Два процессора и три с половиной видеокарты: изучаем влияние GPU на приложения из нашей методики тестирования компьютерных систем образца 2020 года

Последние три года основной объем наших тестирований процессоров и «законченных» компьютеров приходится на системы с дискретной графикой. В первую очередь это происходит из-за того, что возобновилась полноценная конкуренция в области высокой

производительности, но многие соответствующие решения интегрированного GPU вовсе не имеют. У AMD, например, подход традиционный и не меняется без малого 10 лет: чистые процессоры номинально мощнее APU (так компания именует свои интегрированные решения) по крайней мере в два раза. В Intel же в условиях дефицита вернулись к практике выпуска массовых Core с заблокированным видеоядром. Что же касается HEDT, то тут у обоих производителей подход одинаковый: только дискретка.

Вторая же причина — несколько архаичные современные интеграшки. Intel ничего не меняет с 2017 года — UHD Graphics 600-й линейки начались с Kaby Lake, «переползли» в Coffee Lake двух версий, а сегодня используются в Comet Lake. Кстати, по большому счету, у них нет серьезных отличий от 500-й линейки, а это и вовсе Skylake 2015 года. У AMD серьезное изменение произошло в 2018 году, но интегрированная Vega хоть и производительнее решений Intel, однако в современные игры зачастую не позволяет играть даже «на минималках». В общем, серьезно рассматривать интеграшки не выходит. Да, большинство компьютеров обходится без дискретных видеокарт, однако лишь из-за подхода «работает — и ладно». Наиболее требовательных пользователей этот подход не устраивает, поэтому давно уже считается, что «без видеокарты — никуда».

Возвращаясь к нашим тестам, в случае настольных систем мы спокойно можем тестировать все процессоры с одной и той же видеокартой. Долгие годы это вообще было нашей стандартной практикой, полностью нивелирующей влияние видеокарты на производительность (точнее, приводящей его к общему знаменателю). Но применима такая практика не всегда. Например, в компактной системе выбор графических решений, как правило, ограничен: даже если там и есть дискретка, то обычно совсем не такая, какую мы используем в нормальной ситуации. Или бюджетный сегмент, где как раз нередко на видеокарте и экономят (хотя бы на первом этапе). Поэтому по мере увеличения количества тестируемых конфигураций настало время заняться и этим вопросом.

Участники тестирования

Мы взяли пару процессоров — AMD Ryzen 5 3400G и Intel Core i5-9600K. Почему именно их? Второй, например, используется нами как масштабная единица — то есть производительность системы с этим процессором принята за 100 баллов. А первый до недавнего времени оставался самым мощным решением AMD с интегрированной графикой, и хотя по процессорной составляющей он все-таки уступал тому же i5-9600K, но существенно превосходил его по составляющей графической. Этой пары для решения поставленных задач нам достаточно — полное уравнивание процессоров не требуется. Важно, что их два разных, причем взяты модели обоих производителей и с собственными графическими решениями обеих компаний. Intel на рынке дискретной графики достаточно долго отсутствовал и только собирается на него вернуться. А у AMD используется ядро Vega 11, архитектурно схожее с тем, что используется в нашей стандартной Vega 56. По производительности в игровых приложениях эти интеграшки, конечно, сравнивать не имеет смысла, но игры нам сегодня и не понадобятся.

Что еще нужно? На рынке GPU, в отличие от х86-процессоров, игроков все-таки трое, а не двое. Так что мы добавим еще и видеокарту на базе Nvidia GeForce GTX 1070. По производительности это решение сопоставимо с Vega 56 и радикально отличается от любых интегрированных решений. Функционально это действительно «третья сила» со своей архитектурой и своими драйверами. Без нее сравнение было бы неполным. С ней... тоже не до конца полное, поскольку и у AMD, и у Nvidia есть масса дискретных решений — в основном более медленных, чем эта пара, но есть и более быстрые. Но нам сегодня важнее тенденции. Иными словами, где влияния видеокарты на производительность нет — там не будет и разницы между разными видеокартами. А если вдруг разница найдется — это уже повод для более тонких исследований.

Прочее окружение — традиционно одинаковое и на результаты влияющее одинаково же. Основное — шесть пар «процессор+видеокарта», которые мы и будем сравнивать друг с другом. Точнее, сравнивать будем две тройки: каждый процессор со своим интегрированным GPU и с двумя дискретными. Мы уже знаем, что при одинаковой видеокарте производительность Ryzen 5 3400G составляет 72,5% производительности Core i5-9600K. Но как это соотношение изменится с разными видеокартами — мы пока не знаем. А надо бы.

Цели тестирования

Сразу стоит отметить, что целью данного материала не является полноценное сравнение разных графических решений во всевозможных задачах с разными данными. Таким тоже пора бы заняться, но это процесс не мгновенный — и в один материал не поместится.

У нас же задача более простая и практическая. Есть набор программ, используемый нами при тестировании процессоров и систем. Есть набор данных, которыми они оперируют в тестах. Есть настройки, одинаковые во всех тестированиях. И, кстати, подразумевающие в том числе использование GPU в помощь CPU, где это возможно. Без специального «перекладывания» нагрузки дополнительными настройками и/или пресетами. То есть, простыми словами, мы ничего не отключали, но и не включали специально. По сути, настройки программ на 99% оставлены в значениях по умолчанию: как устанавливается, так и работает.

Можем ли мы посмотреть, как на результаты влияет смена видеокарты? Можем. Нужно это сделать? Нужно. Хотя бы в рамках рабочего процесса — чтобы понять, можно ли сравнивать результаты разных процессоров с разными же графическими решениями. Поскольку если вдруг окажется (на самом деле нет), что влияние видеокарты может быть таким, чтоб, например, поменять местами Ryzen 5 3400G и Core i5-9600K, то, значит, корректно сравнивать процессоры мы сможем только при использовании одинаковой видеокарты. Если влияние видеокарты окажется нулевым — то сможем корректно сравнивать в любых условиях. Если не нулевым, но ограниченным — то сравнивать можно, но с точностью до этого влияния.

Кроме того, мы измеряем не только производительность, но и энергопотребление. Причем измеряем единственным правильным способом (к сожалению, редко встречающимся): одновременно. Таким образом, результат выполнения наших тестов — это не только расход времени, но и расход энергии. Поэтому обязательно нужно посмотреть, как на это влияет видеокарта. В конце концов, жива же до сих пор местами легенда о том, что дискретная видеокарта снижает энергопотребление процессора.

Методика тестирования

Методика тестирования подробно описана в отдельной статье, а результаты всех тестов доступны в отдельной таблице в формате Microsoft Excel (для данной статьи — отдельной: ввиду ее специфичности). Непосредственно в статьях же мы используем обработанные результаты: нормированные относительно референсной системы (Intel Core i5-9600K с 16 ГБ памяти, видеокартой AMD Radeon Vega 56 и SATA SSD — в сегодняшней статье она принимает и непосредственное участие) и сгруппированные по сферам применения компьютера. Соответственно, на всех диаграммах, относящихся к приложениям, безразмерные баллы, так что больше всегда значит лучше. А игровые тесты нам сегодня не потребуются даже в рудиментарном виде — поскольку влияние на них GPU в общем-то даже и обсуждать не имеет смысла :)

iXBT Application Benchmark 2020

Можно позаниматься ловлей десятичных «блох», но и так понятно, что как такового прямого влияния GPU на результаты нет. Какое-то косвенное при взаимодействии с разными драйверами — возможно, но все равно в пределах погрешности. Поэтому, хотя разница и остается устойчивой при повторении тестов в любой последовательности, обращать на нее внимание не стоит.

Аналогично предыдущему случаю. Хотя для 3D-рендеринга можно использовать и вычисления на GPU, делать это приходится специально и подготовившись. Автоматически в используемых нами программах ничего не происходит.

А вот это уже интересно. Правда, какие-то особенности имеет взаимодействие программ исключительно с графическими решениями Intel, существующими пока только в интегрированном в процессор виде. И чтобы разобраться с вопросом досконально, имеет смысл посмотреть подробные результаты входящих в эту группу программ.

Создание видеоконтентаIGPVega 56GTX 1070
Adobe Premiere Pro CC 2019 v13.01.13, c158,08298,90329,60
Magix Vegas Pro 16.0, c353,33363,50361,00
Magix Movie Edit Pro 2019 Premium v18.03.261, c65,73413,34449,64
Adobe After Effects CC 2019 v16.0.1, с474,00468,67476,00
Photodex ProShow Producer v9.0.3782, c183,78191,12176,52

В Vegas Pro и Photodex ProShow Producer наблюдается небольшой разброс результатов, вполне укладывающийся в общую канву. Vegas «умеет» задействовать на всю катушку аппаратные декодеры и енкодеры, но делает это только при выборе соответствующих пресетов. Мы же в тестах его «просили» полагаться на процессор — вот он так себя и ведет.

Premiere по умолчанию пытается задействовать по крайней мере аппаратный декодер. Но используемая нами версия 2019 «знает» только один из них — декодер встроенной графики Intel. Его применение снимает с процессорных ядер кучу работы, так что производительность удваивается. На данный момент в Adobe ведут работу над тем, чтобы все работало на разных дискретных и интегрированных решениях, и скорее всего, вскоре эта работа успешно завершится. Почему они начали именно с Intel, тоже понятно: огромное количество ноутбуков и сейчас используют именно процессоры Intel, причем почти во всех них даже при наличии дискретного видеоадаптера можно загрузить работой и интегрированный. Мы же со своим выбором инструментов тестирования просто попали в момент, когда некоторые GPU уже используются (ранее такого не было), но еще не все. И этот фактор стоит учитывать. Равно как и поведение Movie Edit — который, «обнаружив» GPU Intel, норовит перенести на него вообще всю работу, так что, например, процессорные ядра в таком режиме загружены менее чем наполовину (в Premiere хотя бы на ⅔, а при использовании дискретной графики, которая пока «не поддерживается» — на все 100%). Это делает результаты разных платформ не совсем сравнимыми — они отличаются почти на порядок. С другой же стороны... Всем известно ©, что у APU AMD графика существенно более производительная — это прекрасно видно, например, в играх. А вот вам пример того, что графика в процессорах Intel может оказаться существенно более совместимой с разным ПО. И это тоже вполне объективный результат.

Особняком стоит Adobe After Effects. Вроде бы результаты ровные… Но на самом деле программа отлично использует разные GPU — просто использует их одинаково эффективно. Если полностью отключить использование GPU, перейдя в Software Mode, то на выполнение нашего теста уйдет уже не 500, а более 1100 секунд! Немалая часть этого, впрочем, приходится на преобразование цветового пространства: без него «в софте» тест идет порядка 700 секунд. А «не в софте» — 3-5. Секунд. Всего! Опять же — на любом GPU. Правда, с итоговым предупреждением, что полученный результат может отличаться от «эталонного» программного. С преобразованием же цвета вопросов не возникает, но эффект от GPU-ускорения оказывается более скромным. Это тоже, в общем-то, небесполезный результат: он показывает, что к идее GPGPU-вычислений нужно относиться осторожно. Они уже работают, ими можно пользоваться — но просчитать «экономический эффект» не всегда просто, поскольку он может зависеть не только от конкретной программы (а разные версии одной программы — это в данном вопросе разные программы), но и от набора задач, и даже от данных.

Возвращаемся на землю. На данный момент ситуация такая, хотя чуть ранее Phase One Capture One Pro (v10) вел себя аналогично некоторым программам видеообработки. Только он, наоборот, не воспринимал Intel HD Graphics как видеоускоритель, а вот Nvidia GeForce GTX 1070 в таковом качестве использовал, ускоряя работу в разы. В 12-й версии ускорение никуда не делось, только теперь программа умеет в равной степени задействовать разные GPU. От этого не стоит отказываться, поскольку производительность увеличивается так же резко, но на всех современных графических решениях практически одинаково. В двух других программах этой группы переход на чисто программные методы тоже снижает производительность. Но по умолчанию GPU используются, и разные GPU используются одинаково.

Как и следовало ожидать, практически идеальная схожесть результатов. В принципе, эта задача идеально распараллеливается, так что, теоретически, ее можно бы тоже «перенести» на GPU. Но практически это не нужно: обычной практикой является постраничное распознавание в интерактивном режиме, что занимает немного времени — и всего одно ядро процессора. А пакетная обработка применима лишь в более специфических случаях, где, тем не менее, современного многоядерного процессора все равно достаточно для получения приемлемой производительности. Значит, нет смысла что-либо усложнять.

Идеи внедрить GPGPU в работу архиваторов были давно, специальные версии программ с поддержкой OpenCL на рынке тоже встречались, но оказались не слишком востребованными — на практике и тут типовые задачи выполняются достаточно быстро, чтобы пропало желание что-либо менять только ради скорости.

В данном случае тоже пока так. Возможно, что-то изменится, но вряд ли радикально. Скорее всего, как и в большинстве случаев, использование GPU может ускорить работу программ, но конкретный GPU будет при этом не слишком важен. Временами доходит до смешного — когда менее мощный чип, но с бо́льшим количеством памяти оказывается предпочтительнее, чем более мощный с меньшим количеством памяти. В играх такого не бывает — в отличие от.

А в общем итоге интересно то, что «взбрык» пары программ в одной группе существенно изменил положение дел в ней, но, будучи «размазанным» на большое количество разнородного ПО, почти растворился. Хотя 7% — это довольно серьезно, поскольку превышает как минимум разницу между «соседними» процессорами в линейках, так что в статьях мы постараемся такими сравнениями по возможности не увлекаться. А вот разные дискретные GPU в рамках текущей версии методики влияния на производительность не оказывают — и это хорошо. Для чистоты эксперимента лучше сравнивать процессоры в одинаковых условиях, но если не получится — просто запоминаем, что графические решения AMD и Nvidia ведут себя одинаково в используемых нами задачах, при используемых настройках и на наших наборах данных.

Энергопотребление и энергоэффективность

Важное замечание: используемый нами на данный момент самопальный измерительный прибор не работает с дополнительными «хвостами» для питания видеокарт. Сделать — можно, но не было необходимости. Мы регистрируем только то лектричество, что поставляется из БП на плату — через основной АТХ-разъем и через 1-2 официально предназначенных для питания процессора. Такое четкое разделение есть далеко не для всех платформ, причем не только исторических: современные решения AMD тоже используют «гибридную» схему питания. Поэтому мы работаем с «суммарной мощью», которая для системы без дискретной графики практически полная (за вычетом SATA-накопителей), а при наличии видеокарты основная часть потребляемого ею электричества давно уже поставляется не через разъем PCIe. Мы же измеряем только то, что идет через этот разъем. Поэтому, кстати, нет смысла привязываться и к тому, что на двух платформах разные лидеры по прожорливости: необходимо еще проверить, сколько кто из видеокарт потребляет суммарно.

А что при этом происходит с процессором? Для АМ4, к сожалению, определить это до сих пор невозможно: встроенные датчики показывают (как минимум до Zen+ включительно) температуру в Караганде, да и из проводов используются на деле оба. У Intel же начиная с LGA1150 (и в более новых платформах) все ровно: процессорные линии питания «висят» исключительно на дополнительном разъеме 12 В. И «проходит» через него практически одинаковое количество энергии — независимо от используемой видеокарты. Разве что максимум при работе интегрированного видеоядра выше — как раз в той паре программ, где его работа приводит к существенному увеличению производительности, так что +10% к энергопотреблению за это не жалко (тем более что, как было показано выше, дискретные GPU «жрут» намного больше, и не только по «своим» линиям питания). В среднем же установка видеокарты, вопреки одной из расхожих городских легенд, не позволяет снизить энергопотребление процессора. Живите с этим :)

Поскольку производительность при использовании интегрированной графики не ниже, а энергопотребление платформы — ниже, увеличивается и энергоэффективность, в том числе у APU AMD, хотя в плане влияния на производительность интегрированная Vega аналогична дискретной. В итоге запоминаем, что по этому параметру разные системы сравнивать не стоит: корректно не получится.

Итого

Обе популярные в узких кругах легенды — «дискретная видеокарта снижает энергопотребление (и тепловыделение) процессора» и «без дискретной видеокарты в наше время никуда» — оказались несостоятельными. Первая — целиком и полностью, но в этом никто и не сомневался: внедрение интегрированной графики происходило в том числе и для экономии энергии. Вторая — несостоятельна в данной формулировке, поскольку известен как минимум один класс ПО, в котором и правда «никуда» — 3D-игры. Что-то может кое-как работать и на интегрированных решениях (особенно если говорить про старшие APU AMD), но полноценный игровой компьютер (даже бюджетный) без дискретной видеокарты невозможен. А вот если речь идет о приложениях общего назначения, то с ними и сейчас можно нормально работать без дискретной видеокарты. И главным моментом, на который стоит обращать внимание, является поддержка того или иного GPU конкретной программой, а вовсе не какие-то его прочие характеристики. Данный вывод, конечно, не стоит распространять на 100% сценариев — возможно всякое. Но в любом случае нашу текущую тестовую методику можно считать в немалой степени «GPU-устойчивой» в отношении измерения производительности, а вот про энергопотребление этого сказать нельзя. Впрочем, и первое — практически значимый вывод, которым мы в ближайшее время обязательно воспользуемся.

Калькулятор расчета пеноблоков смотрите на этом ресурсе
Все о каркасном доме можно найти здесь http://stroidom-shop.ru
Как снять комнату в коммунальной квартире смотрите тут comintour.net Как правильно варикоз лечить
 

Категория: #ПК.

Обзоры

Мы в соц. сетях