Teraflops bieten eine vereinfachte Darstellung der GPU-Leistung, berücksichtigen jedoch nicht Unterschiede in Architektur, Effizienz und Softwareoptimierungen. Leistungstests in der Praxis und das Verständnis der Architekturspezifika ermöglichen einen genaueren Vergleich von GPUs.
Teraflops, die oft als ultimative GPU-Vergleichsmetrik angepriesen werden, unterliegen Einschränkungen. Diese übermäßige Vereinfachung erfasst die GPU-Komplexität nicht und verschleiert ihre wahre Leistung. Vielmehr kommt es auf reale Leistungstests, ein differenziertes Verständnis der Architektur und kontextspezifische Anwendungen an.
Was ist ein Teraflop?
Ein Teraflop ist eine Einheit für die Rechengeschwindigkeit, die einer Billion (10) entspricht12) Gleitkommaoperationen pro Sekunde. In der Welt der Grafikprozessoren (GPUs) werden Teraflops häufig als Maß für die Leistung verwendet. Im Wesentlichen gilt: Je höher die Teraflop-Anzahl, desto mehr Berechnungen kann eine GPU in einer Sekunde verarbeiten, was angeblich zu einer besseren Leistung führt.
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Teraflops werden aus den Hardwarespezifikationen einer GPU abgeleitet, vor allem der Kerntaktrate, der Anzahl der Kerne und der Anzahl der Operationen pro Zyklus. Es ist eine leicht verständliche Zahl, aber wie jede zu stark vereinfachte Metrik zerfällt sie, wenn sie falsch verwendet wird.
Wenn Teraflops für GPU-Vergleiche gut sind
Teraflops können beim Vergleich von GPUs derselben Architektur und Generation hilfreich sein. Da diese GPUs auf der gleichen Technologie basieren, skalieren sie ihre Leistung im Allgemeinen vorhersehbar mit ihrer Teraflop-Anzahl.
Wenn Sie beispielsweise zwei Grafikkarten derselben NVIDIA RTX 3000-Serie vergleichen, wird die mit der höheren Teraflop-Anzahl im Allgemeinen eine bessere Leistung erbringen. Dies liegt daran, dass diese GPUs ähnlich konzipiert sind und alle Leistungsunterschiede größtenteils auf ihre Rechenleistung zurückzuführen sind, die durch die Teraflop-Anzahl dargestellt wird.
Warum Teraflops für GPU-Vergleiche schlecht sind
Beim Vergleich von GPUs verschiedener Architekturen oder Generationen werden Teraflops jedoch zu einem deutlich weniger zuverlässigen Leistungsindikator. 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-Zahlen 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 sich erheblich auf die Leistung auswirken können.
GPUs arbeiten intelligenter, nicht härter
Heutige GPUs werden immer komplexer und intelligenter. Sie führen nicht einfach blind Berechnungen durch – sie arbeiten intelligenter.
Beispielsweise verfügen GPUs jetzt über Technologien wie DLSS von NVIDIA und FidelityFX Super Resolution von AMD, die mithilfe von KI Bilder mit niedrigerer Auflösung in Echtzeit hochskalieren und so die Leistung verbessern, ohne die visuelle Qualität merklich zu beeinträchtigen. Diese Technologien können die Leistung einer GPU erheblich steigern und haben nichts mit Teraflops zu tun.
Ebenso können Fortschritte in der Architektur, wie etwa eine bessere Parallelverarbeitung und Speicherverwaltung, die GPU-Leistung erheblich verbessern. Auch hier spiegeln sich diese Verbesserungen nicht in der Teraflop-Zahl wider.
Fälschen der TFLOP-Zahlen
Ein weiteres Problem bei der Verwendung von Teraflops zum Vergleich von GPUs besteht darin, dass die Zahlen manipuliert werden können. Hersteller könnten ihre Teraflop-Anzahl „erhöhen“, indem sie die Kerntaktrate oder die Anzahl der Kerne erhöhen.
Allerdings führen diese Steigerungen oft nicht zu echten Leistungsverbesserungen, da sie zu einem erhöhten Stromverbrauch und einer höheren Wärmeentwicklung führen können, was die GPU drosseln und die Leistung verringern kann. Alternativ gibt es zwar eine Leistungssteigerung, diese ist jedoch aufgrund von Einschränkungen in der GPU-Architektur, wie etwa Engpässen bei der Speicherbandbreite oder begrenztem GPU-Cache, nicht direkt proportional zum Anstieg der (theoretischen) TFLOPs.
Der richtige Weg, GPUs zu vergleichen
Wenn also Teraflops keine zuverlässige Möglichkeit sind, GPUs zu vergleichen, was dann? Die Antwort ist einfach: Leistungstests unter realen Bedingungen.
Leistungsbenchmarks, wie sie beispielsweise von unabhängigen Gutachtern durchgeführt werden, bieten die genaueste Messung der Leistung einer GPU. Dabei geht es darum, die GPU durch eine Reihe von Aufgaben oder Spielen laufen zu lassen und ihre Leistung zu messen.
Bei der Betrachtung 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 für Ihren Anwendungsfall relevanten Benchmarks.
Berücksichtigen Sie auch andere Faktoren wie Stromverbrauch, Wärmeabgabe und Kosten. Eine GPU bietet möglicherweise eine hervorragende Leistung, ist jedoch möglicherweise nicht die beste Wahl, wenn sie zu stromhungrig oder zu teuer ist.
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