Comprar uma nova placa gráfica é uma das grandes alegrias de possuir um PC para jogos ou outro PC de alto desempenho. Você pode pegar um computador que possui atualmente e, por uma fração do custo de uma máquina inteira, atualizá-lo para os padrões gráficos atuais.

Infelizmente, apesar de ser um componente fundamental para o desempenho dos jogos, sua GPU não funciona isoladamente. Depende dos outros componentes dentro do computador para fazer seu trabalho corretamente, ou não pode atingir todo o seu potencial. Isso é conhecido como “gargalo” e é uma consideração importante ao comprar uma nova GPU . Um gargalo entre sua GPU e a CPU existente em particular é uma preocupação importante.

Felizmente, existem algumas ferramentas on-line projetadas para ajudá-lo a detectar gargalos e basear sua decisão nisso. Especificamente, veremos uma ferramenta abrangente encontrada em gpucheck.com .

Antes de nos aprofundarmos nas etapas reais envolvidas para determinar se existe um gargalo entre sua CPU existente e a ^(CPU)GPU em potencial , precisamos descompactar brevemente o que é um gargalo em termos práticos.

O que é exatamente um gargalo^{(Bottleneck Exactly)} GPU-CPU ?

Quando você está jogando um videogame, todos os componentes do seu computador estão trabalhando em algum aspecto do sistema geral. Sua CPU geralmente é responsável por fazer cálculos de física, faz o pensamento para a IA do jogo, executa a lógica do jogo, gerencia a animação e assim por diante. Sua GPU renderiza todos os visuais que você vê, incluindo todos os wireframes geométricos, as texturas em volta deles, iluminação e sombras.

Claramente, a GPU não pode renderizar um determinado quadro do jogo se a CPU não tiver concluído os cálculos necessários. Se seu personagem jogou uma faca na cabeça de um goblin, a GPU não pode renderizar o impacto se a CPU não disser se a faca atingiu o alvo!

O contrário também é verdade. Se a CPU terminou de fazer seus cálculos, mas a GPU não terminou de renderizar o quadro anterior, a CPU tem que esperar por isso, talvez até descartando o trabalho porque não é mais relevante.

Em uma situação em que um componente está esperando que outro termine seu trabalho antes de continuar com seu próprio trabalho, você tem um gargalo. Basicamente^(Basically) , todo o sistema é tão rápido quanto o componente mais lento da cadeia. Nos videogames, isso geralmente se manifesta como uma taxa de quadros limitada pelo componente mais lento.

Os gargalos são universalmente ruins?

Não! Na verdade, quase sempre^{(always )} há um gargalo em qualquer sistema. É incrivelmente raro que qualquer computador seja perfeitamente equilibrado em todas as situações, com cada componente funcionando em todo o seu potencial. Portanto, a questão realmente não é se existe algum tipo de gargalo, mas sim se o grau em que os componentes mais lentos limitam as coisas é um problema.

Se sua CPU só permite que você obtenha o benefício de 98% ou 99% do desempenho máximo de suas GPUs , isso dificilmente é um problema. Se você está obtendo apenas 70% do potencial de sua GPU por causa de uma CPU lenta , você desperdiçou dinheiro em desempenho de hardware que não pode acessar sem mais uma atualização.

Se sua nova GPU está dando 100%, mas sua CPU está apenas 50% ocupada, isso significa que você poderia ter conectado uma placa mais rápida e desfrutado de um desempenho ainda melhor. Embora essa situação seja um problema menor, já que geralmente usamos nossos computadores para outras tarefas além de apenas jogar videogame.

Portanto, para outros aplicativos, você ainda aproveitará o benefício dessa capacidade de CPU sobressalente. ^(CPU)Sem mencionar ter algum espaço para executar tarefas adicionais em segundo plano sem afetar o desempenho do jogo. Resumindo – gargalo de GPU bom, gargalo de CPU ruim.

Fatores adicionais que afetam a interpretação do gargalo^{(Affect Bottleneck Interpretation)}

Há mais na interpretação da gravidade do gargalo do que apenas dizer que GPU X e CPU Y são uma combinação ruim. Isso porque diferentes tipos de software apresentam cargas diferentes em cada componente.

Um jogo que faz apenas um uso leve das funções da CPU permitirá que sua GPU voe em qualquer taxa de quadros que possa gerenciar. Por outro lado, carregue^(Load) uma simulação com uso intensivo de CPU ou um jogo de estratégia e, de repente, sua ^(CPU)CPU geralmente subutilizada está diminuindo a taxa de quadros.

As configurações que você usa para tocar também influenciam esse cálculo. Por exemplo, jogar em resoluções mais altas coloca mais pressão sobre a GPU , tornando-a mais lenta porque leva mais tempo para processar contagens de pixels mais altas. Quanto maior a resolução, menos gargalo a CPU se torna.

Porque ainda está fazendo o mesmo trabalho, mas a GPU está fazendo mais. Portanto, se sua CPU estiver limitando as taxas de quadros a 60 quadros por segundo ao jogar em 1080p, você ainda obterá 60fps em 1440p ou 4K, supondo que sua GPU esteja à altura.

Verificando Gargalos^{(Bottlenecks)} com Verificação de GPU^{(GPU Check)}

Agora que temos o preâmbulo fora do caminho, vamos fazer uma verificação virtual de gargalos.

Primeiro, navegue até esta página^{(this page)} em GPU Check. Agora, na primeira combinação^{(first combination)} , escolha a GPU que você possui atualmente, bem como a CPU que possui atualmente.

Na configuração de qualidade desejada^{(desired quality setting)} , vamos deixar isso em ultra , já que é essa configuração que queremos usar nos jogos. Se você está buscando algo mais baixo, ajuste de acordo.
Agora, na segunda combinação, escolha a GPU que você pretende comprar. Por fim, clique em usar o mesmo processador^{(use same processor)} .

Em seguida, clique em Comparar^(Compare) .

Vamos olhar para os resultados e interpretá-los. O número mais importante aqui é o Impacto da CPU no FPS^{(CPU Impact on FPS)} . Isso mostra o quanto a CPU está retendo a GPU . Com o cartão antigo, esse valor era de 10%, o que é considerado OK, embora deva ser preferencialmente menor.

A nova placa é held back 20% by the CPU.O que significa que provavelmente é melhor comprar uma placa um pouco mais lenta, fazer overclock em nossa CPU existente ou atualizar a CPU posteriormente.

Claro que, em termos reais, esta nova GPU está entre 36% e 39% do que a nossa combinação atual. A pontuação geral da combinação^{(Overall Combination)} nos mostra como isso é bom como um combo de desempenho absoluto em configurações ultra.

Usando essas informações, você deve estar em condições de fazer uma escolha informada sobre se essa GPU em potencial é a compra certa para você.

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

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

Simon Duarte

About the author

Sou desenvolvedor web com experiência em Firefox e Google Docs. Sou formado em administração de empresas pela Universidade da Flórida. Minhas habilidades incluem: desenvolvimento de sites, sistema de gerenciamento de conteúdo (CMS), análise de dados e design de interface de usuário. Sou um consultor experiente que pode ajudar sua equipe a criar sites e aplicativos eficazes.

Veja o quanto sua CPU afunila sua GPU ANTES de comprá-la