GPU-Benchmark 2024: Leitfaden für aktuelle Grafikkartentests

Grafikprozessoren, auch bekannt als GPUs, sind ein kritischer Bestandteil moderner Computer, insbesondere wenn es um grafikintensive Aufgaben wie Gaming, Videobearbeitung und maschinelles Lernen geht. Die Leistung einer GPU kann erheblich variieren, abhängig von der Marke, dem Modell und den technologischen Spezifikationen. Aus diesem Grund ist es für Verbraucher und Profis gleichermaßen wichtig, die Leistungsfähigkeit von Grafikkarten objektiv vergleichen zu können. GPU-Benchmarks bieten diesen Vergleich, indem sie eine Reihe von Standardtests und -szenarien verwenden, um die Geschwindigkeit und Effizienz verschiedener Grafikprozessoren zu messen.

Benchmarks für GPUs bestehen aus verschiedenen grafischen und rechnerischen Tests, die dazu dienen, ihre Rendering-Geschwindigkeit, Frame-Raten, die Fähigkeit zur Verarbeitung komplexer Szenen und die allgemeine Effizienz unter Last zu bewerten. Diese Tests umfassen in der Regel Spiele in Echtzeit, synthetische Benchmarks, die spezielle Algorithmen verwenden, und professionelle Anwendungen, die auf die Leistung in spezifischen Branchen abzielen. Die Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke nicht nur für diejenigen, die eine neue GPU kaufen möchten, sondern auch für Entwickler, die die Kompatibilität und Leistung ihrer Software auf unterschiedlichen Hardware-Plattformen sicherstellen müssen.

Mit einer immer größer werdenden Auswahl an Grafikprozessoren und stetigen Innovationen im Bereich der Grafiktechnologie hat die Bedeutung von GPU-Benchmarks weiter zugenommen. Sie dienen als zuverlässiger Wegweiser für Verbraucher, um das Preis-Leistungs-Verhältnis verschiedener Modelle zu verstehen. Für Industrieexperten bieten Benchmarks entscheidende Erkenntnisse, die nicht nur die Entwicklung und Verbesserung der Grafikkartentechnologie vorantreiben, sondern auch dabei helfen, Trends und Fortschritte in der Grafikleistung nachzuvollziehen.

Grundlagen der GPU-Benchmarking

Die exakte Messung der Leistung einer GPU ist entscheidend, um ihre Effizienz und Schnelligkeit im Vergleich zu anderen auf dem Markt zu bewerten.

Leistungsmessung

Die Leistungsmessung einer GPU wird durch das Sammeln relevanter Daten während der Ausführung spezifischer Aufgaben durchgeführt. Hierzu zählen die Framerate (Bilder pro Sekunde) und die Renderzeit für einzelne Frames. Es ist entscheidend, dass diese Daten unter kontrollierten Bedingungen erfasst werden, um konsistente und vergleichbare Ergebnisse zu gewährleisten.

Bewertungskriterien

Eine GPU wird anhand mehrerer Kriterien bewertet:

• Rechenleistung: Gemessen in Teraflops (TFLOPS), gibt die theoretische maximale Leistungsfähigkeit an.
• Speicherbandbreite: Angegeben in Gigabyte pro Sekunde (GB/s), misst die Geschwindigkeit, mit der Daten zwischen GPU und Speicher übertragen werden können.
• Energieeffizienz: Hier wird der Stromverbrauch im Verhältnis zur erbrachten Leistung betrachtet.

Benchmarking-Methoden

Für die Evaluierung einer GPU existieren verschiedene Methoden:

• Synthetische Tests: Diese Tests beinhalten speziell entworfene Aufgaben, um spezifische Aspekte der GPU-Leistung herauszufordern.
• Reale Anwendungen: Hier werden reale Software und Spiele verwendet, um die Leistung in praxisnahen Szenarien zu messen.
• API-Tests: Die Kompatibilität und Leistung mit verschiedenen Programmierschnittstellen (APIs) wie DirectX oder Vulkan wird geprüft.

Beliebte GPU-Benchmarking-Tools

Beim GPU-Benchmarking unterscheidet man primär zwischen synthetischen und spielebasierten Benchmarks. Jeder Typ bedient unterschiedliche Szenarien und Anforderungen.

Synthetische Benchmarks

• 3DMark: Sie bietet eine Vielzahl von Testszenarien für verschiedene Arten von Hardware, einschließlich Smartphones und PCs. Die Tools reichen von einfachen Leistungstests bis hin zu anspruchsvollen DirectX 12-Renderaufgaben.
• Unigine Benchmarks: Fortschrittliche 3D-Engine-Technologie wird in Benchmarks wie Superposition genutzt, um die Stabilität und Leistung der GPU unter extremen Bedingungen zu testen.

Spielebasierte Benchmarks

• Shadow of the Tomb Raider: Das eingebaute Benchmark-Tool dieses Spiels misst die GPU-Leistung in einem realistischen, spielbasierten Szenario.
• Final Fantasy XV Benchmark: Dieses Tool ermöglicht Nutzern, die Effektivität ihrer GPU in Bezug auf spezielle Spieleinstellungen und Auflösungen zu bewerten.

Vergleich von GPU-Modellen

Beim Vergleich von GPU-Modellen werden Leistung, Effizienz und der jeweilige Anwendungszweck betrachtet. Unterschiedliche Modelle und Architekturen zielen darauf ab, spezifische Bedürfnisse von Anwendern zu erfüllen.

Desktop-GPUs

Desktop-GPUs sind für die Bedürfnisse von Computerspielern und allgemeine Verbraucheranwendungen ausgelegt. Ein populäres Beispiel ist die Nvidia GeForce RTX 3080, die mit ihrer Ampere-Architektur eine hohe Bildwiederholrate und Raytracing-Funktionalität bietet. Ein weiteres Modell ist die AMD Radeon RX 6800 XT, bekannt für seine hohe Bildrate und effiziente Energieverwendung.

• Nvidia GeForce RTX 3080
  • Architektur: Ampere
  • Merkmale: Raytracing, hohe FPS
• AMD Radeon RX 6800 XT
  • Architektur: RDNA 2
  • Merkmale: Effiziente Energieverwendung, hohe FPS

Mobile-GPUs

Mobile-GPUs, die in Laptops verwendet werden, optimieren Leistung im Kontext von Energieeffizienz und Wärmeabgabe. Die Nvidia GeForce RTX 3080 Laptop GPU bietet ähnliche Merkmale wie ihr Desktop-Pendant, aber angepasst für den mobilen Gebrauch. Die AMD Radeon RX 6800M ist eine weitere GPU für Laptops, die eine starke Gaming-Leistung bei begrenzter Leistungsaufnahme liefert.

• Nvidia GeForce RTX 3080 Laptop GPU
  • Anpassung: Energieeffizienz, reduzierte Wärmeentwicklung
• AMD Radeon RX 6800M
  • Fokus: Hohe Leistung bei Gaming, Energieeffizienz

Workstation-GPUs

Workstation-GPUs sind für professionelle Anwendungen wie CAD und 3D-Rendering konzipiert. Die Nvidia Quadro RTX 6000 schafft es, umfangreiche Datenmengen zu verarbeiten, was sie für rechenintensive Aufgaben geeignet macht. Die AMD Radeon Pro VII bietet eine außergewöhnliche Doppelpunktgenauigkeit, was für wissenschaftliche Simulationen und komplexe Berechnungen nützlich ist.

• Nvidia Quadro RTX 6000
  • Verwendung: Datenintensive, professionelle Anwendungen
• AMD Radeon Pro VII
  • Leistung: Hohe Doppelpunktgenauigkeit voor calculation-heavy Aufgaben

Benchmarking in verschiedenen Anwendungsfällen

Bei der Beurteilung der Leistungsfähigkeit von Grafikkarten ist Benchmarking ein unerlässliches Instrument. Es bietet quantifizierbare Daten, die zeigen, wie GPUs in spezifischen Szenarien abschneiden. Unterschiedliche Nutzungszwecke stellen unterschiedliche Anforderungen an die Hardware.

Gaming

Im Gaming-Bereich ist die Bildrate, oder FPS (Frames pro Sekunde), ein kritischer Indikator für die Performance einer GPU. Eine hohe und stabile FPS-Zahl ist für ein flüssiges Spielerlebnis erforderlich. Auflösung und Grafikeinstellungen sind ebenso wichtige Faktoren, die die Leistung beeinflussen.

• Auflösung:
  • 1080p (Full HD)
  • 1440p (QHD)
  • 2160p (4K)
• Grafikeinstellungen:
  • Niedrig
  • Mittel
  • Hoch
  • Ultra

Benchmark-Resultate werden oft in Form von durchschnittlichen, minimalen und maximalen FPS dargestellt.

Professionelle Anwendungen

Bei professionellen Anwendungen wie 3D-Modellierung, Videobearbeitung und CAD-Software sind die Anforderungen an GPU-Benchmarks anders gelagert. Hier stehen Rendering-Geschwindigkeit und Genauigkeit im Vordergrund.

• Schlüsselelemente:
  • Renderzeit (gemessen in Sekunden oder Minuten)
  • Kompatibilität mit professioneller Software
  • Unterstützung für spezielle Funktionen wie Raytracing

Verschiedene professionelle Benchmarking-Tools messen die Performance für spezifische Aufgabenstellungen.

Kryptowährungs-Mining

Kryptowährungs-Mining stellt eine weitere Dimension des GPU-Benchmarkings dar. Hier ist die Hashrate, also die Anzahl der Berechnungen, die eine GPU pro Sekunde durchführen kann, von größter Wichtigkeit.

• Wichtige Metriken:
  • Hashrate (gemessen in Megahashes oder Gigahashes pro Sekunde)
  • Energieeffizienz (Ratio von Hashrate zu Energieverbrauch)

Benchmark-Resultate im Mining sind entscheidend, um Profitabilität und Effizienz zu beurteilen.

Verstehen und Interpretieren von Benchmark-Ergebnissen

Das Verstehen von GPU-Benchmark-Ergebnissen erfordert Kenntnisse über FPS-Werte, Auflösungs- und Qualitätseinstellungen sowie den Einfluss von APIs und Grafiktreibern auf die Leistung.

FPS und Frametimes

Die “Frames per Second” (FPS) geben an, wie viele Bilder pro Sekunde eine Grafikkarte erzeugen kann. Ein hoher FPS-Wert steht für eine flüssige Bildausgabe. Frametimes, gemessen in Millisekunden, beschreiben die Dauer, die ein Frame zur Darstellung benötigt. Niedrigere Frametimes bedeuten eine schnellere Bildausgabe und weniger Verzögerung.

• Beispiel für eine FPS-Analyse:
  

  FPS-Wert	Spielerlebnis
  Unter 30	Ruckelig, unzureichend
  30 – 60	Akzeptabel
  Über 60	Flüssig, bevorzugt für Gaming

Auflösung und Grafikeinstellungen

Die Auflösung und die Grafikeinstellungen haben einen großen Einfluss auf die Performance. Eine höhere Auflösung belastet die Grafikkarte stärker, kann aber für ein detaillierteres Bild sorgen. Grafikeinstellungen wie Schattenwurf, Texturen und Anti-Aliasing beeinflussen ebenfalls die Grafikleistung. Benchmarks sollten für verschiedene Kombinationen dieser Einstellungen durchgeführt werden, um ein umfassendes Bild der Leistungsfähigkeit zu erhalten.

• Einfluss der Grafikeinstellungen:
  

  Einstellung	Leistungsanspruch
  Niedrig	Gering
  Mittel	Moderat
  Hoch	Hoch
  Ultra / Maximal	Sehr hoch

API-Leistung und Treiber-Einfluss

Die Performance einer Grafikkarte wird zudem durch die verwendete Programmierschnittstelle (API) wie DirectX oder Vulkan beeinflusst. Verschiedene APIs können die Hardwareressourcen unterschiedlich effizient nutzen. Grafiktreiber spielen ebenso eine entscheidende Rolle für die Leistung. Aktualisierungen können die Performance verbessern oder verschlechtern, daher ist es wichtig, stets die neueste Treiberversion zu verwenden für eine korrekte Bewertung der Benchmark-Ergebnisse.

• Beispiel für API-Leistung:
  

  API	Performance
  DirectX 11	Gut
  DirectX 12	Sehr gut
  Vulkan	Ausgezeichnet

Einfluss von Systemkomponenten auf die GPU-Leistung

Die Leistung einer GPU wird nicht nur durch ihre eigene Architektur und Spezifikationen bestimmt, sondern auch durch die Interaktionen mit anderen Systemkomponenten. CPU, RAM und Speicherlösungen sind entscheidend für eine optimale GPU-Performance.

CPU

Die CPU (Central Processing Unit) agiert als ein Dirigent für die GPU, indem sie Berechnungen vornimmt, die für das Rendering von Grafiken notwendig sind. Eine langsame CPU kann ein Engpass für die GPU darstellen, was als “CPU-Bottleneck” bezeichnet wird. Beispielsweise erfordert eine High-End-GPU für maximale Leistungsfähigkeit auch eine High-End-CPU, um Daten schnell zu verarbeiten und zu übermitteln.

RAM

Der RAM (Random Access Memory) beeinflusst die GPU-Leistung durch die Bereitstellung eines schnellen Speichers zur temporären Datenablage. Wichtige Faktoren sind hierbei:

• Kapazität: Mehr RAM ermöglicht größere Datenspeicherung für komplexe Szenen und Texturen.
• Geschwindigkeit: Höhere Taktraten erlauben schnelleren Datentransfer zwischen CPU, GPU und RAM.

Speicherlösungen

Unter Speicherlösungen versteht man diejenigen Laufwerke, auf denen die Spiele und Anwendungen installiert sind. SSDs (Solid State Drives) bieten schnelle Lese- und Schreibgeschwindigkeiten, die Ladezeiten verkürzen und somit auch die GPU besser auslasten können. HDDs (Hard Disk Drives), sind meist langsamer und können somit die Daten nicht so schnell zur Verfügung stellen, was zu einer verminderten GPU-Auslastung führt.

Zukunftsausblick und Technologietrends im Bereich GPU-Benchmarking

Mit Blick auf die Zukunft ist zu erwarten, dass GPU-Benchmarking immer anspruchsvollere Szenarien und Echtzeit-Datenanalyse integrieren wird. Die Entwicklung von Raytracing-Technologien, wie sie in neueren Grafikkarten der Serien NVIDIA RTX und AMD Radeon RX implementiert sind, lässt Anwender noch präzisere und realitätsnähere Benchmarks durchführen.

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) werden im GPU-Benchmarking immer mehr an Bedeutung gewinnen. Sie helfen dabei, Workloads zu simulieren, die denen in der realen Nutzung entsprechen, und können personalisierte Benchmarking-Tests ermöglichen, die spezifisch auf die Hardware-Konfiguration und Nutzungsweise des Anwenders zugeschnitten sind.

Hier eine Liste angenommener Technologietrends:

• Echtzeit-Raytracing: Komplexere Licht- und Schattensimulationen in Benchmarks.
• KI-basierte Optimierung: Automatisierte Anpassungen von Benchmarks basierend auf Nutzungsdaten.
• Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR): In Benchmarks integrierte Szenarien zur Leistungsbewertung von VR-/AR-Anwendungen.
• Cloud Benchmarking: Bewertung der Grafikleistung über Cloud-Plattformen.

Es wird erwartet, dass Benchmarks für Grafikkarten in Echtzeit auf API-Leistung und -Optimierung achten werden, wobei APIs wie Vulkan und DirectX 12 zunehmend in den Fokus rücken. Mobilität und Effizienz von GPUs, insbesondere im Bereich der Energieeffizienz und thermischen Leistung, werden ein Schlüsselfaktor für neue Benchmarking-Tests sein.

Insgesamt wird das GPU-Benchmarking technologisch fortschrittlicher und anpassungsfähiger, um mit den schnelllebigen Entwicklungen im Grafikkartenmarkt Schritt zu halten.