Der Kauf einer neuen Grafikkarte ist eine der großen Freuden, wenn man einen Gaming- oder anderen Hochleistungs-PC besitzt. Sie können einen Computer nehmen, den Sie derzeit besitzen, und ihn für einen Bruchteil der Kosten einer ganzen Maschine auf aktuelle Grafikstandards aufrüsten.

Obwohl Ihre GPU^(GPU) eine Schlüsselkomponente für die Spieleleistung ist, arbeitet sie leider nicht isoliert. Es hängt von den anderen Komponenten im Computer ab, ob sie ihre Arbeit richtig erledigen, oder es kann sein volles Potenzial nicht ausschöpfen. Dies wird als „Engpass“ bezeichnet und ist ein wichtiger Aspekt beim Kauf einer neuen GPU . Insbesondere ein Engpass zwischen Ihrer GPU und der vorhandenen CPU ist ein wichtiges Anliegen.

Glücklicherweise gibt es einige Online-Tools, die Ihnen dabei helfen, Engpässe zu erkennen und Ihre Entscheidung darauf zu stützen. Insbesondere werden wir uns ein umfassendes Tool ansehen, das unter gpucheck.com zu finden ist .

Bevor wir uns mit den tatsächlichen Schritten befassen, die erforderlich sind, um festzustellen, ob zwischen Ihrer vorhandenen CPU und Ihrer potenziellen GPU ein Engpass besteht , müssen wir kurz erläutern, was ein Engpass in der Praxis ist.

Was genau ist ein GPU-CPU-Engpass^{(Bottleneck Exactly)} ?

Wenn Sie ein Videospiel spielen, arbeitet jede Komponente Ihres Computers an einem Aspekt des Gesamtsystems. Ihre CPU ist im Allgemeinen für physikalische Berechnungen verantwortlich, sie denkt für die Spiel-KI, führt die Spiellogik aus, verwaltet Animationen und so weiter. Ihre GPU rendert alle visuellen Elemente, die Sie sehen, einschließlich aller geometrischen Drahtgitter, der darum gewickelten Texturen, Beleuchtung und Schatten.

Natürlich kann die GPU einen bestimmten Frame des Spiels nicht rendern, wenn die CPU die erforderlichen Berechnungen nicht abgeschlossen hat. Wenn Ihr Charakter ein Messer nach dem Kopf eines Kobolds geworfen hat, kann die GPU den Aufprall nicht darstellen, wenn die CPU ihr nicht mitgeteilt hat, ob das Messer das Ziel getroffen hat!

Das Gegenteil ist auch wahr. Wenn die CPU mit ihren Berechnungen fertig ist, aber die GPU noch nicht mit dem Rendern des vorherigen Frames fertig ist, muss die CPU darauf warten und möglicherweise sogar die Arbeit verwerfen, weil sie nicht mehr relevant ist.

In einer Situation, in der eine Komponente darauf wartet, dass eine andere ihre Arbeit beendet, bevor sie mit ihrer eigenen Arbeit fortfährt, haben Sie einen Engpass. Grundsätzlich^(Basically) ist das gesamte System nur so schnell wie die langsamste Komponente in der Kette. In Videospielen äußert sich dies im Allgemeinen in einer durch die langsamere Komponente begrenzten Bildrate.

Sind Engpässe allgemein schlecht?

Nein! Tatsächlich gibt es fast immer^{(always )} einen Engpass in jedem System. Es ist unglaublich selten, dass ein Computer in jeder Situation perfekt ausbalanciert ist und jede Komponente ihr volles Potenzial ausschöpft. Die Frage ist also nicht wirklich, ob es einen Engpass gibt, sondern ob das Ausmaß, in dem die langsameren Komponenten die Dinge einschränken, ein Problem darstellt.

Wenn Sie mit Ihrer CPU nur 98 % oder 99 % der maximalen Leistung Ihrer GPU^(GPUs) nutzen können, ist das kaum ein Problem. Wenn Sie aufgrund einer langsamen CPU^(CPU) nur 70 % des Potenzials Ihrer GPU nutzen, haben Sie Geld für Hardwareleistung verschwendet, auf die Sie ohne ein weiteres Upgrade nicht zugreifen können.

Wenn Ihre neue GPU 100 % gibt, Ihre CPU aber nur zu 50 % ausgelastet ist, bedeutet dies, dass Sie eine schnellere Karte hätten anschließen und eine noch bessere Leistung genießen können. Diese Situation ist jedoch weniger problematisch, da wir unsere Computer normalerweise für andere Aufgaben als nur zum Spielen von Videospielen verwenden.

Für andere Anwendungen genießen Sie also immer noch den Vorteil dieser freien CPU - Kapazität. Ganz zu schweigen davon, dass Sie etwas Platz haben, um zusätzliche Hintergrundaufgaben auszuführen, ohne die Spielleistung zu beeinträchtigen. Kurz gesagt – GPU- Engpass gut, CPU -Engpass schlecht.

Zusätzliche Faktoren, die die Interpretation von Engpässen beeinflussen^{(Affect Bottleneck Interpretation)}

Es geht um mehr, um den Schweregrad des Engpasses zu interpretieren, als nur zu sagen, dass GPU X und CPU Y schlecht zusammenpassen. Das liegt daran, dass verschiedene Arten von Software unterschiedliche Belastungen für beide Komponenten darstellen.

Ein Spiel, das nur wenig CPU - Funktionen nutzt, lässt Ihre GPU mit jeder Bildrate fliegen, die sie verwalten kann. Laden^(Load) Sie andererseits ein CPU -intensives Simulations- oder Strategiespiel auf, und plötzlich tankt Ihre normalerweise nicht ausgelastete ^(CPU)CPU stattdessen die Bildrate.

Die Einstellungen, die Sie zum Spielen verwenden, beeinflussen diese Berechnung ebenfalls. Beispielsweise belastet das Spielen mit höheren Auflösungen die GPU stärker und verlangsamt sie, da es länger dauert, höhere Pixelzahlen zu verarbeiten. Je höher die Auflösung, desto weniger Flaschenhals wird die CPU .

Weil es immer noch die gleiche Arbeit macht, aber die GPU macht mehr. Wenn Ihre CPU also die Bildraten bei 1080p auf 60 Bilder pro Sekunde begrenzt, erhalten Sie immer noch 60 fps bei 1440p oder 4K, vorausgesetzt, Ihre GPU ist dazu in der Lage.

Mit GPU Check nach ^{(GPU Check)}Engpässen suchen^{(Bottlenecks)}

Nun, da wir die Präambel aus dem Weg geräumt haben, lassen Sie uns tatsächlich eine virtuelle Engpassprüfung durchführen.

Navigieren Sie zunächst zu dieser Seite^{(this page)} bei GPU Check. Wählen Sie nun unter der ersten Kombination die ^{(first combination)}GPU , die Sie derzeit haben, sowie die CPU , die Sie derzeit haben.

Unter gewünschter Qualitätseinstellung^{(desired quality setting)} werden wir dies unter ultra belassen^(ultra) , da wir diese Einstellung in Spielen verwenden möchten. Wenn Sie nach etwas Niedrigerem streben, passen Sie es entsprechend an.
Wählen Sie nun unter der zweiten Kombination die GPU aus, die Sie kaufen möchten. Klicken Sie abschließend auf Gleichen Prozessor verwenden^{(use same processor)} .

Klicken Sie dann auf Vergleichen^(Compare) .

Schauen wir uns die Ergebnisse an und interpretieren sie. Die wichtigste Zahl hier ist CPU Impact on FPS . Dies zeigt, wie sehr die CPU die GPU zurückhält^(GPU) . Bei der alten Karte lag dieser Wert bei 10 %, was als OK gilt, obwohl er besser weniger sein sollte.

Die neue Karte wird held back 20% by the CPU.Das bedeutet, dass wir wahrscheinlich besser dran sind, eine etwas langsamere Karte zu kaufen, unsere vorhandene CPU zu übertakten oder die CPU zu einem späteren Zeitpunkt aufzurüsten.

Tatsächlich liegt diese neue GPU^(GPU) natürlich zwischen 36 % und 39 % über unserer aktuellen Kombination. Die Gesamtwertung der Kombination^{(Overall Combination)} zeigt uns, wie gut dies als absolute Leistungskombination bei Ultra-Einstellungen ist.

Anhand dieser Informationen sollten Sie in der Lage sein, eine fundierte Entscheidung darüber zu treffen, ob diese potenzielle GPU der richtige Kauf für Sie ist.

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

Buying a new graphics сard is one of the great joys of owning a gaming or other high-performance PC. You gеt to take a computer you currently оwn and, for a fraction of а whole machine’s cost, upgrade it tо current graphical 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.

Bernard Schäfer

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