Los teraflops brindan una vista simplista del rendimiento de la GPU, pero no tienen en cuenta las diferencias en la arquitectura, la eficiencia y las optimizaciones de software. Las pruebas de rendimiento en el mundo real y la comprensión de las especificaciones de la arquitectura brindan una comparación más precisa de las GPU.
Los teraflops, a menudo aclamados como la mejor métrica de comparación de GPU, tienen limitaciones. Esta simplificación excesiva no capta la complejidad de la GPU y enmascara su verdadero rendimiento. En cambio, lo que importa son las pruebas de rendimiento del mundo real, la comprensión matizada de la arquitectura y los usos específicos del contexto.
¿Qué es un Teraflop?
Un teraflop es una unidad de velocidad informática que equivale a un billón (1012) operaciones de punto flotante por segundo. En el mundo de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU), los teraflops se utilizan a menudo como medida de rendimiento. Esencialmente, cuanto mayor sea el recuento de teraflops, más cálculos puede manejar una GPU en un segundo, lo que supuestamente conduce a un mejor rendimiento.
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Los teraflops se derivan de las especificaciones de hardware de una GPU, principalmente la velocidad del reloj del núcleo, la cantidad de núcleos y la cantidad de operaciones por ciclo. Es un número fácil de entender, pero como cualquier métrica demasiado simplificada, se desmorona cuando se usa mal.
Cuando los teraflops son buenos para las comparaciones de GPU
Los teraflops pueden ser útiles al comparar GPU de la misma arquitectura y generación. Dado que estas GPU se construyen con la misma tecnología, generalmente escalan su rendimiento de manera predecible con su recuento de teraflops.
Por ejemplo, si compara dos tarjetas gráficas de la misma serie NVIDIA RTX 3000, la que tenga el mayor número de teraflops generalmente funcionará mejor. Esto se debe a que estas GPU están diseñadas de manera similar y cualquier diferencia de rendimiento se puede atribuir en gran medida a su potencia de procesamiento, que está representada por el recuento de teraflops.
Por qué los teraflops son malos para las comparaciones de GPU
Sin embargo, los teraflops se vuelven un indicador de rendimiento mucho menos confiable cuando se comparan GPU en diferentes arquitecturas o generaciones. El problema principal aquí es que no todos los fracasos son iguales.
La forma en que una GPU usa sus teraflops puede variar significativamente según su arquitectura. Por ejemplo, una GPU NVIDIA usa sus teraflops de manera diferente a una GPU AMD, lo que da como resultado diferentes niveles de rendimiento a pesar de contar con teraflops similares. De manera similar, una GPU moderna usará sus teraflops de manera más efectiva que una más antigua, incluso si tienen el mismo conteo.
En otras palabras, los teraflops solo cuentan una parte de la historia. No tienen en cuenta las diferencias en eficiencia, ancho de banda de memoria u optimizaciones de controladores que pueden afectar significativamente el rendimiento.
Las GPU funcionan de manera más inteligente, no más difícil
Las GPU de hoy en día son cada vez más complejas e inteligentes. No solo realizan cálculos a ciegas, sino que funcionan de manera más inteligente.
Por ejemplo, las GPU ahora cuentan con tecnologías como DLSS de NVIDIA y FidelityFX Super Resolution de AMD, que utilizan IA para mejorar las imágenes de baja resolución en tiempo real, mejorando el rendimiento sin disminuir notablemente la calidad visual. Estas tecnologías pueden mejorar enormemente el rendimiento de una GPU y no tienen nada que ver con los teraflops.
Del mismo modo, los avances en la arquitectura, como un mejor procesamiento en paralelo y una mejor gestión de la memoria, pueden mejorar significativamente el rendimiento de la GPU. Una vez más, estas mejoras no se reflejan en el recuento de teraflops.
Falsificar los números TFLOP
Otro problema con el uso de teraflops para comparar GPU es que los números se pueden manipular. Los fabricantes pueden «aumentar» sus recuentos de teraflops aumentando la velocidad del reloj del núcleo o la cantidad de núcleos.
Sin embargo, estos aumentos a menudo no se traducen en mejoras de rendimiento en el mundo real, ya que pueden conducir a un mayor consumo de energía y generación de calor, lo que puede acelerar la GPU y reducir el rendimiento. Alternativamente, si bien hay un aumento en el rendimiento, no es directamente proporcional al aumento de los TFLOP (teóricos), debido a las restricciones en la arquitectura de la GPU, como cuellos de botella en el ancho de banda de la memoria o caché de GPU limitada.
La forma correcta de comparar GPU
Entonces, si los teraflops no son una forma confiable de comparar GPU, ¿cuál es? La respuesta es simple: pruebas de rendimiento en el mundo real.
Los puntos de referencia de rendimiento, como los realizados por revisores independientes, proporcionan la medida más precisa del rendimiento de una GPU. Implican ejecutar la GPU a través de una serie de tareas o juegos y medir su rendimiento.
Al mirar los puntos de referencia, es importante considerar las tareas o juegos específicos para los que usará la GPU. Una GPU puede sobresalir en una tarea pero tener un desempeño deficiente en otra, así que verifique los puntos de referencia relevantes para su caso de uso.
Además, considere otros factores como el consumo de energía, la producción de calor y el costo. Una GPU puede tener un rendimiento excelente, pero puede que no sea su mejor opción si consume demasiada energía o es costosa.
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