Почему я устал от AMD: как видеокарты Radeon проигрывают GeForce в реальном использовании

Недавно я занимался обзором старой системной платы ECS GF8200SM-M3 и в процессе провел небольшое тестирование с помощью бенчмарков ChimbaBench и ChimbaBenchXPL. Тестировались видеокарты GeForce GTX 750 и Radeon RX 570; в итоге получилось так, что GTX 750 выдала в 2 раза больше FPS на один гигафлопс теоретической производительности, чем RX 570.

Источник: собственная иллюстрация

Если не обращать внимания на соотношение фактической производительности — в fps и теоретической — в гигафлопсах, то в этих результатах нет ничего странного. RX 570 закономерно производительнее какой-то там более старой GTX 750. Но я заметил, что фактическая производительность не соответствует теоретической сразу в двух разных бенчмарках (тесты проводились в среде Linux).

Источник: собственный скриншот таблицы LibreOffice

Даже в Wikipedia указаны теоретические лимиты производительности видеокарт, и там у RX 570 порядка 4,8–5,1 терафлопса для одинарной точности (FP32).

Источник: собственный скриншот таблицы en.wikipedia.org

С одной стороны, это нормально, что у видеокарт разных архитектур бывает разное соотношение теоретической и фактической производительности. Но проблема в том, что разница получилась многократной для видеокарт одной эпохи. От проприетарных бенчмарков вроде AIDA64 GPGPU толку нет, потому что, во-первых, исходный код закрыт, а во-вторых, они всегда рисуют красивые теоретические цифры с поправкой на частоты. Ну а процессор там вообще тестируется через нативный x86-код вместо OpenCL API. Более того, в последних версиях AIDA64 (7+) разработчики допустили какие-то ошибки, из-за которых тест работает с ошибками на ряде старых видеокарт.

Источник: собственный скриншот

Так каким же образом видеокарта AMD Radeon производительностью 5 терафлопс оказалась всего в 2 раза быстрее видеокарты NVIDIA GeForce производительностью всего 1,1 терафлопса? Дело в реальной вычислительной мощности графических процессоров. Речь не о мощности, фигурирующей в красивых маркетинговых заявлениях AMD, а о настоящей вычислительной производительности, доступной реальным программам и играм.

Источник: собственный скриншот ресурса www.notebookcheck.net

ChimbaBenchCL и ChimbaBenchXPL

Чтобы расставить всё по своим местам, нам нужно провести ряд тестов в разных операционных системах и с разными драйверами. У меня прямо сейчас есть два компьютера с видеокартами AMD Radeon RX 570 и NVIDIA GeForce GTX 750. Оба компьютера — на платформе AM2+ с процессорами AMD Athlon X2 7550 и Athlon II X2 245e. Драйверы — NVIDIA 340.52 и Adrenalin 21.5.2. Уже сейчас можно заметить, что Radeon RX 570 работает неправильно в тяжёлом шейдерном тесте ChimbaBenchXPL (слишком низкий результат).

Источник: собственное фото

Вдруг проблема во втором компьютере, где была установлена RX 570? Поэтому давайте заменим GTX 750 на RX 570 в первом компьютере, установим такой же драйвер (последний для Windows 7) и снова проведём тестирование. Таким образом мы исключим вероятность проблем по вине самого компьютера.

Источник: собственное фото

В случае с ChimbaBenchCL результаты GFLOPS не изменились, только результаты целочисленных тестов (GIOPS) значительно подросли. Вполне возможно, материнская плата от ECS (Elitegroup) действительно имеет серьёзные проблемы в прошивке, что влияет даже на видеокарту. Вероятно, целочисленные результаты с более качественной платой от Biostar выросли из-за того, что шина PCI Express работает лучше, чем на плате от ECS, хотя эту зависимость от шины нужно изучать отдельно.

Гораздо интереснее тот факт, что производительность в тяжёлом шейдерном тесте OpenGL стала даже ниже, чем была с более производительным процессором во втором компьютере. Это чётко говорит о том, что драйвер AMD Adrenalin 21.5.2 использует эмуляцию графики при запуске тяжёлого шейдерного теста ChimbaBenchXPL (OpenGL 2.1). При этом сам драйвер заявляет о поддержке OpenGL вплоть до версии 4.6, но переходит к эмуляции в тесте, использующем OpenGL 2.1.

Источник: собственное фото

Теперь перейдем к Windows 10. Тут у нас установлен старый драйвер Catalyst для видеокарт серий HD 2000 — HD 4000. Данный драйвер примечателен тем, что предоставляет OpenCL-платформу для работы на центральном процессоре, поэтому я собираю результат с процессора перед тем, как установить драйвер Adrenalin 26.1.1 для RX 570.

Источник: собственное фото

Теперь RX 570 показывает правильный результат в тяжелом шейдерном тесте. Ну а результаты теста ChimbaBenchCL практически не изменились после перехода на Windows 10 и обновления драйверов: чуть упала производительность в FP16, FP32 и Image Blur, но слегка поднялась в INT32.

Источник: собственное фото

Ну и собираем результаты с видеокартой GTX 750 в среде Windows 10. По результатам ChimbaBenchXPL можно заметить, что при упоре производительности чисто в процессор особой разницы между разными версиями драйверов и даже по сравнению с RX 570 нет. Но стоит только добавить немного графики (тест Simple), как GTX 750 показывает немного более высокую производительность, чем AMD Radeon. Самое интересное — в тяжелом шейдерном тесте, который хорошо работал с GTX 750 независимо от версии драйвера и операционной системы.

Другое дело — ChimbaBenchCL, здесь ситуация такова, что самый свежий драйвер выдал лучшую производительность, что особенно заметно по целочисленному тесту INT8, результат которого многократно увеличился с последним драйвером. NVIDIA явно добавила оптимизаций. Тем не менее в среде Windows 7 с драйвером 340.52 мы имели 92 GIOPS в тесте INT64, тогда как в среде Windows 10 с более новыми драйверами результат упал до 75 GIOPS.

Источник: собственное фото

На этом можно подвести итоги тестирования.

Результаты

После переноса результатов в таблицу можно сразу отметить, что GTX 750 не поддерживает FP16, в отличие от гораздо более свежей архитектурно RX 570. А что до производительности, то в одинарной точности у RX 570 мы имеем всего 2,5 терафлопса, в то время как у GTX 750 — 1,1 терафлопса. Отсюда были и странности, когда я брал теоретическую производительность видеокарт и рассчитывал затрачиваемое количество гигафлопс на один кадр в секунду.

Если пересчитать на основании реального уровня производительности, а не маркетингового от AMD, то получается, что GTX 750 тратит 8,6 гигафлопса на один кадр в 1280x720 (тяжелый шейдерный тест). Тем временем RX 570 тратит 8,5 гигафлопса на один кадр, если рассчитывать на основании фактической производительности. Да, фактически получается, что RX 570 лишь в 2,25 раза мощнее более старой и гораздо более простой GTX 750 в разрешении 720p. В разрешении 360p имеем 3,6 гигафлопса на кадр у GTX 750 и 4,6 гигафлопса на кадр у RX 570, что уже заметно худшее соотношение для «красного лагеря».

Источник: собственный скриншот таблицы LibreOffice

Более того, если взять последний драйвер NVIDIA, то GTX 750 в целочисленных операциях INT8 превосходит гораздо более мощную RX 570 почти в 2 раза благодаря новым оптимизациям в драйверах. Тем временем у AMD со свежими драйверами производительность практически никак не выросла, только в целочисленном тесте INT32 слегка добавилось.

Ну и вишенка на торте — это тест FP32 с использованием инструкций FMA, в котором AMD Radeon RX 570 оказалась на одном уровне производительности с GTX 750. Тут даже комментировать нечего. Очевидно, что RX 570 архитектурно проигрывает гораздо более старой GTX 750. RX 570 разве что FP16 (половинная точность) может похвастаться, и те вытягивают лишь около 4 терафлопс, хотя в маркетинге для FP32 (одинарная точность) заявляли 5+ терафлопс.

Не отрицаю: если очень тщательно оптимизировать, найти какие-то особые алгоритмы специально для AMD Radeon, может быть, оно и выдаст больше производительности. Но проблема в том, что я не занимался целенаправленной оптимизацией при разработке ChimbaBenchCL ни под «зелёных», ни под «красных». То же относится и к играм: как их оптимизировать под ущербную архитектуру видеокарт красной компании? Игровые движки переписывать с нуля? Звучит как глупость, поэтому AMD всегда была и будет в роли догоняющей с видеокартами, хотя и с процессорами у них не всё гладко.

Качество драйверов AMD и заключение

А теперь поговорим о качестве самих драйверов AMD. Навязчивые уведомления и попытки автоматического обновления драйверов AMD одинаково раздражают везде.

Источник: собственное фото

Что пять лет назад, что сейчас, драйверы у «красного» лагеря разработаны весьма паршиво. AMD даже программу установки не смогла сделать без косяков: о каком качестве работы графических API вообще можно говорить с такими разработчиками? Если бы AMD доверила разработку драйверов всецело нейронным сетям, я уверен, нормальный ИИ сделал бы это гораздо качественнее.

Источник: собственное фото

Более того, прямо во время обновления драйвера NVIDIA драйвер Adrenalin 26.1 внезапно проявился в виде зависшего и «сломанного» окна. Это усердно работал AMD Software: Host Application, даже несмотря на то, что видеокарт AMD в системе не было.

Источник: собственное фото

А ещё мне приходилось перезапускать некоторые тесты с видеокартой GTX 750, потому что «амудешные» драйверы нагло проснулись прямо во время тестирования видеокарты NVIDIA и начали грузить мой компьютер в фоновом режиме. Никаких предупреждений и уведомлений — просто драйверы AMD проснулись и начали грузить систему, как вирус.

Источник: собственное фото

Когда-то я был глупым фанатом AMD, пытался искать всевозможным подобным проблемам объяснения и оправдания, как и всецелой ущербности архитектур видеокарт красного лагеря. Но увы, сколько ни ищи оправданий изначально кривому продукту, сам продукт от этого лучше не станет.

Жаль, что у AMD даже в 2026 году так и не появилось адекватных и качественных драйверов, может быть, они бы перекрыли архитектурные недостатки «железа». Но, глядя на то, какое непотребство создают программисты «красной конторы» под видом драйверов, Radeon так и будет блуждать с дурной репутацией. Ирония ситуации в том, что у NVIDIA и на драйверах 2014 года прекрасно работал тот же тяжелый шейдерный тест, тогда как AMD бросила пользователей Windows 7 с откровенно поломанным драйвером, эмулирующим работу на процессоре вместо исполнения на GPU.

А что до нового проекта ChimbaBenchCL, то нужно провести больше сравнительных тестов, чтобы пополнить базу результатов. Может быть, будут выявлены какие-нибудь недостатки или проблемы. Но в данный момент ChimbaBenchCL для меня уже стал полезным инструментом, позволяющим взглянуть на возможности видеокарт.

Источник: собственное фото

Благодарю за внимание, больше интересных статей в блоге Hard-Workshop.