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Sujet : Performances des cartes graphiques : les nouvelles données selon FCAT

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    Performances des cartes graphiques : les nouvelles données selon FCAT

    1. Images par seconde : pourquoi les mesures étaient-elles faussées ?


    « Choisis la pilule rouge, tu restes au pays des merveilles et je t'emmène au tréfonds du terrier ».
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    Au fil des ans, nous avons accumulé des tonnes de données pour évaluer les performances graphiques à l’aide d’utilitaires comme Fraps, ou bien des benchmarks intégrés au sein des rares jeux qui les proposent. Ces informations nous donnaient donc l’impression que telle carte graphique était plus performante qu’une autre, de même qu’elles permettaient de prévoir le gain de performance avec une deuxième carte en SLI/CrossFire.
    D’une manière générale, personne ne réagit très bien lorsque ses croyances sont mises à rude épreuve, or le fait est que la méthode qui consiste à évaluer les performances à l’aide du nombre d’images par seconde est fondamentalement biaisée. Elle permet de déterminer sans ambiguïté qu’une carte ne tient pas la route, par exemple si la dite carte plafonne à moins de 15 ips en moyenne par exemple. Malheureusement, cette même moyenne ne permet pas de rendre compte de la régularité des images rendues, ce qui est particulièrement important lorsque deux cartes affichent de bonnes performances et semblent se comporter de la même manière.
    À vrai dire, nous n’étions pas franchement enthousiastes lorsque nous avons appris que Scott Wasson de The Tech Report enquêtait sur la variance interimages à l’aide de Fraps. Néanmoins, sa première tentative ainsi que sa persistance ont très largement contribué à attirer notre attention sur les performances « durant une seconde », lesquelles sont souvent abordées en termes de débit d’images irrégulier/micro-saccades quand bien même le nombre d’ips moyen est élevé.
    Ce sujet a commencé à faire surface il y a environ deux ans et malgré cela, nous avons encore plus de questions que de réponses. Le fait qu’il ait fallu autant de temps pour qu’il soit abordé sur la place publique a plusieurs explications.
    Comme nous l’avons déjà évoqué, il a fallu que les mentalités changent. Quand bien même on a l’esprit ouvert, il y a de quoi être gêné lorsque des changements radicaux viennent complètement remettre en question ce qui semblait acquis. Personne n’a envie de croire que les informations récoltées jusqu’ici n’étaient pas nécessairement précises.
    La deuxième raison a des fondements bien plus techniques : à l’heure actuelle, il n’y a pas d’outils alternatifs pour mesurer la moyenne d’ips. La variance interimages n’est pas une solution miracle vu que d’autres variables sont en jeu, comme par exemple le fait que Fraps tire ses informations à partir du circuit de rendu. Nous n’avons donc aucun utilitaire pour comparer les performances vidéo de façon sûre en s’appuyant exclusivement sur une observation objective.
    Le Graal nous permettrait de remplacer les mesures en ips, mais encore faut-il que l’on puisse le trouver.
    Vu le nombre de personnes et la somme de compétences mobilisées sur le sujet, il ne fait aucun doute que le problème sera résolu. Pour notre part, nous avons travaillé sur la notion de fluidité, ce qui s’est traduit par l'apparition dans nos tests de graphiques traitant de la variance interimages ainsi que des performances dans le temps, en plus des seuils minimum/maximum et de la moyenne. Aucun de ces benchmarks ne permet de faire individuellement un tour complet de la question, mais ils aident à se faire un avis aussi averti que possible lorsqu’il s’agit d’acheter la carte graphique la plus adaptée pour les titres auxquels on joue.
    Aujourd’hui, nous découvrons un nouvel utilitaire pour analyser les performances des cartes graphiques (tout particulièrement les solutions multi GPU) : le Frame Capture Analysis Tool de NVIDIA, alias FCAT.

    Par Don Woligroski T'sH 15.04.13

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    Re : Performances des cartes graphiques : les nouvelles données selon FCAT

    2. Les problèmes inhérents au multi GPU et la solution : FCAT


    À l’heure où nous écrivons ces lignes, la mesure du nombre d’images rendues par seconde se fait avec des utilitaires comme Fraps ou bien les benchmarks intégrés pour les jeux qui les proposent, l’un comme l’autre capturant les images depuis la mémoire de la carte graphique. De prime abord, on pourrait penser qu’il s’agit d’une très bonne approche pour générer des données fiables.
    Le problème tient au fait qu’il peut y avoir une divergence considérable entre ce que débite le moteur d’un jeu et ce que l’on voit sur un moniteur. Au-delà des problèmes susceptibles d’affecter une carte mono GPU, un CrossFire/SLI génère deux variables supplémentaires risquant de perturber l’expérience de jeu : les images perdues et ce que NVIDIA nous présente comme étant des images partiellement affichées.
    Pour résumer, le rendu graphique ne prend pas fin lorsqu’une image est chargée en mémoire : il reste encore un travail considérable qui n’est pas instantané, ce qui explique le fait que certaines images soient perdues avant même de s’afficher à l’écran. D’autres images s’affichent partiellement, sur une portion d’écran très réduite. D’après NVIDIA, une image est partiellement affichée ("runt") lorsqu’elle s’étend sur moins de 21 lignes de l'écran.
    Naturellement, les images perdues ou partiellement affichées n’améliorent pas l’expérience de jeu. Cependant, les utilitaires de benchmark tels que Fraps les comptent comme des images « normales ». La situation est donc problématique, a fortiori avec une configuration qui sacrifie complètement la régularité pour rendre les images aussi vite que possible.
    Comment donc capturer la performance de configurations SLI/CrossFire sans que les images perdues ou partiellement affichées ne faussent le résultat ?
    Il faut enregistrer la séquence de benchmark avant de l’analyser, image par image : l’exercice est particulièrement prenant et semble suffisamment interminable pour motiver NVIDIA à développer sa propre suite logicielle.
    Notre plateforme de test

    Une partie des composants et logiciels que nous utilisons sont soit disponibles dans le commerce, soit des solutions libres. La configuration de test est par exemple reliée à un répartiteur–amplificateur DVI dual-link Gefen, lequel alimente un moniteur ainsi qu’une carte d’acquisition vidéo Datapath Limited Vision DVI-DL branchée sur une autre machine. Notons que pour analyser les données de manière fiable, la vidéo enregistrée doit être parfaite, c’est-à-dire sans images perdues. Nous avons donc monté un RAID à trois SSD afin de pouvoir gérer le flux vidéo brut (presque 650 Mo/s à la résolution maximale de la carte d’acquisition).
    La configuration de test affiche une colonne en surimpression sur chaque image générée par la carte graphique suivant une séquence répétitive de 16 couleurs. Il s’agit d’un logiciel propriétaire NVIDIA, nécessaire pour automatiser le processus d’analyse. À en croire les représentants de la firme au caméléon, les équipes de Beepa pourraient tout à fait ajouter cette fonctionnalité de masque à Fraps et donc sortir NVIDIA de l’équation.
    Les séquences de jeu avec masque sont capturées par VirtualDub sur le Raid de SSD. De là, un autre programme NVIDIA lit la vidéo, analyse la séquence des couleurs dans la colonne pour générer un document Excel. Le programme peut facilement détecter les images perdues (couleur manquante) comme les images partiellement affichées (occupant moins de 21 lignes à l’écran).
    Le fichier Excel en sortie est extrêmement lourd, raison pour laquelle NVIDIA a développé une série de scripts Perl capables d’analyser les données, générer un rapport sur le débit d’images/variance interimages ainsi que des graphiques pour illustrer les données.
    NVIDIA a baptisé la chaine complète FCAT, pour Frame Capture Analysis Tool. Du fait que les données sont expurgées des images perdues et partiellement affichées, les performances devraient donc être plus proches de celles que nous percevons tous.

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