Vea cuántos cuellos de botella tiene su CPU en su GPU ANTES de comprarlo

Comprar una tarjeta gráfica nueva es una de las grandes alegrías de tener una PC para juegos u otra PC de alto rendimiento. Puede tomar una computadora que posee actualmente y, por una fracción del costo de una máquina completa, actualizarla a los estándares gráficos actuales.

Desafortunadamente, a pesar de ser un componente clave para el rendimiento de los juegos, su GPU no funciona de forma aislada. Depende de los otros componentes dentro de la computadora para hacer su trabajo correctamente, o no puede alcanzar su máximo potencial. Esto se conoce como «cuello de botella» y es una consideración clave al comprar una GPU nueva . Un cuello de botella entre su GPU y la CPU existente en particular es una preocupación importante.

Afortunadamente, existen algunas herramientas en línea diseñadas para ayudarlo a detectar cuellos de botella y basar su decisión en eso. Específicamente, veremos una herramienta integral que se encuentra en gpucheck.com .

Antes de profundizar en los pasos reales involucrados para determinar si existe un cuello de botella entre su CPU^(CPU) existente y la posible GPU , debemos desglosar brevemente qué es un cuello de botella en términos prácticos.

¿Qué es exactamente un cuello de botella^{(Bottleneck Exactly)} GPU-CPU ?

Cuando juegas un videojuego, cada componente de tu computadora está trabajando en algún aspecto del sistema general. Su CPU generalmente es responsable de hacer los cálculos físicos, piensa en la IA del juego, ejecuta la lógica del juego, administra la animación, etc. Tu GPU renderiza todas las imágenes que ves, lo que incluye todos los marcos geométricos, las texturas que los envuelven, la iluminación y las sombras.

Claramente, la GPU no puede renderizar un cuadro dado del juego si la CPU no ha terminado los cálculos que necesita. Si tu personaje ha arrojado un cuchillo a la cabeza de un duende, la GPU no puede generar el impacto si la CPU no le ha dicho si el cuchillo dio en el blanco.

Lo contrario también es cierto. Si la CPU ha terminado de hacer sus cálculos, pero la GPU no ha terminado de renderizar el cuadro anterior, la CPU tiene que esperarlo, tal vez incluso desechando el trabajo porque ya no es relevante.

En una situación en la que un componente está esperando que otro termine su trabajo antes de continuar con su propio trabajo, tiene un cuello de botella. Básicamente^(Basically) , todo el sistema es tan rápido como el componente más lento de la cadena. En los videojuegos, esto generalmente se manifiesta como una velocidad de fotogramas limitada por el componente más lento.

¿Son los cuellos de botella universalmente malos?

¡No! De hecho, casi siempre^{(always )} hay un cuello de botella en cualquier sistema. Es increíblemente raro que una computadora esté perfectamente equilibrada en cada situación, con cada componente tarareando a su máximo potencial. Entonces, el problema realmente no es si existe algún tipo de cuello de botella, sino si el grado en que los componentes más lentos limitan las cosas es un problema.

Si su CPU solo le permite obtener el beneficio del 98% o 99% del rendimiento máximo de su GPU , eso no es un problema. ^(GPUs)Si solo obtiene el 70% del potencial de su GPU debido a una CPU lenta , ha desperdiciado dinero en el rendimiento del hardware al que no puede acceder sin otra actualización.

Si su nueva GPU está dando el 100 %, pero su CPU solo está ocupada en un 50 %, significa que podría haber conectado una tarjeta más rápida y disfrutado de un rendimiento aún mejor. Aunque, esta situación es un problema menor, dado que generalmente usamos nuestras computadoras para otras tareas además de jugar videojuegos.

Entonces, para otras aplicaciones, aún disfrutará del beneficio de esa capacidad de CPU adicional. ^(CPU)Sin mencionar tener algo de espacio para ejecutar tareas adicionales en segundo plano sin afectar el rendimiento del juego. En resumen: el cuello de botella de la GPU es bueno, el cuello de botella de la CPU^(CPU) es malo.

Factores adicionales que afectan la interpretación de cuellos de botella^{(Affect Bottleneck Interpretation)}

Interpretar la severidad del cuello de botella implica más que solo decir que GPU X y CPU Y son una mala combinación. Eso es porque los diferentes tipos de software presentan diferentes cargas en cada componente.

Un juego que solo hace un uso ligero de las funciones de la CPU^(CPU) permitirá que su GPU vuele a cualquier velocidad de fotogramas que pueda manejar. Cargue^(Load) un juego de simulación o estrategia que requiera mucha CPU , por otro lado, y de repente su ^(CPU)CPU , por lo general infrautilizada , está reduciendo la velocidad de fotogramas.

Los ajustes que utilizas para jugar también influyen en este cálculo. Por ejemplo, jugar a resoluciones más altas ejerce más presión sobre la GPU , lo que la ralentiza porque lleva más tiempo procesar un mayor número de píxeles. Cuanto mayor sea la resolución, menos cuello de botella se convierte en la CPU .

Porque sigue haciendo el mismo trabajo, pero la GPU hace más. Entonces, si su CPU limita las velocidades de cuadros a 60 cuadros por segundo cuando juega a 1080p, seguirá obteniendo 60 fps a 1440p o 4K, suponiendo que su GPU esté a la altura.

Comprobación de cuellos de botella^{(Bottlenecks)} con GPU Check

Ahora que tenemos el preámbulo fuera del camino, hagamos una verificación de cuello de botella virtual.

• Primero, navegue a esta página^{(this page)} en GPU Check. Ahora, en la primera combinación^{(first combination)} , elija la GPU que tiene actualmente y la CPU que tiene actualmente.

• En la configuración de calidad deseada^{(desired quality setting)} , vamos a dejarla en ultra , ya que esa es la configuración que queremos usar en los juegos. Si está apuntando a algo más bajo, ajústelo en consecuencia.
• Ahora, en la segunda combinación, elija la GPU que desea comprar. Finalmente, haz clic en usar el mismo procesador^{(use same processor)} .

• Luego haga clic en Comparar^(Compare) .

Veamos los resultados e interpretémoslos. El número más importante aquí es el impacto de la CPU en FPS^{(CPU Impact on FPS)} . Esto muestra cuánto la CPU está frenando a la GPU . Con la tarjeta anterior, esta cifra era del 10 %, lo que se considera correcto, aunque preferiblemente debería ser menor.

La nueva tarjeta es held back 20% by the CPU.Lo que significa que probablemente sea mejor comprar una tarjeta un poco más lenta, hacer overclocking en nuestra CPU existente o actualizar la CPU en una fecha posterior.

Por supuesto, en términos reales, esta nueva GPU es entre un 36 % y un 39 % superior a nuestra combinación actual. La puntuación de la combinación general^{(Overall Combination)} nos muestra lo bueno que es como combinación de rendimiento absoluto en configuraciones ultra.

Con esta información, debería estar en condiciones de tomar una decisión informada sobre si esa posible GPU es la compra adecuada para usted.

Buying a new graphics card is one of the great joys of owning a gaming or other high-performance PC. You get to take a computer you currently own and, for a fraction of a whole machine’s cost, upgradе it to currеnt grаphical 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.

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.