met het gebruik van teraflops om GPU’s te vergelijken, is dat de cijfers kunnen worden gemanipuleerd. Fabrikanten kunnen hun terafloptellingen “verhogen” door de kloksnelheid van de kern of het aantal kernen te verhogen.
Deze boosts vertalen zich echter vaak niet in real-world prestatieverbeteringen, omdat ze kunnen leiden tot meer stroomverbruik en warmteontwikkeling, wat de GPU kan vertragen en de prestaties kan verminderen. Als alternatief, hoewel er een prestatieverbetering is, is dit niet recht evenredig met de stijging van (theoretische) TFLOP’s, vanwege beperkingen in de GPU-architectuur, zoals knelpunten in de geheugenbandbreedte of beperkte GPU-cache.
De juiste manier om GPU’s te vergelijken
Dus als teraflops geen betrouwbare manier zijn om GPU’s te vergelijken, wat dan wel? Het antwoord is eenvoudig: real-world prestatietesten.
Prestatiebenchmarks, zoals die worden uitgevoerd door onafhankelijke reviewers, bieden de meest nauwkeurige maatstaf voor de prestaties van een GPU. Ze omvatten het uitvoeren van de GPU door een reeks taken of games en het meten van de prestaties.
Als je naar benchmarks kijkt, is het belangrijk om rekening te houden met de specifieke taken of games waarvoor je de GPU gaat gebruiken. Een GPU kan uitblinken in de ene taak, maar slecht presteren in een andere, dus controleer de benchmarks die relevant zijn voor uw gebruiksscenario.
Houd ook rekening met andere factoren, zoals stroomverbruik, warmteafgifte en kosten. Een GPU levert misschien uitstekende prestaties, maar is misschien niet de beste keuze als hij te veel stroom verbruikt of te duur is.
