종종 궁극적인 GPU 비교 지표로 칭송받는 테라플롭스에는 한계가 있습니다. 이 지나친 단순화는 GPU 복잡성을 캡처하지 않고 진정한 성능을 가립니다. 대신 실제 성능 테스트, 아키텍처에 대한 미묘한 이해 및 컨텍스트별 사용이 중요합니다.
테라플롭이란?
1테라플롭은 1조(1012) 초당 부동 소수점 연산. 그래픽 처리 장치(GPU)의 세계에서 테라플롭은 종종 성능 측정 단위로 사용됩니다. 기본적으로 테라플롭 수가 높을수록 GPU가 1초에 더 많은 계산을 처리할 수 있어 성능이 더 좋아집니다.
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테라플롭은 GPU의 하드웨어 사양, 주로 코어 클럭 속도, 코어 수 및 주기당 작업 수에서 파생됩니다. 이해하기 쉬운 숫자이지만 지나치게 단순화된 측정항목과 마찬가지로 잘못 사용하면 무너집니다.
테라플롭이 GPU 비교에 적합한 경우
테라플롭은 동일한 아키텍처 및 세대의 GPU를 비교할 때 유용할 수 있습니다. 이러한 GPU는 동일한 기술을 사용하여 구축되기 때문에 일반적으로 테라플롭 수에 따라 성능을 예측 가능하게 확장합니다.
예를 들어 동일한 NVIDIA RTX 3000 시리즈의 두 그래픽 카드를 비교하면 일반적으로 테라플롭 수가 더 높은 것이 더 나은 성능을 보입니다. 이는 이러한 GPU가 유사하게 설계되었으며 성능 차이는 주로 테라플롭 수로 표시되는 처리 능력에 기인할 수 있기 때문입니다.
테라플롭이 GPU 비교에 나쁜 이유
그러나 서로 다른 아키텍처 또는 세대 간에 GPU를 비교할 때 테라플롭은 훨씬 덜 신뢰할 수 있는 성능 지표가 됩니다. 여기서 주요 문제는 모든 플롭이 동일하게 생성되지 않는다는 것입니다.
GPU가 테라플롭을 사용하는 방식은 아키텍처에 따라 크게 다를 수 있습니다. 예를 들어 NVIDIA GPU는 테라플롭을 AMD GPU와 다르게 사용하므로 비슷한 테라플롭 수에도 불구하고 성능 수준이 다릅니다. 마찬가지로 최신 GPU는 이전 GPU보다 테라플롭을 더 효율적으로 사용합니다. 개수가 같더라도 마찬가지입니다.
즉, 테라플롭은 이야기의 일부만을 말해줍니다. 성능에 상당한 영향을 줄 수 있는 효율성, 메모리 대역폭 또는 드라이버 최적화의 차이는 설명하지 않습니다.
GPU는 더 열심히가 아니라 더 똑똑하게 작동합니다
오늘날의 GPU는 점점 더 복잡해지고 지능화되고 있습니다. 그들은 맹목적으로 계산을 수행하는 것이 아니라 더 똑똑하게 작동합니다.
예를 들어 GPU는 이제 NVIDIA의 DLSS 및 AMD의 FidelityFX Super Resolution과 같은 기술을 제공합니다. 이 기술은 AI를 사용하여 저해상도 이미지를 실시간으로 업스케일링하여 눈에 띄게 시각적 품질을 저하시키지 않으면서 성능을 향상시킵니다. 이러한 기술은 GPU의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며 테라플롭과는 아무런 관련이 없습니다.
마찬가지로 더 나은 병렬 처리 및 메모리 관리와 같은 아키텍처의 발전은 GPU 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다시 말하지만 이러한 개선 사항은 테라플롭 수에 반영되지 않습니다.
TFLOP 수치 퍼징
GPU를 비교하기 위해 테라플롭스를 사용할 때의 또 다른 문제는 숫자를 조작할 수 있다는 것입니다. 제조업체는 코어 클럭 속도 또는 코어 수를 늘려 테라플롭 수를 “증가”할 수 있습니다.
그러나 이러한 향상은 실제 성능 향상으로 이어지지 않는 경우가 많습니다. 전력 소비와 열 발생이 증가하여 GPU를 조절하고 성능을 저하시킬 수 있기 때문입니다. 또는 성능이 향상되지만 메모리 대역폭 병목 현상 또는 제한된 GPU 캐시와 같은 GPU 아키텍처의 제약으로 인해 (이론적) TFLOP의 증가에 정비례하지 않습니다.
GPU를 비교하는 올바른 방법
따라서 테라플롭이 GPU를 비교하는 신뢰할 수 있는 방법이 아니라면 무엇입니까? 대답은 간단합니다. 실제 성능 테스트입니다.
독립적인 검토자가 수행한 것과 같은 성능 벤치마크는 GPU 성능을 가장 정확하게 측정합니다. 여기에는 일련의 작업 또는 게임을 통해 GPU를 실행하고 성능을 측정하는 것이 포함됩니다.
벤치마크를 볼 때 GPU를 사용할 특정 작업이나 게임을 고려하는 것이 중요합니다. GPU는 어떤 작업에서는 뛰어나지만 다른 작업에서는 성능이 좋지 않을 수 있으므로 사용 사례와 관련된 벤치마크를 확인하십시오.
또한 전력 소비, 열 출력 및 비용과 같은 다른 요소도 고려하십시오. GPU는 뛰어난 성능을 가질 수 있지만 너무 전력을 많이 소모하거나 비용이 많이 든다면 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.
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