AMD e NVidia: l’evoluzione della specie (parte 2)

Dopo aver visto i numeri di base e le prestazioni per area delle nuove GPU di AMD e NVidia è ora di analizzare i consumi di questi chip.

Mentre ottenere i dati di area e i GFLOPS delle GPU è facile, i dati di potenza non sono disponibili nella forma che ci interessa per questa analisi: tutti i siti che recensiscono CPU e GPU misurano il consumo complessivo del sistema e non il consumo dei singoli componenti (che è molto difficile da fare con precisione). In mancanza di dati diretti, cercherò di stimare indirettamente il consumo delle GPU a partire dai dati pubblicati.

I consumi in long idle e full load (usando Metro 2033) secondo Anandtech, sono:


dove ho anche riportato il TDP dichiarato.

Questi numeri si riferiscono al consumo dell’intero sistema a monte dell’alimentatore, cioè alla presa di corrente (come mi ha confermato Ryan Smith, l’autore dell’articolo di Anandtech). Il primo passo per stimare la potenza delle sole GPU è quindi la correzione dei valori tenendo conto dell’efficienza dell’alimentatore usato, in modo da ottenere i valori a valle dell’alimentatore. In questa recensione, in Anandtech hanno usato un Antec TruePower Quattro 1200, che è stato recensito da loro stessi. I valori ottenuti per la rete americana (120 V, 60 Hz) sono:

La curva è molto piatta, quindi possiamo semplificare l’analisi e usare un solo valore per l’idle e un solo valore per il full load per tutte le GPU. In idle il sistema di test carica l’alimentatore intorno al 10% (efficienza del 78%) mentre in full load il carico è intorno al 30% (efficienza del 86%, interpolando linearmente tra i valori di carico del 20% e 50%).

I valori precedenti, corretti con la curva di efficienza dell’alimentatore, sono quindi:

Se prendiamo per buono il valore di 3 Watt per il long idle della 7970, il consumo in idle del sistema senza la GPU si attesta a 80W – 3W = 77W. Assumendo che questo valore sia uguale per tutte le GPU (visto che il sistema è lo stesso), la differenza tra il consumo in full load e questo valore base è:

Questi valori includono sia la GPU che il sistema sotto carico. Non c’è modo di separare i due con le sole informazioni disponibili, quindi cercherò di usare il TDP dichiarato per fare delle ipotesi ragionevoli. Le differenze tra i valori calcolati e i TDP sono:

Per quel che riguarda NVidia, la differenza è consistente intorno ai 40 Watt. La 7970 è un po’ sotto questo valore, mentre la 6970 è completamente fuori scala (probabilmente il valore di 250 Watt per il suo TDP è fin troppo conservativo). Supponendo che questi 40 Watt siano davvero la differenza tra il full load e l’idle del sistema senza la GPU (evidentemente la CPU non è al massimo carico in questo scenario), otteniamo come consumo delle GPU:

Da notare anche che questi dati sono per un preciso gioco, che potrebbe non stressare le GPU allo stesso modo. Come si vede, questi valori dipendono da un sostanzioso numero di ipotesi e i risultati vanno quindi usati con cautela.

Analisi

Mettendo i dati ottenti sopra in un grafico, otteniamo questo:

mentre il TDP dichiarato è

AMD a questo giro ha deciso di spendere un po’ più di potenza rispetto a 6970 (9%) mentre NVidia ha optato per un chip molto più parsimonioso del precedente, diminuendo del 22% la potenza consumata rispetto a gtx580. La situazione, come già visto per l’area, si inverte: mentre gtx580 consumava molto più di 6970, gtx680 consuma un po’ meno di 7970.

Come già fatto per l’area, possiamo calcolare l’efficienza energetica “grezza”, cioè quanti GFLOPS le due compagnie riescono a impaccare nei chip per ogni Watt consumato:

Anche in questo caso lo sforzo messo da NVidia per migliorare l’efficienza della sua architettura è evidente: gtx680 è 2.5 volte più efficiente di gtx580, un aumento enorme; d’altro canto, l’efficienza di gtx580 era meno della metà di 6970! AMD riesce ad incrementare l’efficienza energetica di solo il 30%, per due motivi:

  • l’architettura precedente, VLIW, era molto piccola ed efficiente; come per l’area, AMD ha dovuto spendere potenza elettrica per supportare questa nuova architettura più complessa
  • l’efficienza energetica di AMD rimane comunque inarrivabile perfino per Kepler: gtx680 accorcia molto le distanze ma 7970 conserva comunque un 10% di vantaggio

Le prestazioni complessive delle GPU per unità di potenza elettrica sono:

Questi i risultati dei soli giochi in formato grafico:

Come ci si può immaginare, nei giochi vediamo la stessa situazione vista per l’area: mentre 6970 era più efficiente di gtx580 in entrambi i giochi considerati, gtx680 stringe molto le distanze nel primo gioco e supera ampiamente 7970 nel secondo gioco. gtx680 ha migliorato le prestazioni per Watt rispettivamente del 50% e 90% rispetto a gtx580, mentre 7970 si ferma ad un 20-30% su 6970.

Nel GPGPU invece le GPU si alternano, con AMD che guadagna:

7970 inverte i risultati nel primo test, portandosi in vantaggio là dove 6970 era in svantaggio. Negli altri due test invece chi era in vantaggio rimane in vantaggio e anzi allunga, segno che diverse architetture si adattano meglio a diversi task. Il secondo test è sempre molto difficile per NVidia, dove perde anche in quest’ultima metrica rispetto a gtx580.

7970, nel GPGPU, fa registrare un notevole e consistente aumento rispetto a 6970, del 50%, 60% e 90% rispettivamente, con un aumento del numero di transistor del solo 40%: è evidente che questi transistor sono stati ben spesi per questo genere di task.

Anche in questop caso, quando gk110 uscirà sul mercato aggiungerò i suoi dati a quelli di gtx680 e 7970 per vedere come il nuovo “superchip” si piazza in questo panorama a 28 nm.

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