Bequemer als Backup Bequemer als Backup - Wuala

Prüfstand | Grafikkarten
Schnelle Grafikkarten entwickeln
viel Wärme, die die Hersteller
durch große Kühlkörper und
schnell drehende Lüfter in den
Griff bekommen wollen. Dies resultiert
nicht selten in einer störenden
Geräuschentwicklung.
Unsere Testkarten sind jedoch,
bis auf die übertaktete Version
der Asus Radeon HD 4870, im
Desktop-Betrieb angenehm leise
und liegen bei maximal sehr
guten 0,5 Sone. Allein die Asus-
Karte kommt auf 1,3 Sone, was
sich zwar noch auf befriedigendem
Niveau befindet, dennoch
bereits ungefähr so laut ist wie
die Zotac GeForce 9800 GTX+ im
3D-Betrieb. In Letzterem bringt
es die übertaktete Asus-Karte auf
nervige 3,3 Sone und ist die mit
Abstand lauteste Karte im Testfeld.
Dafür wird die GPU der
Asus-Karte im Test nicht wärmer
als 60 Grad Celsius. Auch die
9800-GTX+-Modelle siedeln sich
in diesem Temperaturbereich
an. Im Gegensatz dazu kommt
Shader-ALUs bei Nvidia und AMD
Beim Vergleich der technischen
Daten fällt auf, dass AMD deutlich
mehr Recheneinheiten verwendet
als Nvidia. In den GPUs
der Radeon HD 4800er-Familie
werkeln 800 Shader-ALUs (Arithmetik-/Logik-Einheiten)
am Bildaufbau,
während der GeForce
GTX 260/280 mit 192 beziehungsweise
240 ALUs auskommen
muss. Beim GeForce 9800
GTX+ sind es sogar nur 128
ALUs. In ihren Fähigkeiten sind
sich die AMD- und Nvidia-ALUs
sehr ähnlich. Beide können pro
Takt eine skalare Addition,
Subtraktion, Multiplikation oder
eine kombinierte Multiplikation/
Addition (MAD) ausführen. Nvidia
gibt zwar noch eine weitere
Multiplikation pro ALU an,
die aber nur bei Nicht-Grafik-
(GPGPU-)Anwendungen möglich
ist. Nvidias Grafikchips enthalten
zusätzlich spezielle ALUs
für komplexe Funktionen wie
Reziprokwert, Wurzel, Winkelfunktionen
und Logarithmus, die
aber mehrere Takte benötigen.
Bei AMD kann jede fünfte ALU
zusätzlich spezielle Funktionen
ausführen. AMD müsste seinem
Konkurrenten mit seinen 800
ALUs jedenfalls haushoch überlegen
sein. Nvidia treibt seine
ALUs zwar mit einem um 50 bis
120 Prozent höheren Takt an,
was aber die mehr als dreimal
höhere ALU-Zahl der Radeon-
Chips nicht ausgleichen kann.
Nvidia kann seine geringere Rechenleistung
aber mit einer sehr
guten Auslastung der Shader-
ALUs ausgleichen. Dabei hilft,
dass die Berechnung eines Bildes
(Frames) aus sehr vielen Einzelaufgaben
(Threads) besteht,
AMD verwendet superskalare Recheneinheiten,
die fünf verschiedene Rechenoperationen
parallel ausführen können.
von denen die GeForce-Chips
bis zu 30ˇ000 gleichzeitig verwalten
können. Ein solcher Thread
kann beispielsweise ein zu berechnender
Bildpunkt sein.
Für die Ausführung eines Shader-Programms
sind bei Nvidia
bis zu 30 SIMD-(Single Instruction
Multiple Data)Einheiten aus
jeweils acht ALUs zuständig,
die mehrere Threads parallel bearbeiten
können. Jede SIMD-
Einheit bearbeitet zu einem
Zeitpunkt eine Gruppe von 32
Threads parallel (bei Vertex-Shadern
sind es nur 16 Threads).
Diese Gruppe von Threads bezeichnet
Nvidia als Warp. Die
ALUs müssen also jeden Befehl
viermal wiederholen, um den
gesamten Warp abzuarbeiten.
Falls die Berechnung eines Warp
ins Stocken gerät, weil beispielsweise
erst ein Texturwert aus
dem externen Speicher geholt
werden muss, stehen immer genügend
andere Warps bereit,
deren Daten schon im Cache stehen
und auf die der Grafikchip
sofort umschalten kann. Auf
diese Weise versteckt Nvidia die
unweigerlichen Wartezeiten (Latenzen)
und kann die ALUs nach
eigenen Angaben zu über
95 Prozent auslasten.
Auch die Radeon-4800-Chips arbeiten
nach diesem Prinzip und
halten zur Überbrückung von
Wartezeiten immer genügend
viele Threads vorrätig. Ihre zehn
SIMD-Einheiten umfassen 16 Recheneinheiten,
die eine Gruppe
aus 64 Threads parallel bearbeiten.
Auch hier müssen die Recheneinheiten
jeden Befehl also
viermal wiederholen. AMDs Recheneinheiten
sind allerdings
wesentlich leistungsfähiger als
Nvidias, da sie gleich fünf ALUs
enthalten, von denen jede einen
anderen Befehl ausführen kann
(superskalar). Eine Radeon-Recheneinheit
kann beispielsweise
gleichzeitig eine Addition, eine
Multiplikation, eine Vergleichsoperation,
eine Bit-Schiebeoperation
und eine kombinierte
Multiplikations-Additions-Operation
ausführen.
Nvidia bestückt jede SIMD-
Einheit mit acht skalaren
Recheneinheiten und fasst
drei SIMD-Einheiten zu einem
„Texture Processing Cluster“
zusammen.
Wenn aber die Befehle eines Programms
auf die Ergebnisse der
jeweils vorausgehenden Rechenoperation
aufbauen, lässt es sich
nicht parallelisieren. AMDs superskalare
Recheneinheiten sind
dann nicht schneller als Nvidias
skalare Recheneinheiten. AMDs
Einheiten sind nur dann effektiv,
wenn das Programm aus möglichst
vielen, voneinander unabhängigen
Berechnungen besteht.
Der Shader-Compiler im
Radeon-Treiber kann aus einem
solchen Shader-Programm dann
immer fünf voneinander unabhängige
Operationen extrahieren,
die sich parallel ausführen
lassen. Da dies in der Praxis nicht
immer zutrifft, kann AMD seine
ALUs nicht ganz so gut auslasten
wie Nvidia.
Generell sind die Nvidia-Chips
dann am effizientesten, wenn
ein Spiel möglichst viele Shader-
Programme mittlerer Länge verwendet.
Die GeForce-Chips können
dann ihre Fähigkeit, eine
sehr hohe Zahl von Einzel-
Threads verwalten zu können,
optimal ausspielen. Ein Spiel
verwendet übrigens immer
einen Mix aus Shader-Programmen
mit sehr unterschiedlicher
Länge, man kann bei den Pixel-
Shadern aber von einem Durchschnittswert
von rund 150 bis
200 Instruktionen ausgehen.
Vertex-Shader sind in der Regel
nur halb so lang.
AMD-GPUs fühlen sich am
wohlsten, wenn ein Spiel möglichst
lange Shader-Programme
aus 200 und mehr Instruktionen
verwendet. Dann ist die Wahrscheinlichkeit
hoch, in einem
Shader-Programm fünf voneinander
unabhängige Operationen
für die superskalaren Recheneinheiten
zu finden. AMD
setzt also darauf, dass zukünftige
Spiele längere Shader-Programme
verwenden, was nicht
nur die Spielegrafik interessanter
macht, sondern auch die Gesamtzahl
der benötigten Shader
verringern kann. Der Shooter
Crysis benötigt für seine gelungene
Dschungel-Grafik beispielsweise
noch rund 85ˇ000
Shader-Programme, die sich natürlich
nur unter großem Aufwand
pflegen lassen. Längere
und komplexere Shader-Programme
könnte man dagegen
universell für eine ganze Material-Gruppe
und für verschiedene
Beleuchtungssituationen
einsetzen und den Entwicklungsprozess
damit vereinfachen.
Vielleicht können die Radeon-Chips
bei zukünftigen
Spielen ihr Potenzial noch etwas
besser ausspielen. (M. Bertuch)
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©
c’t 2008, Heft 20
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