Vergleichs-Diagramme Gfx & Chips: Performance, Effizienz, Die-Size, Recheneinheiten

[Capsaicin]

Hallo zusammen!
Ich habe mir die schön übersichtlichen Grafikkarten-Marktüberblicke der letzten Jahre zum Anlass genommen einige der vielen Daten mal in Grafiken zu gießen, die einen Überblick über die Grafikkarten-Generationen der letzten Jahre geben sollen.
Eigentlich bin ich stiller Mitleser, allerdings wollte ich sie euch nicht vorenthalten.

Die Werte sind immer die aus dem spätestmöglichen Überblick (also die aktuellsten). Ich habe nicht alle Modelle aufgenommen, so habe ich z.B. die Varianten mit kleineren VRAM-Bestückungen meist weg gelassen.
Ich habe sowohl den FullHD-Index, als auch den 4K-Index benutzt. In der letzten Grafik ist der "Scaling Gap" der 4K-Performance-Wert dividiert durch den FullHD-Performance-Wert, ist also ein Indikator für schlechte Auslastung. Natürlich wurden bei den Tests der alten Generationen auch schlechtere CPUs eingesetzt, was die Aussagekraft eventuell beeinträchtigt.

Die Grafiken sind nicht perfekt, ich bitte um Nachsicht!

Teil 2 und 3 folgen...

Edit: Die Effizienz bei FullHD und 4K fußt natürlich auf jeweils denselben Leistungsaufnahme-Werten.

[Capsaicin]

Als nächstes habe ich mir die Dies/GPUs angeschaut.
Hier habe ich jeweils nur das Performance-stärkste Modell, also meist den Vollausbau, je GPU-Die für die Übersichtlichkeit verwendet.
Außerdem habe ich in der dritten Grafik die Anzahl der Shader verwendet.
Da nicht für alle Chips ein 4K-Index vorliegt, habe ich nur die FullHD-Performance verwendet.

[Capsaicin]

Als letztes habe ich mir noch angeschaut, wie es sich mit der pro-Shader-Performance und der Die-Größe pro Shader-Kern hält. Letztere berücksichtigt nicht die Größe der Speicherinterfaces etc, sondern ist lediglich die Chipgröße dividiert durch die Zahl der Shader! Es ist damit also nur ein grober Vergleich.

Viel Spaß beim Anschauen!

[Leonidas]

Wahnsinn! Danke!

[Der_Korken]

Sieht interessant aus, auch wenn ich nur über die ersten 5-6 Bilder gegangen bin. Heute Abend gucke ich mir das mal genauer an.

[pixeljetstream]

Sehr schön. Neben cores ging auch noch sowas wie on-chip memory (cache/register sizes etc.) als Metrik.

Manchmal ist bissl unklar was Effizienz oder manche Achsen wirklich sind (da keine Einheit). Da es nur zum Vergleich untereinander dient aber okay.

FHD als Performance Basis ist schon bissl kritisch, gerade die großen GPUs sind da schon limitiert und kommen nicht mehr zur Geltung. Also bei Performance vs Cores zum Beispiel. Wenn sowas wie Blender oder Titel die gut skalierbar sind (Doom etc.) da genutzt würden, wäre der Einbruch weniger.

[Leonidas]

Richtig. Besser wäre es, den 4K-Index zu benutzen ... und für die Karten, wo es das nicht gibt, einfach die FHD-Performance /7,5 zu rechnen.

[Capsaicin]

Ja das ist eines der vielen Problemchen, wo man einfach abwägen muss... Einfach den FHD-Index umzurechnen ist auch nicht zielführend, gerade in Bezug auf die VRAM-Menge und allgemein die Eignung älterer Architekturen/kleinerer Chips für 4K. Dafür gibt es ja auch noch andere Grafiken, in denen der Unterschied zwischen 4K und FHD deutlich wird. Die Grafiken mit den Chips wären auch sehr ausgedünnt und nicht sehr aussagekräftig, wenn ich mich lediglich auf die 4K-Werte beschränkt hätte.

Manchmal ist bissl unklar was Effizienz oder manche Achsen wirklich sind (da keine Einheit). Da es nur zum Vergleich untereinander dient aber okay.
Die Einheiten der Achsen habe ich, wo geht (hoffe ich), hinzugefügt. Die Performance-Indexe sind halt relative Werte, also irgendwie einheitenlos, deswegen ist quasi nur, wie du schon sagst, der Vergleich untereinander möglich.

[Leonidas]

Man könnte es (zukünftig) auch umgedreht angehen: Den 4K-Index auf den FHD-Index applizieren, dort, wo es 4K-Werte gibt bzw. diese besser als FHD/7,5 sind (dann 4K*7,5 rechnen) ... sprich, eine Anpassung des FHD-Index auf die bessere Skalierung des 4K-Index.

[Capsaicin]

Ich denk mal drüber nach. Das immerwährende Problem ist dabei halt das, welches ich in der fünften Grafik als "Scaling Gap" bezeichnet habe. Da stecken halt CPU-Limit, aber eben auch Architekturunterschiede drin.
Btw. wieso genau 7,5?
Wenn Ampere und RDNA2 draußen sind, sieht die 4K-Datenlage vermutlich viel besser aus, da macht es dann evtl. Sinn einfach den 4K-Index zu benutzen. Mal schauen.

[bnoob]

Danke für die top Arbeit!

[Capsaicin]

Gerne bzw. danke :)

[Benutzername]

Scharfe Arbeit! :up:

[Leonidas]

Btw. wieso genau 7,5?


GeForce GTX 980 Ti
FHD: 750%
4K: 100%

Wenn man es genau machen wollte, müsste man aber in jeder Architektur die kleinste Karte mit 4K-Index nehmen und von dieser ausgehend anhand des FHD-Indexes interpolieren. Sprich eine Interpolation pro Karten-Generation.

[woodsdog]

Man sieht sehr schön wie sich die RDNA1 karten/chips von allen anderen AMD Produkten unterscheiden und sich eher wie Pascal/Turing abbilden.

[Capsaicin]

GeForce GTX 980 Ti
FHD: 750%
4K: 100%
Ah ok!
Wenn man es genau machen wollte, müsste man aber in jeder Architektur die kleinste Karte mit 4K-Index nehmen und von dieser ausgehend anhand des FHD-Indexes interpolieren. Sprich eine Interpolation pro Karten-Generation.
Ja das ließe sich machen. Nur für Kepler geht das nicht, aber das wäre nicht so schlimm
Man sieht sehr schön wie sich die RDNA1 karten/chips von allen anderen AMD Produkten unterscheiden und sich eher wie Pascal/Turing abbilden.
Jep. Und an Maxwell, dass die Architektur quasi einen Fertigungssprung ersetzt hat :O

[Capsaicin]

Es ist Zeit für ein Update!
Die Basis der Diagramme bildet jetzt der 4K-Index. Für alle Modelle ohne 4K-Index habe ich entsprechende Werte berechnet. Die sind in den Grafiken mit gestrichelten Linien verbunden.

Für alle, die es interessiert:
Für die Modelle ohne zugehörigen 4K-Wert bin ich nach etwas Ausprobieren und Überlegen so vorgegangen:
Um plausible Werte zu bekommen, musste ich das, was ich "Scaling Gap" (4K-Index geteilt durch FHD-Index) genannt habe, berücksichtigen (hier 3. Grafik). Ich habe mittels linearer Regression eine Ausgleichsgerade (y=m*x+t) über alle vorhandenen Werte von Turing, Pascal und Navi aus dieser Grafik erstellt. Mit der Steigung (m) dieser Gerade habe ich für jede einzelne Grafikkarten-Generation einen individuellen Achsenabschnitt (t) bestimmt. Daraus wiederum den Gap ( y ) für die Modelle ohne 4K-Index, und daraus schließlich den 4K-Wert.
Die Kepler-Generation habe ich dann auch noch ergänzt: Im Grunde ging das nach dem selben Prinzip, aber beim t brauchte ich einen Schätzwert als Referenz, sodass ich mich da beim t von Polaris bedient habe. Das scheint mir sowohl bzgl. der Architektur, als auch bzgl. der resultierenden Werte plausibel.

[Capsaicin]

In den Grafiken mit den Grafikchips (Post 2 und 3) habe ich nachträglich einen Fehler entdeckt: Der Performance-Wert für GP108 war falsch. Wenn die korrigierten Grafiken mit FullHD-Index noch mal gewünscht werden, kann ich sie auch noch mal posten.
Ansonsten folgen hier die Grafiken auf Basis der 4K-Werte. Die Werte sind ja übernommen von entsprechenden Modellen, also gilt die gleiche Grundlage wie im vorangegangenen Post.
Eine kleine Änderung gab es noch: Als Basis für GK110 dient jetzt die etwas performantere GTX 780Ti anstatt der Titan Black, wobei das aufgrund der Berechnungen sowieso nur fiktive Werte sind.

[Capsaicin]

Hier der Rest :smile:

Wo, meint ihr, stehen Ampere und RDNA2 in den Grafiken, wenn sie erschienen sind? :freak:

[Badesalz]

Ja das ist eines der vielen Problemchen, wo man einfach abwägen muss...Ich bin extrem erstaunt darüber woher du so viele TGP Werte auftreiben konntest. Sonst wäre das alles zwar nicht sinnlos, aber schon bisschen am Ziel vorbei.

Fällt mir aktuell erst so richtig auf, da die 24GB GDDR6X auf der 3090 samt Verlusten der Versorgung sich in etwa 130W :freak: ziehen sollen. Und die Karte wird die Leistung u.a. davon nehmen. Und GPUs kauft man als Endkunde eher nicht. Nur ganze Grafikkarten. Andererseits läuft das auch so garnicht ohne Vram.

[Capsaicin]

Die Verbrauchswerte sind die Werte aus dem Gfx-Marktüberblick, sind also die gleichen für FullHD und 4K. Die Werte der Chips sind übernommen von den Werten der Modelle, beziehen sich also auf die gesamte Grafikkarte.

Btw ich denke, dass sich Ampere und RDNA2 in vielen dieser Metriken ähnlicher sein werden als die letzten Generationen

[Capsaicin]

Die Index-Werte für die ersten RTX 3000- und RX 6000-GPUs sind ja schon da, also gibt es hier eine schnelle Übersicht.
AMD hat tatsächlich die Effizienzkrone errungen, mit einem Design, das sich in Spielen wohl gut auslasten lässt, jedenfalls gibt es für die TFLOPS ziemlich viel Leistung. Und das im Durchschnitt, obwohl ja einige Spiele eher suboptimal auf der GPU laufen.
NVidia verbaut noch ein paar mehr Transistoren in seinem GA102 und hält damit die Performance-Krone (vor allem in 4K), kann die TFLOPS aber nicht mehr so gut anbringen wie noch bei Turing. Entgegen dem Trend ist die Architektur wohl mehr für Compute ausgelegt, was vor allem auffällt, wenn man sich die Performance pro Kern anschaut.
Die Zeit wird zeigen, ob sich NVidia und AMD nach dieser Art Rollentausch weiter auseinander leben werden, wobei ich das doch für wahrscheinlich halte.

[Wuge]

Mega!

[pixeljetstream]

Nice.

Performance per Core ist imo nicht so gut, weil core rein über die fp32 Leistung nicht mehr gut moderne GPU widerspiegelt. Ist aber auch schwer da gute methrik zu finden. Die ALUs sind flächenmäßig ja klein, während der Rest wächst (SMs. Cachegrößen etc.).

[Capsaicin]

Ja, die pro-Kern-Metrik ist keine ganz vergleichbare Zahl, besonders seit Ampere. Die Kerne an sich werden mit den Nodes ja immer kleiner, aber der Trend zeigt generell immer größere Kerne, also in Transistoren gemessen z.B.. Das sind halt neue Funktionen wie RT etc., aber auch mehr Drumherum wie Caches, wie du schon sagst.
Bei der Performance ist auch z.B. die int-Leistung mit drin, nicht ausschließlich fp32.
Trotzdem finde ich die pro-Kern-Metrik doch ganz interessant, weil sie Trends und Design-Unterschiede schön aufzeigt. Wie z.B. NVidias Verdopplung der Rechenpower in fp32, ein Ansatz, der im Gegensatz zu NVidias bisherigen Designs in erster Linie Compute-Anwendungen zugute kommt, während AMD genau das Gegenteil gemacht hat: Eine Architektur weg von Compute-Eignung hin zu bestmöglicher Auslastung der Kerne, zulasten der Roh-Rechenpower.
Ist also weniger ein Vergleich zwischen Kernen, sondern mehr einer zwischen GPU-Designs.