VietNetwork.Vn

Teraflop cung cấp một cái nhìn đơn giản về hiệu suất GPU, nhưng không tính đến sự khác biệt về kiến trúc, hiệu quả và tối ưu hóa phần mềm. Kiểm tra hiệu suất trong thế giới thực và hiểu biết về các chi tiết cụ thể của kiến trúc giúp so sánh GPU chính xác hơn.
Teraflops, thường được ca ngợi là thước đo so sánh GPU cuối cùng, có những hạn chế. Sự đơn giản hóa quá mức này không nắm bắt được độ phức tạp của GPU, che giấu hiệu suất thực sự của chúng. Thay vào đó, kiểm tra hiệu năng trong thế giới thực, hiểu biết sâu sắc về kiến trúc và cách sử dụng theo ngữ cảnh cụ thể mới là vấn đề quan trọng.


1. Teraflop là gì?

Một teraflop là một đơn vị tốc độ điện toán tương đương với một nghìn tỷ (10 12 ) phép tính dấu chấm động mỗi giây. Trong thế giới của các đơn vị xử lý đồ họa (GPU), teraflop thường được sử dụng làm thước đo hiệu suất. Về cơ bản, số lượng teraflop càng cao thì GPU có thể xử lý càng nhiều phép tính trong một giây, được cho là dẫn đến hiệu suất tốt hơn.

Teraflop được lấy từ các thông số kỹ thuật phần cứng của GPU, chủ yếu là tốc độ xung nhịp lõi, số lượng lõi và số lượng hoạt động trên mỗi chu kỳ. Đó là một con số dễ hiểu, nhưng giống như bất kỳ số liệu đơn giản hóa nào, nó sẽ sụp đổ khi sử dụng sai.

2. Khi Teraflop phù hợp để so sánh GPU

Teraflops có thể hữu ích khi so sánh các GPU có cùng kiến trúc và thế hệ. Vì các GPU này được xây dựng bằng cùng một công nghệ, nên chúng thường mở rộng hiệu suất theo số lượng teraflop có thể dự đoán được.

Ví dụ: nếu bạn so sánh hai card đồ họa thuộc cùng dòng NVIDIA RTX 3000, card đồ họa có số teraflop cao hơn thường sẽ hoạt động tốt hơn. Điều này là do các GPU này được thiết kế tương tự nhau và bất kỳ sự khác biệt nào về hiệu suất có thể chủ yếu là do sức mạnh xử lý của chúng, được biểu thị bằng số lượng teraflop.

3. Tại sao Teraflop không tốt cho việc so sánh GPU

Tuy nhiên, teraflop trở thành một chỉ báo hiệu suất kém tin cậy hơn nhiều khi so sánh GPU giữa các kiến trúc hoặc thế hệ khác nhau. Vấn đề chính ở đây là không phải tất cả các thất bại đều được tạo ra như nhau.

Cách GPU sử dụng teraflop có thể thay đổi đáng kể dựa trên kiến trúc của nó. Chẳng hạn, GPU NVIDIA sử dụng teraflop của nó khác với GPU AMD, dẫn đến các mức hiệu suất khác nhau mặc dù số lượng teraflop tương tự nhau. Tương tự, GPU hiện đại sẽ sử dụng teraflop hiệu quả hơn so với GPU cũ hơn, ngay cả khi chúng có cùng số lượng.

Nói cách khác, teraflop chỉ kể một phần của câu chuyện. Chúng không tính đến sự khác biệt về hiệu quả, băng thông bộ nhớ hoặc tối ưu hóa trình điều khiển có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất.

4. GPU đang hoạt động thông minh hơn, không khó hơn


GPU ngày nay ngày càng trở nên phức tạp và thông minh. Họ không chỉ thực hiện các phép tính một cách mù quáng—họ làm việc thông minh hơn.

Ví dụ: GPU hiện có các công nghệ như DLSS của NVIDIA và FidelityFX Super Resolution của AMD, sử dụng AI để nâng cấp hình ảnh có độ phân giải thấp hơn trong thời gian thực, cải thiện hiệu suất mà không làm giảm đáng kể chất lượng hình ảnh. Những công nghệ này có thể nâng cao đáng kể hiệu suất của GPU và chúng không liên quan gì đến teraflop.

Tương tự, những tiến bộ trong kiến trúc, chẳng hạn như quản lý bộ nhớ và xử lý song song tốt hơn, có thể cải thiện đáng kể hiệu năng của GPU. Một lần nữa, những cải tiến này không được phản ánh trong số lượng teraflop.

5. Giả mạo các số TFLOP

Một vấn đề khác khi sử dụng teraflop để so sánh GPU là các con số có thể bị thao túng. Các nhà sản xuất có thể "tăng" số lượng teraflop của họ bằng cách tăng tốc độ xung nhịp lõi hoặc số lượng lõi.

Tuy nhiên, những tăng cường này thường không chuyển thành cải tiến hiệu suất trong thế giới thực, vì chúng có thể dẫn đến tăng mức tiêu thụ điện năng và sinh nhiệt, điều này có thể làm giảm tốc độ GPU và làm giảm hiệu suất. Ngoài ra, mặc dù có sự gia tăng hiệu suất, nhưng nó không tỷ lệ thuận với sự gia tăng TFLOP (lý thuyết), do các ràng buộc trong kiến trúc của GPU, chẳng hạn như tắc nghẽn băng thông bộ nhớ hoặc bộ đệm GPU hạn chế.

6. Cách phù hợp để so sánh GPU

Vì vậy, nếu teraflop không phải là cách đáng tin cậy để so sánh GPU, thì đó là gì? Câu trả lời rất đơn giản: thử nghiệm hiệu suất trong thế giới thực.

Điểm chuẩn hiệu suất, chẳng hạn như điểm chuẩn do người đánh giá độc lập thực hiện, cung cấp thước đo chính xác nhất về hiệu suất của GPU. Chúng liên quan đến việc chạy GPU thông qua một loạt tác vụ hoặc trò chơi và đo lường hiệu suất của nó.

Khi xem điểm chuẩn, điều quan trọng là phải xem xét các tác vụ hoặc trò chơi cụ thể mà bạn sẽ sử dụng GPU. GPU có thể vượt trội ở một nhiệm vụ nhưng hoạt động kém ở một nhiệm vụ khác, vì vậy hãy kiểm tra điểm chuẩn phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.

Ngoài ra, hãy xem xét các yếu tố khác như mức tiêu thụ điện năng, nhiệt lượng tỏa ra và chi phí. GPU có thể có hiệu suất tuyệt vời, nhưng nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất của bạn nếu nó quá ngốn điện hoặc đắt tiền.