एक नया ग्राफिक्स कार्ड खरीदना गेमिंग या अन्य उच्च-प्रदर्शन पीसी के मालिक होने की बड़ी खुशियों में से एक है। आप वर्तमान में अपने पास एक कंप्यूटर ले सकते हैं और, पूरी मशीन की लागत के एक अंश के लिए, इसे वर्तमान ग्राफिकल मानकों में अपग्रेड कर सकते हैं।

दुर्भाग्य से, गेमिंग प्रदर्शन के लिए एक प्रमुख घटक होने के बावजूद, आपका GPU अलग-अलग काम नहीं करता है। यह कंप्यूटर के अन्य घटकों पर निर्भर करता है कि वे अपना काम ठीक से करें, या यह अपनी पूरी क्षमता तक नहीं पहुंच पाता है। इसे "अड़चन" के रूप में जाना जाता है और एक नया GPU खरीदते समय यह एक महत्वपूर्ण विचार है । विशेष रूप से आपके GPU^(GPU) और मौजूदा CPU के बीच एक अड़चन एक महत्वपूर्ण चिंता का विषय है।

सौभाग्य से कुछ ऑनलाइन उपकरण हैं जो आपको बाधाओं का पता लगाने और उस पर अपने निर्णय को आधार बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। विशेष रूप से, हम gpucheck.com पर मिलने वाले एक व्यापक टूल को देखेंगे ।

यह निर्धारित करने में शामिल वास्तविक चरणों में खुदाई करने से पहले कि क्या आपके मौजूदा सीपीयू^(CPU) और संभावित जीपीयू^(GPU) के बीच एक बाधा मौजूद है , हमें व्यावहारिक रूप से बाधा क्या है, हमें संक्षेप में अनपैक करने की आवश्यकता है।

एक GPU-CPU अड़चन वास्तव^{(Bottleneck Exactly)} में क्या है ?

जब आप कोई वीडियो गेम खेल रहे होते हैं, तो आपके कंप्यूटर का प्रत्येक घटक संपूर्ण सिस्टम के किसी न किसी पहलू पर कार्य कर रहा होता है। आपका सीपीयू आम तौर पर भौतिकी गणना करने के लिए जिम्मेदार होता है, यह गेम एआई के लिए सोच करता है, गेम लॉजिक चलाता है, एनीमेशन का प्रबंधन करता है और इसी तरह। आपका GPU आपके द्वारा देखे जाने वाले सभी दृश्यों को प्रस्तुत करता है, जिसमें सभी ज्यामितीय वायरफ्रेम, उनके चारों ओर लिपटे बनावट, प्रकाश और छाया शामिल हैं।

स्पष्ट रूप से GPU गेम के किसी दिए गए फ्रेम को प्रस्तुत नहीं कर सकता है यदि CPU ने आवश्यक गणनाओं को पूरा नहीं किया है। यदि आपके चरित्र ने एक भूत के सिर पर चाकू फेंका है, तो GPU प्रभाव को प्रस्तुत नहीं कर सकता है यदि सीपीयू^(CPU) ने यह नहीं बताया है कि चाकू ने लक्ष्य को मारा है या नहीं!

विपरीत भी सही है। यदि सीपीयू^(CPU) अपनी गणना कर रहा है, लेकिन जीपीयू^(GPU) पिछले फ्रेम को प्रस्तुत करना समाप्त नहीं कर रहा है, तो सीपीयू^(CPU) को इसके लिए इंतजार करना होगा, शायद काम को डंप करना भी क्योंकि यह अब प्रासंगिक नहीं है।

ऐसी स्थिति में जहां एक घटक अपने काम पर आगे बढ़ने से पहले अपना काम खत्म करने के लिए दूसरे की प्रतीक्षा कर रहा है, आपके पास एक अड़चन है। मूल रूप^(Basically) से, पूरी प्रणाली केवल उतनी ही तेज है जितनी कि श्रृंखला में सबसे धीमी घटक। वीडियो गेम में यह आम तौर पर धीमे घटक द्वारा सीमित फ्रेम दर के रूप में प्रकट होता है।

क्या अड़चनें सार्वभौमिक रूप से खराब हैं?

नहीं! वास्तव में, किसी भी प्रणाली में लगभग हमेशा^{(always )} एक अड़चन होती है। किसी भी कंप्यूटर के लिए हर स्थिति में पूरी तरह से संतुलित होना अविश्वसनीय रूप से दुर्लभ है, जिसमें प्रत्येक घटक अपनी पूरी क्षमता के साथ गुनगुनाता है। तो मुद्दा वास्तव में यह नहीं है कि क्या किसी प्रकार की अड़चन मौजूद है, बल्कि यह है कि क्या धीमी घटक चीजों को सीमित करने की डिग्री एक समस्या है।

यदि आपका CPU आपको केवल आपके ^(CPU)GPU^(GPUs) के अधिकतम प्रदर्शन का 98% या 99% का लाभ प्राप्त करने देता है , तो यह शायद ही कोई समस्या है। यदि आप धीमे CPU^(CPU) के कारण अपने GPU की क्षमता का केवल 70% प्राप्त कर रहे हैं , तो आपने हार्डवेयर प्रदर्शन पर पैसा बर्बाद किया है जिसे आप एक और अपग्रेड के बिना एक्सेस नहीं कर सकते।

यदि आपका नया GPU 100% दे रहा है, लेकिन आपका CPU केवल 50% व्यस्त है, तो इसका मतलब है कि आप एक तेज़ कार्ड को जोड़ सकते थे और बेहतर प्रदर्शन का आनंद ले सकते थे। हालाँकि, यह स्थिति किसी समस्या से कम नहीं है, यह देखते हुए कि हम आमतौर पर अपने कंप्यूटर का उपयोग केवल वीडियो गेम खेलने के अलावा अन्य कार्यों के लिए करते हैं।

तो अन्य अनुप्रयोगों के लिए आप अभी भी उस अतिरिक्त CPU क्षमता का लाभ उठा सकते हैं। खेल के प्रदर्शन को प्रभावित किए बिना अतिरिक्त पृष्ठभूमि कार्यों को चलाने के लिए कुछ जगह होने का उल्लेख नहीं है। संक्षेप में - GPU की अड़चन अच्छी, CPU की अड़चन खराब।

अतिरिक्त कारक जो अड़चन व्याख्या को प्रभावित करते हैं^{(Affect Bottleneck Interpretation)}

जीपीयू एक्स^{(GPU X)} और सीपीयू वाई^{(CPU Y)} एक खराब मैच कहने की तुलना में बाधा गंभीरता की व्याख्या करने के लिए और भी कुछ है। ऐसा इसलिए है क्योंकि विभिन्न प्रकार के सॉफ़्टवेयर किसी भी घटक पर अलग-अलग भार प्रस्तुत करते हैं।

एक गेम जो केवल CPU फ़ंक्शंस का हल्का उपयोग करता है, आपके GPU को उस फ्रेम दर पर उड़ने देगा जो वह प्रबंधित कर सकता है। दूसरी ओर एक सीपीयू -सघन सिमुलेशन या रणनीति गेम ^(CPU)लोड करें, और अचानक आपका आमतौर पर कम उपयोग किया जाने वाला ^(Load)सीपीयू^(CPU) इसके बजाय फ्रेम दर को टैंक कर रहा है।

खेलने के लिए आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली सेटिंग्स भी इस गणना को प्रभावित करती हैं। उदाहरण के लिए, उच्च रिज़ॉल्यूशन पर खेलना GPU पर अधिक दबाव डालता है , इसे धीमा कर देता है क्योंकि उच्च पिक्सेल गणनाओं को कम करने में अधिक समय लगता है। रिज़ॉल्यूशन जितना अधिक होगा, सीपीयू^(CPU) की अड़चन उतनी ही कम होगी ।

क्योंकि यह अभी भी वही काम कर रहा है, लेकिन GPU अधिक कर रहा है। इसलिए यदि आपका सीपीयू^(CPU) 1080p पर खेलते समय फ्रेम दर को 60 फ्रेम प्रति सेकंड तक सीमित कर रहा है, तो भी आपको 1440p या 4K पर 60fps मिलेगा, यह मानते हुए कि आपका GPU इसके ऊपर है।

GPU जाँच^{(GPU Check)} के साथ बाधाओं की जाँच^{(Bottlenecks)}

अब जब हमारे पास प्रस्तावना समाप्त हो गई है, तो आइए वास्तव में एक आभासी अड़चन की जाँच करें।

सबसे पहले, GPU Check पर इस पेज^{(this page)} पर नेविगेट करें। अब, पहले संयोजन^{(first combination)} के तहत, वर्तमान में आपके पास मौजूद GPU के साथ-साथ आपके पास वर्तमान में ^(GPU)CPU चुनें ।

वांछित गुणवत्ता सेटिंग^{(desired quality setting)} के तहत , हम इसे अल्ट्रा^(ultra) के तहत छोड़ने जा रहे हैं , क्योंकि यही वह सेटिंग है जिसे हम खेलों में उपयोग करना चाहते हैं। यदि आप कुछ कम करने का लक्ष्य बना रहे हैं, तो तदनुसार समायोजित करें।
अब दूसरे संयोजन के तहत, वह GPU चुनें जिसे आप खरीदना चाहते हैं। अंत में, समान प्रोसेसर का उपयोग^{(use same processor)} करें पर क्लिक करें ।

फिर तुलना करें^(Compare) पर क्लिक करें ।

आइए परिणामों को देखें और उनकी व्याख्या करें। यहाँ सबसे महत्वपूर्ण संख्या FPS पर CPU प्रभाव है^{(CPU Impact on FPS)} । इससे पता चलता है कि CPU ^(CPU)GPU को कितना होल्ड कर रहा है । पुराने कार्ड के साथ, यह आंकड़ा 10% था, जिसे ठीक माना जाता है, हालांकि इसे अधिमानतः कम होना चाहिए।

नया कार्ड held back 20% by the CPU.जिसका अर्थ है कि हम शायद थोड़ा धीमा कार्ड खरीदने, अपने मौजूदा सीपीयू^(CPU) को ओवरक्लॉक करने या बाद की तारीख में सीपीयू^(CPU) को अपग्रेड करने से बेहतर हैं।

बेशक, वास्तविक रूप में यह नया GPU हमारे वर्तमान संयोजन की तुलना में 36% और 39% के बीच है। ओवरऑल कॉम्बिनेशन^{(Overall Combination)} स्कोर हमें दिखाता है कि अल्ट्रा सेटिंग्स पर एक संपूर्ण प्रदर्शन कॉम्बो के रूप में यह कितना अच्छा है ।

इस जानकारी का उपयोग करते हुए, आपको इस बारे में सूचित विकल्प चुनने की स्थिति में होना चाहिए कि क्या वह संभावित GPU आपके लिए सही खरीदारी है।

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

Buying a new graphics card is one of the great joys of owning a gaming or other high-performance PC. You get to take a cоmpυter you currently own and, fоr a fraction of а 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.

Jawahar Varma

About the author

मैं एक तकनीशियन हूं जो कई वर्षों से ऑडियो और उपयोगकर्ता खाता क्षेत्र में काम कर रहा है। मुझे विंडोज और मैक कंप्यूटरों के साथ-साथ ऐप्पल उत्पादों दोनों के साथ अनुभव है। मैं 2007 से Apple उत्पादों का उपयोग करना भी सिखा रहा हूं। मेरी विशेषज्ञता के मुख्य क्षेत्र उपयोगकर्ता खाते और पारिवारिक सुरक्षा हैं। इसके अलावा, मुझे विंडोज 7 होम प्रीमियम, 8.1 प्रो, 10 प्रो और 12.9 मोजावे सहित विभिन्न सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों का अनुभव है।

देखें कि आपका CPU आपके GPU को खरीदने से पहले कितना बाधित करता है