虽说现在的整合平台性能相对以往已有较大的性能提升,但总逃不过“入门级”的评价。这次NV博客大赛很多网友都免费试用了GF8主板,其实大家有没有想过你的GF8主板除了能看高清和玩些入门级的游戏以外,还能做些什么呢?似乎已经没有其他新玩法了。这不,经过了活动对NV产品的多方面测试后,穷人开始了些想法--究竟GF8主板能否跟普通独显一样更A卡“混交”、CUDA、物理加速性能如何?我想这些也是大家想知道的,试想一下,如果A卡能和NV的整合平台组成“混交”平台,并且有不俗性能的话,毕竟整合平台的显卡就是送的,可想而知这种平台的性价比是何其的高了!接下来穷人就来谈谈自己的经验:
本次测试的配置
试验1--GF8主板与A卡组“混交”平台
在开始其他测试项目前,穷人先为大家奉上最有实用价值和可玩性最高的“混交”测试,来看看集显和独显、A卡与N卡之间能擦出多耀眼的火花。和独立显卡组“混交”不同,整合主板毕竟显卡是整合在北桥芯片上的,如果同时安装不同的驱动程序,或许会扰乱主板的总线部分,最坏的后果是导致系统崩溃。这种现象穷人也曾经遇上过,当时是安装了GF8主板驱动再换成Intel平台,结果连系统也进不了,只好重装系统了。现在带着这个“未知数”来做这个测试,所以称之为“试验”。
第一步,由于整合平台的特殊性,在未组成“混交”平台前要先把BIOS里的显卡启动顺序调整好,避免因输出部分选择错误而导致黑屏。对应的因为A卡负责3D渲染工作,简单地说就是“图像”部分,所以应把独立显卡调整为第一启动,Hybrid SLI一项关闭。
BIOS里的设置方法
第二步,接着关机再插上A卡。同样的,显示器连接到独立显卡上。那么”混交“的物理层已算基本完成。
整合平台的”混交方式,十分简单
由于A卡负责3D渲染,因此显示器连接到A卡上
第三步,安装两种显卡的驱动程序,再次强调,先安装A卡再安装GF8200的,这样可以防止重启后黑屏的发生。安装完成后重新启动一下打开显示属性查看一下,如果上述步骤都没错的话,就可以在显示下拉菜单中看到同时出现GF8200和HD3850的信息,难道这种破天荒的“混交”成功了吗?
GF8200和HD3850同时出现在显示属性中,“混交”成功了吗?
同样的,打开物理加速特性的重任依然落在上面这个小勾上 第四步,点击GF8200所在的窗口(上图为窗口2),再在下面“将Windows桌面扩展到该监视器上”一项打钩,这样开启“混交”的步骤就算大功告成了,接下来我们转入测试阶段,考验一下“混交”后,GF8200所带来的性能提升是否值得我们关注!
试验2--GF8200物理加速性能对比
这次的测试同样使用了物理加速测试工具PhysX_FluidMark和两个物理加速游戏“好战者”(Warmonger)和Mstar来具体测量GF8200的物理加速性能。
PhysX_FluidMark物理加速基准测试
使用分辨率:640*480
5000+黑盒软加速得分:643
GF8200硬件加速得分:756
从测试看来GF8200并未带来了令人惊讶的表现,整个测试过程中无论是软加速还是GF8200硬加速,在测试不到三分一时FPS已降到个位数,性能提升不太明显。但GF8200的表现比较稳定,并没出现帧数暴升暴跌的现象,但穷人相信,测试并不能代表一切,接着我们再看看实际游戏情况。
物理加速游戏Mstar
使用分辨率:1280*1024
CPU软加速游戏FPS 平均为9.263
GF8200硬加速下游戏FPS 平均为:21.182
游戏测试的结果完全颠覆了基准测试的颓况,虽然还远不到流畅的地步,但是可以看到GF8200还是在发挥着强大的物理效能,为游戏流畅性作出贡献的,毕竟“免费”送的显卡有这样的效能还是不错的了。
物理加速游戏好战者(Warmonger)
使用分辨率:1280*1024
---------------场景1----------------
CPU软加速FPS为21
GF8200硬加速FPS为44 -----------------场景2------------------
CPU软加速FPS为7
GF8200硬加速FPS为26 FPS游戏好战者由于没有测试Demo,为了使数据更具真实性,测试中使用了同一地图的2个场景分别测试GF8200的物理加速性能。这次开启了物理加速后的差距比较大,两个场景分别提升了近100%和400%的性能,在没有开启物理加速前进行游戏时感觉有明显的卡顿感,基本不能继续。在使用GF8200硬件物理加速后情况有了长足的提升,十分令人振奋。原理,整合平台的物理加速表现也能如此耀眼!
试验3--GF8200 CUDA并行运算性能测试
-------------视频转换测试-------------
利用CPU编码时间为2分48秒
使用GF8200 GPU加速后转换时间为2分19秒
--------------科学计算效率测试-------------
使用CPU计算时间为52天1小时59分
使用GF8200 GPU硬件加速后时间为1天4小时35分 从上面的数据可以看出,视频转换测试中像GF8200这样的低端GPU也能比5000+的转换时间快出几十秒时间。除开夸张的科学计算效率不算,GF8200的视频加速效率也令人非常满意的,低端GPU的效能已和中端CPU的效能相当,如果CUDA能在NV手上发扬光大,性价比可是超乎一般的好啊!
总结
不管从哪个方面来说,应该说GF8200给我们一个满意的答复,借助与“混交”平台的特殊性,事实证明在现阶段如果同时拥有GF8主板和A卡(任何级别的A卡),就能组成一个性能不错的物理加速平台,并且相对使用的CUDA性能,这对于平常消费者来说应该是一个喜信,但同样的类似的混交方法还有不少兼容性问题,希望随着时间的推移,市场上还有更好的解决方案,但不管怎样,像GF8主板这样的整合平台能带给我们如此多彩的玩法和体验,已经足矣。