Куповина нове графичке картице једна је од великих радости поседовања рачунара за игре или другог рачунара високих перформанси. Можете да узмете рачунар који тренутно поседујете и, за делић цене целе машине, надоградите га на тренутне графичке стандарде.

Нажалост, упркос томе што је кључна компонента за перформансе игара, ваш ГПУ^(GPU) не ради изоловано. Зависи од тога да ли ће друге компоненте рачунара правилно обављати свој посао, или неће моћи да достигне свој пуни потенцијал. Ово је познато као „уско грло“ и кључно је узети у обзир приликом куповине новог ГПУ^(GPU) -а . Уско грло између вашег ГПУ^(GPU) -а и постојећег ЦПУ-^(CPU) а посебно је важна брига.

Срећом, постоји неколико онлајн алата дизајнираних да вам помогну да откријете уска грла и на основу тога заснојете своју одлуку. Конкретно, погледаћемо свеобухватну алатку која се налази на гпуцхецк.цом^{(gpucheck.com)} .

Пре него што се удубимо у стварне кораке који су укључени у утврђивање да ли постоји уско грло између вашег постојећег ЦПУ-^(CPU) а и будућег ГПУ^(GPU) -а , морамо накратко да распакујемо шта је уско грло у практичном смислу.

Шта је тачно ГПУ-ЦПУ уско грло^{(Bottleneck Exactly)} ?

Када играте видео игрицу, свака компонента вашег рачунара ради на неком аспекту целокупног система. Ваш ЦПУ је генерално одговоран за физичке прорачуне, он размишља за АИ игре, покреће логику игре, управља анимацијом и тако даље. Ваш ГПУ приказује све визуелне елементе које видите, што укључује све геометријске жичане оквире, текстуре омотане око њих, осветљење и сенке.

Јасно је да ГПУ^(GPU) не може да прикаже дати оквир игре ако ЦПУ^(CPU) није завршио прорачуне који су му потребни. Ако је ваш лик бацио нож у главу гоблина, ГПУ^(GPU) не може да изврши удар ако му ЦПУ^(CPU) није рекао да ли је нож погодио мету!

Вриједи и обрнуто. Ако је ЦПУ^(CPU) завршио са својим прорачунима, али ГПУ^(GPU) није завршио са приказивањем претходног оквира, ЦПУ^(CPU) мора да сачека на то, можда чак и одбаци посао јер више није релевантан.

У ситуацији када једна компонента чека да друга заврши свој посао пре него што настави са својим радом, имате уско грло. У основи^(Basically) , цео систем је брз колико и најспорија компонента у ланцу. У видео играма то се генерално манифестује као брзина кадрова ограничена споријом компонентом.

Да ли су уска грла универзално лоша?

Не! У ствари, скоро увек^{(always )} постоји уско грло у било ком систему. Невероватно је ретко да било који рачунар буде савршено избалансиран у свакој ситуацији, при чему свака компонента зуји у свом пуном потенцијалу. Дакле, питање заиста није да ли постоји нека врста уског грла, већ да ли је проблем степен до којег спорије компоненте ограничавају ствари.

Ако вам ваш ЦПУ^(CPU) омогућава да искористите само 98% или 99% максималних перформанси вашег ГПУ-^(GPUs) а, то није проблем. Ако добијате само 70% потенцијала вашег ГПУ-а због спорог ЦПУ-а^(CPU) , потрошили сте новац на перформансе хардвера којима не можете приступити без још једне надоградње.

Ако ваш нови ГПУ^(GPU) даје 100%, али је ваш ЦПУ^(CPU) заузет само 50%, то значи да сте могли да повежете бржу картицу и уживате у још бољим перформансама. Мада, ова ситуација је мањи проблем, с обзиром на то да обично користимо наше рачунаре за друге задатке, а не само за играње видео игрица.

Дакле, за друге апликације ћете и даље уживати у предностима резервног капацитета процесора . ^(CPU)Да не спомињемо да имате мало простора за покретање додатних задатака у позадини без утицаја на перформансе игре. Укратко – уско грло ГПУ^(GPU) добро, уско грло ЦПУ^(CPU) лоше.

Додатни фактори који утичу на тумачење уских грла^{(Affect Bottleneck Interpretation)}

Тумачење озбиљности уског грла је много више од тога да се каже да се ГПУ Кс^{(GPU X)} и ЦПУ И^{(CPU Y)} лоше слажу. То је зато што различите врсте софтвера представљају различита оптерећења на било којој компоненти.

Игра која само лагано користи функције ЦПУ-^(CPU) а омогућиће вашем ГПУ^(GPU) - у да лети са било којом брзином кадрова којом може да управља. Учитајте ^(Load)ЦПУ-^(CPU) интензивну симулацију или стратешку игру с друге стране, и одједном ваш обично недовољно искоришћен ЦПУ^(CPU) уместо тога смањује брзину кадрова.

Подешавања која користите за играње такође утичу на овај прорачун. На пример, играње на вишим резолуцијама доводи до већег оптерећења ГПУ^(GPU) -а , успоравајући га јер је потребно више времена да се смањи већи број пиксела. Што је већа резолуција, ЦПУ^(CPU) постаје мање уско грло.

Зато што и даље ради исти посао, али ГПУ^(GPU) ради више. Дакле, ако ваш ЦПУ^(CPU) ограничава брзину кадрова на 60 кадрова у секунди када играте на 1080п, и даље ћете добити 60 кадрова у секунди при 1440п или 4К, под претпоставком да је ваш ГПУ^(GPU) спреман.

Провера уских грла^{(Bottlenecks)} помоћу провере ГПУ -а^{(GPU Check)}

Сада када смо склонили преамбулу, хајде да урадимо виртуелну проверу уских грла.

Прво идите на ову страницу^{(this page)} у ГПУ Цхецк-у. Сада, под првом комбинацијом^{(first combination)} , изаберите ГПУ^(GPU) који тренутно имате као и ЦПУ^(CPU) који тренутно имате.

Под жељеним подешавањем квалитета^{(desired quality setting)} , ово ћемо оставити под ултра^(ultra) , пошто је то оно подешавање које желимо да користимо у играма. Ако циљате на нешто ниже, прилагодите се према томе.
Сада испод друге комбинације изаберите ГПУ^(GPU) који намеравате да купите. На крају, кликните на користи исти процесор^{(use same processor)} .

Затим кликните на Упореди^(Compare) .

Погледајмо резултате и протумачимо их. Најважнији број овде је утицај ЦПУ-а на ФПС^{(CPU Impact on FPS)} . Ово показује колико ЦПУ^(CPU) задржава ГПУ^(GPU) . Са старом картицом, ова цифра је била 10%, што се сматра у реду, иако би требало да буде мање.

Нову картицу held back 20% by the CPU.Што значи да је вероватно боље да купимо нешто спорију картицу, да оверклокујемо постојећи ЦПУ^(CPU) или да надоградимо ЦПУ^(CPU) касније.

Наравно, у реалном смислу овај нови ГПУ^(GPU) је између 36% и 39% од наше тренутне комбинације. Укупна оцена комбинације^{(Overall Combination)} нам показује колико је ово добро као комбинација апсолутних перформанси на ултра подешавањима.

Користећи ове информације, требало би да будете у позицији да донесете информисан избор о томе да ли је потенцијални ГПУ^(GPU) права куповина за вас.

See How Much Your CPU Bottlenecks Your GPU BEFORE You Buy It

Buying a new graphics card is оne of thе greаt joys of owning a gaming or other high-performance PC. You get tо take a cоmputer you currently own and, for a fraction of a whole machine’s cost, upgrade it to current graphіcal standards.

Unfortunately, despite being a key component to gaming performance, your GPU doesn’t work in isolation. It depends on the other components within the computer to do their jobs properly, or it can’t reach its full potential. This is known as “bottlenecking” and is a key consideration when buying a new GPU. A bottleneck between your GPU and existing CPU in particular is an important concern.

Luckily there are a few online tools designed to help you detect bottlenecks and base your decision on that. Specifically, we’ll be looking at a comprehensive tool found at gpucheck.com.

Before digging into the actual steps involved in determining whether a bottleneck exists between your existing CPU and prospective GPU, we need to briefly unpack what a bottleneck is in practical terms.

What Is a GPU-CPU Bottleneck Exactly?

When you are playing a video game, every component of your computer is working on some aspect of the overall system. Your CPU is generally responsible for doing physics calculations, it does the thinking for the game AI, runs the game logic, manages animation and so on. Your GPU renders all the visuals that you see, which includes all the geometric wireframes, the textures wrapped around them, lighting and shadows.

Clearly the GPU can’t render a given frame of the game if the CPU hasn’t finished the calculations it needs. If your character has thrown a knife at a goblin’s head, the GPU can’t render the impact if the CPU hasn’t told it whether the knife hit the target!

The reverse is also true. If the CPU is done doing its calculations, but the GPU isn’t finished rendering the previous frame, the CPU has to wait for it, perhaps even dumping the work because it’s no longer relevant.

In a situation where one component is waiting for another to finish its job before moving on with its own work, you have a bottleneck. Basically, the entire system is only as fast as the slowest component in the chain. In video games this generally manifests as a frame rate limited by the slower component.

Are Bottlenecks Universally Bad?

No! In fact, there is almost always a bottleneck in any system. It’s incredibly rare for any computer to be perfectly balanced in every situation, with each component humming along at its full potential. So the issue really isn’t whether some sort of bottleneck exists, but rather whether the degree to which the slower components limit things is a problem.

If your CPU only lets you get the benefit of 98% or 99% of your GPUs maximum performance, that’s hardly an issue. If you’re only getting 70% of your GPU’s potential because of a slow CPU, you’ve wasted money on hardware performance you can’t access without yet another upgrade.

If your new GPU is giving 100%, but your CPU is only 50% busy, it means you could have hooked up a faster card and enjoyed even better performance. Although, this situation is less of an issue, given that we usually use our computers for tasks other than just playing video games.

So for other applications you’ll still enjoy the benefit of that spare CPU capacity. Not to mention having some room to run additional background tasks without affecting game performance. In short – GPU bottleneck good, CPU bottleneck bad.

Additional Factors That Affect Bottleneck Interpretation

There’s more to interpreting bottleneck severity than just saying GPU X and CPU Y are a bad match. That’s because different types of software present different loads on either component.

A game that makes only light use of CPU functions will let your GPU fly at whatever frame rate it can manage. Load up a CPU-intensive simulation or strategy game on the other hand, and suddenly your usually under-utilized CPU is tanking the frame rate instead.

The settings you use to play also influence this calculation. For example, playing at higher resolutions puts more strain on the GPU, slowing it down because it takes longer to crunch higher pixel counts. The higher the resolution, the less of a bottleneck the CPU becomes.

Because it is still doing the same work, but the GPU is doing more. So if your CPU is limiting frame rates to 60 frames per second when playing at 1080p you’ll still get 60fps at 1440p or 4K, assuming your GPU is up to it.

Checking For Bottlenecks With GPU Check

Now that we have the preamble out of the way, let’s actually do a virtual bottlenecking check.

First, navigate to this page at GPU Check. Now, under first combination, choose the GPU you currently have as well as the CPU you currently have.

Under desired quality setting, we are going to leave this under ultra, since that’s what setting we want to use in games. If you are aiming for something lower, adjust accordingly.
Now under the second combination, choose the GPU you intend to buy. Finally, click use same processor.

Then click Compare.

Let’s look at the results and interpret them. The most important number here is CPU Impact on FPS. This shows how much the CPU is holding back the GPU. With the old card, this figure was 10%, which is considered OK although it should preferably be less.

The new card is held back 20% by the CPU. Which means we are probably better off buying a slightly slower card, overclocking our existing CPU or upgrading the CPU at a later date.

Of course, in real terms this new GPU is between 36% and 39% than our current combination. The Overall Combination score shows us how good this is as an absolute performance combo at ultra settings.

Using this information, you should be in a position to make an informed choice about whether that prospective GPU is the right purchase for you.

Eva Taylor

About the author

Ја сам рачунарски професионалац који има искуства у раду са Мицрософт Оффице софтвером, укључујући Екцел и ПоверПоинт. Такође имам искуства са Цхроме-ом, који је претраживач у власништву Гугла. Моје вештине укључују одличну писмену и вербалну комуникацију, решавање проблема и критичко размишљање.

Погледајте колико ваш ЦПУ представља уско грло вашем ГПУ-у ПРЕ него што га купите