Lequel a les GPU les plus économes en énergie ? NVIDIA ou AMD ?

L'une des plus grandes préoccupations des concepteurs de nouveaux GPU et donc de cartes graphiques est la consommation d'énergie, car l'interface PCI Express apporte des limitations en termes de limite de puissance qu'ils peuvent transmettre. Ceci est aggravé si l'on tient compte du fait que la consommation d'énergie pour atteindre la bande passante VRAM la plus élevée, mesurée en picojoules par bit transmis, est de plus en plus importante et laisse donc de moins en moins de marge au processeur qui domine le matériel graphique. du côté de l'énergie.

C'est pourquoi le défi des trois principaux fabricants de matériel graphique : Intel, AMD et NVIDIA ; Ce n'est plus le fait de toujours concevoir de nouveaux GPU qui sont ceux qui dessinent plus de pixels à l'écran, calculent plus de polygones ou plus de TFLOPS, mais plutôt qu'ils cherchent à obtenir le maximum de performances possible avec de moins en moins d'énergie disponible.

Quels sont les cadres pour le joule ?

Si nous parlons du delta d'efficacité énergétique entre deux cartes graphiques, alors nous devons comparer le même jeu fonctionnant dans les mêmes conditions à la fois en termes de paramètres graphiques et de résolution. De telle sorte que les deux prennent exactement la même image et que l'on puisse mesurer les performances de chacun en fonction de la vitesse à laquelle les images sont prises, évidemment celle qui rend le plus d'images gagnante.

A partir de deux concepts tels que les images par seconde et les watts, qui ne sont rien d'autre que des joules par seconde, nous pouvons obtenir les joules par image. Evidemment, la carte graphique qui consommera le moins de joules lors de la génération d'une trame sera celle qui sera la plus économe en énergie sous ledit jeu.

Comment sont mesurés les images par joule d'une carte graphique ? La façon de faire est très simple, il suffit de diviser la consommation de la carte graphique par le nombre d'images par seconde qu'elle obtient et donc de manière simple les performances énergétiques de chacun GPU en particulier est obtenu.

La meilleure façon de mesurer l'efficacité énergétique

Mais ne vaut-il pas mieux comparer les spécifications techniques de deux cartes graphiques sur papier ? Pas vraiment, puisque les chiffres donnés sont des maximums théoriques qui ne peuvent être donnés que dans des conditions idéales qui, dans 99.9%, ne sont pas réunies pour une chose ou une autre. N'oublions pas que lors de la génération d'une trame, le Processeur est également important, élément qui doit être le même dans toutes les comparaisons, ainsi que la vitesse de la RAM.

C'est pourquoi il est plus efficace de comparer deux GPU entre eux dans un scénario réel. De plus, cela nous permet de trouver les goulots d'étranglement au sein d'un même matériel et de savoir s'il est limité par la bande passante de la VRAM ou par la capacité de calcul du processeur graphique lui-même.

Cadres par joule et nouvelles architectures

À l'heure actuelle, tous les processeurs graphiques PC fonctionnent à vitesse variable, cela signifie que selon la charge de travail dont il dispose, il est mis à une vitesse supérieure ou inférieure. Il ne faut pas oublier que les jeux vidéo sont de plus en plus complexes visuellement et cela implique une augmentation de la quantité de données à traiter. C'est pourquoi si un jeu est relativement ancien, notre GPU ne va pas appuyer sur l'accélérateur pour le rendre, après tout la fréquence standard en images par seconde est de 60 Hz.

Ainsi, lors de l'achat d'une nouvelle carte graphique, il est préférable d'opter pour des architectures plus récentes, non seulement en raison du fait que les nouveaux jeux utilisent leurs fonctionnalités les plus tranchantes.bord technologies incluses, mais en raison du fait que l'efficacité énergétique est beaucoup plus ancienne. Si nous devions corriger la résolution, les paramètres graphiques et la fréquence d'images, nous verrions qu'un RX 6000 de MMD serait plus performant qu'un RX 5000 de la même marque et même un RX Vega. Et on peut en dire autant de NVIDIA où les GeForce Ampere sont plus performantes que les Turing et celles-ci que celles à architecture Pascal.

Chaque mouton avec son partenaire, chaque GPU avec sa résolution

Les images par joule nous donnent toujours des informations très claires sur la raison pour laquelle il existe des GPU haut de gamme et sur la raison pour laquelle NVIDIA, Intel et AMD recommandent dans leur marketing certaines cartes graphiques pour certaines résolutions et d'autres.

Par simple observation, nous verrons qu'une carte graphique de milieu de gamme ou inférieure ne pourra pas déplacer une grande fréquence d'images à des résolutions plus élevées que celles auxquelles elle est destinée. Si nous extrayons les images par joule, nous verrions qu'elles sont moins efficaces car nous augmentons la résolution de la sortie des jeux. La raison en est que la consommation d'énergie est maintenue, mais le nombre d'images diminue . Ainsi, par exemple, lors de la génération de la même trame en 4K, un RTX 3080 est plus efficace qu'un RTX 3070.

N'oublions pas non plus l'utilisation des technologies les plus avancées. Les GPU plus récents s'y ajoutent souvent via différents types d'accélérateurs, qui remplissent la fonction pour un coût énergétique beaucoup plus faible. Lorsque ces petites unités ne sont pas dans le processeur graphique, l'efficacité énergétique finira par être beaucoup plus faible.

Comparer différents GPU en images par joule

Dans les deux tableaux ci-dessus, nous pouvons voir l'évolution des images par joule sur les différentes générations de cartes graphiques NVIDIA et AMD, ce qui nous permet de savoir comment elles ont évolué en termes de performances énergétiques, mais aussi comment des résolutions plus élevées affectent les performances. .

Les résultats obtenus nous donnent un indice très précis et c'est que malgré les avancées dans les formes de nouvelles architectures, les performances mesurées en image par joule dans chaque GPU n'ont pas été dupliquées pendant tout ce temps, ce qui démontrerait la nécessité d'implémenter des algorithmes d'intelligence artificielle tels que NVIDIA DLSS, Intel XeSS ou AMD FSR afin d'augmenter la fréquence d'images dans certaines résolutions, un rendu inférieur en interne, et ainsi augmenter le nombre d'images par joule.

Pour finir, nous n'avons pas inclus l'efficacité énergétique des GPU Intel et AMD, la raison en est que faire partie de la même puce que le CPU et partager le système d'alimentation est beaucoup plus difficile à décomposer.