GPUブースト–Nvidiaのセルフブースティングアルゴリズムの説明

グラフィックカードテクノロジーは、過去数世代にわたって飛躍的に進歩し、各世代は、カードの全体的なパフォーマンスだけでなく、カードが提供する機能も大幅に改善しました。 NvidiaとAMDの両方が、カードの機能セットとその固有のテクノロジーを革新し、進歩させ続けること、およびその後のグラフィックスカードのラインナップごとにパフォーマンスが世代を超えて向上することが不可欠であることは当然のことです。



Nvidia GeForce RTX 3080は、レイトレーシングをサポートする最速のグラフィックスカードの1つです–画像:Nvidia

クロック速度の向上は、グラフィックカードとこのテクノロジを提供するCPUの両方で、最近のPCハードウェア業界の主流の機能になっています。 PCの状態の変化によってコンポーネントのクロック速度を変化させると、パフォーマンスとそのパーツの効率が大幅に向上し、最終的にははるかに優れたユーザーエクスペリエンスが提供されます。ただし、この分野の急速な進歩により、グラフィックスカードの標準的なブースト動作はさらに改善され、2020年にGPU Boost 4.0などのテクノロジーが最前線に登場しました。これらの新しいテクノロジーは、グラフィックスカードのパフォーマンスを最大化するために開発されました。軽い負荷でもピーク効率を維持しながら、必要な場合。



GPUブースト

では、GPU Boostとは正確には何ですか?簡単に言うと、GPU Boostは、カードが所定の電力または温度制限に達するまで、グラフィックカードのクロック速度を動的にブーストするNvidiaの方法です。 GPU Boost Algorithmは、高度に専門化された条件付きのアルゴリズムであり、グラフィックカードを可能な最大のブースト周波数に保つために、多数のパラメーターに一瞬の変更を加えます。このテクノロジーにより、カードは、ボックスまたは製品ページに記載されている宣伝されている「ブーストクロック」よりもはるかに高くブーストできます。



GPU Boostにより、カードは利用可能なリソースを使用してパフォーマンスを最大化できます–画像:Nvidia



このテクノロジーの背後にあるメカニズムに飛び込む前に、いくつかの重要な用語を説明し、区別する必要があります。

用語

グラフィックカードを購入している間、平均的な消費者は、ほとんど意味がないか、さらに悪いことに、多くの数字や紛らわしい用語に出くわし、互いに矛盾し、買い物客をさらに混乱させる可能性があります。したがって、製品ページを表示するときは、クロック速度に関連するさまざまな用語の意味を簡単に確認する必要があります。

  • ベースクロック: グラフィックカードのベースクロック(「コアクロック」とも呼ばれる)は、GPUの実行がアドバタイズされる最小速度です。通常の状態では、状態が大幅に変更されない限り、カードのGPUはこのクロック速度を下回りません。この数は古いカードではより重要ですが、ブースティングテクノロジーが中心になるにつれて、関連性はますます低くなっています。
  • ブーストクロック: カードのアドバタイズされたブーストクロックは、GPUブーストがアクティブになる前にグラフィックカードが通常の条件下で達成できる最大クロック速度です。このクロック速度の数値は通常、ベースクロックよりもかなり高く、カードはこの数値を達成するために電力バジェットのほとんどを消費します。カードが熱的に制約されていない限り、このアドバタイズされたブーストクロックにヒットします。これは、AIBパートナーの「FactoryOverclocked」カードで変更されるパラメーターでもあります。
  • 「ゲームクロック」: E3 2019でのAMDの新しいRDNAアーキテクチャのリリースに伴い、AMDはゲームクロックとして知られる新しいコンセプトも発表しました。このブランドは、執筆時点ではAMDグラフィックカード専用であり、実際には、ゲーム中に表示される任意のクロック速度に名前を付けています。基本的に、ゲームクロックは、ゲーム中にグラフィックカードがヒットして維持することになっているクロック速度であり、通常、AMDグラフィックカードのベースクロックとブーストクロックの間のどこかにあります。カードをオーバークロックすると、この特定のクロック速度に直接影響します。

GeForce RTX 3070のアドバタイズされたベースクロックとブーストクロック–画像:TechPowerUp



GPUブーストのメカニズム

GPU Boostは、ゲーマーにとって非常に有益な興味深いテクノロジーであり、いわば大きなデメリットはありません。 GPU Boostは、特定の条件が良好であれば、アドバタイズされたブースト周波数を超えても、グラフィックカードの実効クロック速度を向上させます。 GPU Boostが行うことは、本質的にオーバークロックであり、GPUのクロック速度を宣伝されている「ブーストクロック」を超えて押し上げます。これにより、グラフィックカードのパフォーマンスが自動的に向上し、ユーザーは何も調整する必要がなくなります。アルゴリズムは本質的に「スマート」です。これは、クラッシュやアーティファクトなどのリスクなしに、持続するクロック速度を可能な限り高速に保つために、さまざまなパラメータに一瞬で変更を加えることができるためです。GPUBoostを使用すると、グラフィックカードは、箱から出して宣伝されているよりも速いクロック速度で動作します。これにより、ユーザーは手動で調整することなく、基本的にオーバークロックされたカードを使用できます。

GPU Boostは主にNvidia固有のブランドであり、AMDには異なる方法で動作する同様のブランドがあります。このコンテンツでは、主にNvidiaによるGPUBoostの実装に焦点を当てます。 グラフィックカードのチューリングラインナップで 、Nvidiaは、GPU Boost4.0と呼ばれるGPUBoostの4番目のイテレーションを導入しました。これにより、ユーザーは、GPUBoostが使用するアルゴリズムを手動で調整できます。これらのアルゴリズムはドライバー内でロックされているため、GPU Boost3.0ではこれは不可能でした。一方、GPU Boost 4.0を使用すると、ユーザーはさまざまな曲線を手動で微調整してパフォーマンスを向上させることができます。これは、オーバークロッカーや愛好家にとって朗報です。

GPU Boost 4.0には、新しい変曲点が追加された温度ドメインなど、その他のさまざまな微調整も追加されています。特定の温度しきい値を超えたときにブーストクロックからベースクロックに急激に急激に低下したGPUBoost 3.0とは異なり、2つのクロック速度の間に複数のステップが存在する可能性があります。これにより、より高いレベルの粒度が可能になり、GPUは、不利な条件下でもパフォーマンスの最後のビットを圧縮することができます。

PU Boost 4.0では、元のブーストクロックとベースクロックの間にユーザー定義の追加ステップが可能です–画像:Nvidia

GPUブーストを使用したグラフィックカードのオーバークロックはかなり簡単で、この点に関してはあまり変わっていません。コアクロックに追加されたオフセットは実際には「ブーストクロック」に適用され、GPUブーストアルゴリズムは同様のマージンで最高クロック速度をさらに改善しようとします。電力制限スライダーを最大に上げると、この点で非常に役立ちます。これにより、ユーザーはクロック速度、温度、消費電力、電圧の数値に注意を払う必要があるため、オーバークロックのストレステストが少し複雑になりますが、 包括的なストレステストガイド そのプロセスを支援することができます。

GPUブーストの条件

GPU Boost自体の背後にあるメカニズムについて説明したので、GPUBoostを有効にするために満たす必要のある条件について説明することが重要です。 GPU Boostによって達成される最終周波数に影響を与える可能性のある条件は多数ありますが、このブースト動作に最も大きな影響を与える3つの主要な条件があります。

パワーヘッドルーム

GPU Boostは、より高いクロック速度を可能にするのに十分な電力ヘッドルームがカードに利用可能である場合、カードを自動オーバークロックします。クロック速度が高いほどPSUからより多くの電力が消費されることは理解できます。したがって、GPU Boostが正しく機能するために、グラフィックカードに十分な電力を利用できることが非常に重要です。最新のNvidiaグラフィックカードでは、GPU Boostは、クロック速度を可能な限り高速化するために使用できるすべての利用可能な電力を使い果たします。これにより、パワーヘッドルームがGPUブーストアルゴリズムの最も一般的な制限要因になります。

GPU Boostは電力制限に大きく依存する可能性があります–画像:Nvidia

オーバークロックソフトウェアで「電力制限」スライダーを最大に上げるだけで、グラフィックカードがヒットする最終周波数に大きな影響を与える可能性があります。カードに与えられる追加の電力は、クロック速度をさらに速くするために使用されます。これは、GPUブーストアルゴリズムが電力のヘッドルームにどれだけ依存しているかを証明しています。

電圧

グラフィックカードの電力供給システムは、より高いクロック速度に到達して維持するために必要な追加の電圧を提供できる必要があります。電圧は温度にも直接影響するため、熱ヘッドルームの状態にも関係します。とにかく、カードが使用できる電圧には厳しい制限があり、その制限はカードのBIOSによって設定されます。 GPU Boostは、電圧ヘッドルームを利用して、可能な限り最高のクロック速度を維持しようとします。

電圧は最終的なクロック速度にも影響します–画像:Nvidia

サーマルヘッドルーム

GPU Boostを効果的に動作させるために満たす必要のある3番目の主要な条件は、十分なサーマルヘッドルームが利用できることです。 GPU Boostは、わずかな温度変化に基づいてクロック速度を増減するため、GPUの温度に非常に敏感です。最高のクロック速度を実現するには、GPUの温度をできるだけ低く保つことが重要です。

摂氏75度を超える温度では、クロック速度が著しく低下し始め、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。これらの温度でのクロック速度は、ブーストクロックよりも高い可能性がありますが、パフォーマンスをテーブルに残すことはお勧めできません。したがって、適切なケースの換気とGPU自体の適切な冷却システムは、GPUBoostによって達成されるクロック速度に大きな影響を与える可能性があります。

ブーストビニングとサーマルスロットリング

GPU Boostの操作に固有の興味深い現象は、ブーストビニングとして知られています。 GPU Boostアルゴリズムは、さまざまな要因に応じてGPUのクロック速度を急速に変化させることがわかっています。クロック速度は実際にはそれぞれ15Mhzのブロックで変更され、クロック速度のこれらの15Mhz部分はブーストビンと呼ばれます。 GPUブーストの数値は、電力、電圧、および熱ヘッドルームに応じて15Mhzの係数で互いに異なることが簡単にわかります。つまり、基礎となる条件を変更すると、カードのクロック速度が一度に15Mhz低下または増加する可能性があります。

熱スロットリングの概念は、GPUBoost操作でも検討するのに興味深いものです。グラフィックカードは、Tjmaxと呼ばれる設定温度制限に達するまで、実際にはサーマルスロットリングを開始しません。この温度は通常、GPUコアの摂氏87〜90度のどこかに対応し、この特定の数値はGPUのBIOSによって決定されます。 GPUコアがこの設定温度に達すると、クロック速度はベースクロックを下回るまで徐々に低下します。これは、GPUブーストによって行われる通常のブーストビニングと比較して、熱スロットリングの確かな兆候です。サーマルスロットリングとブーストビニングの主な違いは、サーマルスロットリングはベースクロック以下で発生し、ブーストビニングは温度データを使用してGPUブーストによって達成される最大クロック速度を変更することです。

欠点

このテクノロジーには、グラフィックカードの機能についてそれ自体がかなり大胆なことであるという多くの欠点はありません。 GPU Boostを使用すると、カードはユーザー入力なしで自動的にクロック速度を上げることができ、ユーザーに追加コストなしで追加のパフォーマンスを提供することで、カードの可能性を最大限に引き出します。ただし、GPU Boostを搭載したNvidiaグラフィックカードを所有している場合は、注意すべき点がいくつかあります。

カードは割り当てられた電力バジェット全体を使用するため、カードの消費電力数は、アドバタイズされたTBPまたはTGP数よりも高くなります。それに加えて、カードが利用可能な温度ヘッドルームを使用して自動オーバークロックしているため、余分な電圧と消費電力によって温度が高くなります。温度が特定の制限を超えるとすぐに、余分な熱を補うために電圧と消費電力が低下するため、温度が危険なほど高くなることは決してありません。

消費電力は、GPU Boostを使用して宣伝されているTBP(RTX 3080の場合は320W)を超えて増加する可能性があります–画像:Techspot

最後の言葉

グラフィックカード技術の急速な進歩により、いくつかの非常に印象的な機能が消費者の手に渡り、GPUブーストは確かにその1つです。 Nvidiaの機能(およびAMDの同様の機能)を使用すると、ユーザー入力を必要とせずにグラフィックカードを最大限に活用して、すぐに使用できる最大のパフォーマンスを実現できます。この機能は、GPU Boostの優れた管理により、手動の微調整に利用できるヘッドルームが実際にはあまりないため、手動のオーバークロックの必要性をほとんど排除します。

全体として、GPU Boostは、可能な限り最高のパフォーマンスを得るためにさまざまなパラメーターの微調整を細かく管理するこのテクノロジーの背後にあるコアアルゴリズムの改善により、ますます良くなることを望んでいる優れた機能です。