L'achat d'une nouvelle carte graphique est l'une des grandes joies de posséder un PC de jeu ou autre à hautes performances. Vous pouvez prendre un ordinateur que vous possédez actuellement et, pour une fraction du coût d'une machine entière, le mettre à niveau vers les normes graphiques actuelles.

Malheureusement, bien qu'il soit un élément clé des performances de jeu, votre GPU ne fonctionne pas de manière isolée. Cela dépend des autres composants de l'ordinateur pour faire leur travail correctement, sinon il ne peut pas atteindre son plein potentiel. C'est ce qu'on appelle le « goulot d'étranglement » et c'est une considération clé lors de l'achat d'un nouveau GPU . Un goulot d'étranglement entre votre GPU et le ^(GPU)CPU existant en particulier est une préoccupation importante.

Heureusement, il existe quelques outils en ligne conçus pour vous aider à détecter les goulots d'étranglement et à baser votre décision sur cela. Plus précisément, nous examinerons un outil complet disponible sur gpucheck.com .

Avant de creuser dans les étapes réelles impliquées pour déterminer s'il existe un goulot d'étranglement entre votre CPU^(CPU) existant et votre GPU potentiel , nous devons brièvement déballer ce qu'est un goulot d'étranglement en termes pratiques.

Qu'est-ce qu'un goulot d' étranglement GPU-CPU exactement^{(Bottleneck Exactly)} ?

Lorsque vous jouez à un jeu vidéo, chaque composant de votre ordinateur travaille sur un aspect du système global. Votre processeur est généralement responsable des calculs physiques, il réfléchit à l'IA du jeu, exécute la logique du jeu, gère l'animation, etc. Votre GPU restitue tous les visuels que vous voyez, ce qui inclut tous les wireframes géométriques, les textures enroulées autour d'eux, l'éclairage et les ombres.

Il est clair que le GPU ne peut pas restituer une image donnée du jeu si le CPU n'a pas terminé les calculs dont il a besoin. Si votre personnage a lancé un couteau sur la tête d'un gobelin, le GPU ne peut pas rendre l'impact si le CPU ne lui a pas dit si le couteau a touché la cible !

L'inverse est également vrai. Si le CPU a fini de faire ses calculs, mais que le GPU n'a pas fini de rendre l'image précédente, le CPU doit l'attendre, peut-être même vider le travail car il n'est plus pertinent.

Dans une situation où un composant attend qu'un autre termine son travail avant de poursuivre son propre travail, vous avez un goulot d'étranglement. Fondamentalement^(Basically) , l'ensemble du système n'est aussi rapide que le composant le plus lent de la chaîne. Dans les jeux vidéo, cela se manifeste généralement par une fréquence d'images limitée par le composant le plus lent.

Les goulots d'étranglement sont-ils universellement mauvais ?

Non! En fait, il y a presque toujours^{(always )} un goulot d'étranglement dans tout système. Il est incroyablement rare qu'un ordinateur soit parfaitement équilibré dans toutes les situations, chaque composant fonctionnant à son plein potentiel. Donc, le problème n'est pas vraiment de savoir s'il existe une sorte de goulot d'étranglement, mais plutôt de savoir si le degré auquel les composants plus lents limitent les choses est un problème.

Si votre CPU ne vous permet de bénéficier que de 98% ou 99% des performances maximales de votre GPU , ce n'est guère un problème. ^(GPUs)Si vous n'obtenez que 70 % du potentiel de votre GPU à cause d'un processeur^(CPU) lent , vous avez gaspillé de l'argent sur des performances matérielles auxquelles vous ne pouvez pas accéder sans une autre mise à niveau.

Si votre nouveau GPU donne 100%, mais que votre CPU n'est occupé qu'à 50%, cela signifie que vous auriez pu brancher une carte plus rapide et bénéficier de performances encore meilleures. Cependant, cette situation est moins problématique, étant donné que nous utilisons généralement nos ordinateurs pour des tâches autres que simplement jouer à des jeux vidéo.

Ainsi, pour d'autres applications, vous profiterez toujours de cette capacité de CPU disponible. Sans oublier d'avoir de la place pour exécuter des tâches d'arrière-plan supplémentaires sans affecter les performances du jeu. En bref - le goulot d'étranglement du GPU^(GPU) est bon, le goulot d'étranglement du CPU est mauvais.

Facteurs supplémentaires affectant l'interprétation des goulots d'étranglement^{(Affect Bottleneck Interpretation)}

Il y a plus à interpréter la gravité du goulot d'étranglement que de simplement dire que le GPU X et le CPU Y sont un mauvais match. En effet, différents types de logiciels présentent des charges différentes sur l'un ou l'autre des composants.

Un jeu qui n'utilise que peu les fonctions du processeur^(CPU) laissera votre GPU voler à n'importe quelle fréquence d'images qu'il peut gérer. D' un autre côté, chargez une simulation ou un jeu de stratégie gourmand en ressources processeur, et tout à coup, votre processeur généralement sous-utilisé augmente ^(Load)la ^(CPU)fréquence^(CPU) d'images à la place.

Les paramètres que vous utilisez pour jouer influencent également ce calcul. Par exemple, jouer à des résolutions plus élevées met plus de pression sur le GPU , le ralentissant car il faut plus de temps pour calculer un nombre de pixels plus élevé. Plus la résolution est élevée, moins le processeur^(CPU) devient un goulot d'étranglement.

Parce qu'il fait toujours le même travail, mais le GPU en fait plus. Donc, si votre processeur^(CPU) limite les fréquences d'images à 60 images par seconde lors de la lecture à 1080p, vous obtiendrez toujours 60 images par seconde à 1440p ou 4K, en supposant que votre GPU soit à la hauteur.

Vérification des goulots d'étranglement^{(Bottlenecks)} avec GPU Check

Maintenant que nous avons terminé le préambule, effectuons une vérification virtuelle des goulots d'étranglement.

• Tout d'abord, accédez à cette page^{(this page)} sur GPU Check. Maintenant, sous la première combinaison^{(first combination)} , choisissez le GPU que vous avez actuellement ainsi que le CPU que vous avez actuellement.

• Sous le paramètre de qualité souhaité^{(desired quality setting)} , nous allons le laisser sous ultra , car c'est ce paramètre que nous voulons utiliser dans les jeux. Si vous visez quelque chose de plus bas, ajustez en conséquence.
• Maintenant, sous la deuxième combinaison, choisissez le GPU que vous avez l'intention d'acheter. Enfin, cliquez sur utiliser le même processeur^{(use same processor)} .

• Cliquez ensuite sur Comparer^(Compare) .

Regardons les résultats et interprétons-les. Le nombre le plus important ici est CPU Impact on FPS . Cela montre à quel point le CPU retient le GPU . Avec l'ancienne carte, ce chiffre était de 10%, ce qui est considéré comme correct bien qu'il soit préférable qu'il soit inférieur.

La nouvelle carte est held back 20% by the CPU.Ce qui signifie que nous ferions probablement mieux d'acheter une carte légèrement plus lente, d'overclocker notre CPU existant ou de mettre à niveau le CPU à une date ultérieure.

Bien sûr, en termes réels, ce nouveau GPU représente entre 36% et 39% notre combinaison actuelle. Le score global de combinaison^{(Overall Combination)} nous montre à quel point cela est bon en tant que combo de performances absolues à des réglages ultra.

En utilisant ces informations, vous devriez être en mesure de faire un choix éclairé quant à savoir si ce GPU potentiel est le bon achat pour vous.

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

Buying a new graphics card is one of the greаt joys of owning a gaming or other high-performance PC. You get to tаke a computer you 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.

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