Compute-Benchmarks

Das ideale Gegenbeispiel zu reinen 3D-Anwendungen sind echte Rendering- oder Compute-Aufgaben. Hier werden die Karten oft genug neu gemischt, denn nicht immer steht die IPC im Vordergrund, sondern die Anzahl der verfügbaren Kerne bzw. Threads. Multi-Threading wird meist großgeschrieben und am Ende zählen auch oft genug echte, physikalisch vorhandene Kerne mehr, als HT oder SMT.

Die ausgewählten Szenen stammen aus echten Anwendungen und wir verzichten deshalb auch auf die sonst üblichen synthetischen Benchmarks. Performance in Theorie und Alltag fallen nämlich oft genug sehr unterschiedlich aus, weshalb wir auf echte Programme wie Creo bzw. Solidworks setzen, die uns einen sehr guten Index für die Skalierung und die Compute-Performance geben. Neben Render-Aufgaben, werden auch mathematische Berechnungen absolviert, die sich mehr oder weniger gut parallelisieren lassen.

Wer mit der CPU auch (oder überwiegend) Videos encodiert, riesige Archive verwaltet oder wissenschaftliche und rechenintensive Aufgaben lösen möchte, die sich wirklich gut parallelisieren lassen, der sollte sich diese Benchmarks auf jeden Fall einmal genauer ansehen, denn einige Beispiele wenden sich auch an exakt diese Zielgruppe. Andere hingegen setzen auf eine gesunde Mischung aus allem, so dass der beste Allrounder die Nase vorn hat (der dann meistens aber auch mit am meisten kostet).

Für viele Bereiche muss es heute nicht mehr zwingend ein teurer Intel Xeon (samt passendem Motherboard) sein, denn oft reicht auch die Consumer-Variante, wenn man auf Dinge wie ECC-RAM verzichten kann bzw. möchte. Mit dem so eingesparten Budget bleibt dann, quasi als netter Nebeneffekt, fast immer auch ein deutlich größerer Spielraum für die noch anzuschaffende Grafikhardware. Und auch die kann es nämlich preislich so richtig in sich haben.