그래픽카드 성능의 비밀 : VGA 계산기 만들기

Author : Daeguen Lee

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1. 개요

GPU의 처리과정을 대강 살펴보면 아래와 같습니다.

(식 1) 그래픽램에서 GPU로 운반 -> 쉐이더연산 -> 텍스처연산 -> 픽셀 렌더링 -> GPU에서 그래픽램으로 운반

여기서 빨간색 부분이 실제로 "연산" 이 일어나는 부분입니다.
(앞으로 위의 식에서 "연산" 부분에 관계된 변수는 빨간색으로 구분해 표시하겠습니다.)

위의 식에서 우리가 생각할수 있는 변수는 아래의 다섯 개입니다.

 

- 그래픽램-GPU 사이에서의 지연시간 (GPU 밖 지연, 메모리 대역폭에 반비례)
- GPU 내부, 각 유닛 사이에서의 지연시간 (GPU 안 지연, GPU 클럭에 반비례)
- 쉐이더가 연산되는 시간 (쉐이더 연산량에 비례, 쉐이더 연산속도에 반비례)
- 텍스처가 연산되는 시간 (텍스처 연산량에 비례, 텍스처 연산속도에 반비례)
- 픽셀이 렌더링되는 시간 (렌더링할 픽셀 양에 비례, 렌더링 연산속도에 반비례)

 

또한 위 다섯 변수를 구현하기 위해 아래와 같은 변수를 상정해야 합니다.

 

- 메모리 대역폭 (메모리클럭 x 메모리 비트레이트)
- GPU 클럭 (※ 쉐이더클럭과 GPU 도메인 클럭이 다른 경우는 쉐이더클럭도)
- 쉐이더 연산량 (S라는 문자로 나타내겠습니다. 이하 동일)
- 텍스처 연산량 (T)
- 렌더링할 픽셀 양 (R)
- 쉐이더 연산속도 (GPU의 쉐이더유닛 갯수 x 쉐이더 (or GPU) 클럭)
- 텍스처 연산속도 (GPU의 TMU 갯수 x GPU (도메인) 클럭)
- 렌더링 연산속도 (GPU의 ROP 갯수 x GPU (도메인) 클럭)

 

이 변수들을 이용해 처음의 식을 다시 쓰면 아래와 같습니다.

 

(식 2) GPU 밖 지연 + GPU 안 지연 + 쉐이더가 연산되는 시간 + 텍스처가 연산되는 시간 + 픽셀이 렌더링되는 시간

 

식 1에서 다시 각각의 '연산되는 시간' 항을 아래와 같이 풀어줄 수 있습니다.

 

(식 3) GPU 밖 지연 + GPU 안 지연 + S/쉐이더 연산속도 + T/텍스처 연산속도 + R/렌더링 연산속도

 

그리고 식 2는 다시 한번 아래와 같이 전개됩니다.

 

(식 4) GPU 밖 지연 + GPU 안 지연 + S/(쉐이더 갯수 x 클럭) + T/(TMU 갯수 x 클럭) + R/(ROP 갯수 x 클럭)

 

여기서 실질적으로 GPU 성능에 해당되지 않는 앞의 두 '지연' 항을 빼 보죠.

 

(식 5) S/(쉐이더 갯수 x 클럭) + T/(TMU 갯수 x 클럭) + R/(ROP 갯수 x 클럭)

 

얼핏 보기엔 복잡하지만 GPU 내부의 각 유닛이 주어진 연산을 수행하는 시간을 더한 것에 불과합니다.
(GPU가 연산을 수행하는데 걸린 '시간' 이므로 실제 성능은 이 값의 역수에 비례하겠죠?)
앞으로 각 항의 머릿글자를 따서 'S 항', 'T항' 등으로 부르겠습니다.

 

 

2. 실제 그래픽카드에 대입하기

 

그럼 식 5에 맞춰서 5870의 성능을 계량화해 봅시다.
5870은 1600개의 쉐이더, 80개의 TMU, 32개의 ROP를 가지며 GPU 클럭은 850MHz입니다.

(식 5a) 5870: S/(1600 x 850) + T/(80 x 850) + R/(32 x 850)

 

같은 방법으로 5850, 5830, 4890은 다음과 같이 나타내집니다.

(식 5b, 5c, 5d)

5850: S/(1440 x 725) + T/(72 x 725) + R/(32 x 725)
5830: S/(1120 x 800) + T/(56 x 800) + R/(16 x 800)
4890: S/(800 x 850) + T/(40 x 850) + R/(16 x 850)

 

여기서 주목할 부분이 있는데, 5830은 S항 및 T항이 4890에 비해 작지만 R 항이 4890보다 더 크겠죠?
(ROP 갯수가 같은데 GPU 클럭은 더 낮아서, 분모가 4890의 R항보다 작아지기 때문이죠)
다시 말해, 5830은 GPU 내부에서 쉐이더/텍스처 연산을 아무리 빨리 끝내더라도
모니터에 실질적으로 픽셀 단위로 그려 주는 픽셀 렌더링이 느리기 때문에 병목현상이 생긴다는 얘기입니다.

 

 

3. 모델 1: 쉐이더 중심

 

그럼 이제 S, T, R의 값을 가정해야 하는데, 대표적인 쉐이더중심 벤치마크인 3D마크를 생각해 봅시다.
3D마크는 쉐이더 연산량이 매우 많으므로 S가 굉장히 크고, 나머지 둘 (T, R) 은 매우 작다고 가정합시다.
그러면 위의 식 5들은 다음과 같이 줄여집니다.

(식 6a, 6b, 6c, 6d)

5870: S/(1600 x 850) = 이 결과값을 100% 라고 두면
5850: S/(1440 x 725) = 130.27%
5830: S/(1120 x 800) = 151.79%
4890: S/(800 x 850) = 200% 가 됩니다.

 

위 결과값들의 역수를 취하면 5850은 5870의 76.76%, 5830은 65.88%, 4890은 50%의 성능을 가지게 됩니다.
물론 여기에서 구한 연산성능이 곧바로 성능에 직결되는 것은 아닙니다.
예를 들어 우리가 위에서 생략한 '지연' 항들을 반영하면 % 차이는 조금 줄어들겠죠?
GPU가 연산을 수행하는 시간 : GPU 안 지연시간 : GPU 밖 지연시간의 비율이 2:1:1 이라면 어떻게 될까요?

 

(식 7a, 7b, 7c, 7d)

5870: 100% (연산시간) + 50% (GPU 안 지연시간) + 50% (GPU 밖 지연시간) = 200% (나누기 2 = 100%)
5850: 130% + 50% x 850/725 + 50% x (4800 x 256)/(4000 x 256) = 248% (124%)
5830: 152% + 50% x 850/800 + 50% x (4800 x 256)/(4000 x 256) = 270% (132%)
4890: 200% + 50% x 850/850 + 50% x (4800 x 256)/(3900 x 256) = 318% (156%)

 

예상했던 대로 '지연' 항들을 반영하자 각 카드들의 성능차이가 조금 줄어들었습니다.
결과값의 역수를 취하면 5850의 성능은 5870의 80.36%, 5830은 75.50%, 4890은 64.20% 가 되는데
이는 실제 3D마크 밴티지에서의 성능 차이와 흡사한 결과입니다.

 

 

4. 모델 2: 일반적인 게임

 

그럼 이제, 렌더링 성능이 중요한 요소가 되는 실제 게임의 상황을 가정해 봅시다.

앞서 3D 밴티지 모델에서는 GPU의 연산시간을 산출할 때 쉐이더 연산만 하는 것으로 가정했는데
실제 게임에서는 텍스처 및 렌더링 성능이 또한 중요한 요소가 됩니다. (그야 모니터에 그려내야 하니까...;;)
따라서 쉐이더 : 텍스처 : 렌더링의 비중이 각각 1:1:2 이라고 가정해 봅시다.

(식 8a, 8b, 8c, 8d)

5870: 100% (쉐이더 연산시간) + 100% (텍스처 연산시간) + 200% (렌더링 시간) = 400% (나누기 4 = 100%)
5850: 130% + 100% * (80 x 850)/(72 x 725) + 200% * (32 x 850)/(32 x 725) = 495% (124%)
5830: 152% + 100% * (80 x 850)/(56 x 800) + 200% * (32 x 850)/(16 x 800) = 729% (182%)
4890: 200% + 100% * (80 x 850)/(40 x 850) + 200% * (32 x 850)/(16 x 850) = 800% (200%)

 

결과값의 역수를 취하면 5850은 5870의 80.80%, 5830은 54.90%, 4890은 50%입니다.
3D마크 밴티지 모델 (식 6, 식 7) 에선 5870보다 많이 떨어졌던 5850의 연산성능이 조금 나아진 데 비해
ROP갯수가 적은 5830은 실제 게임 성능이 급격히 떨어진 것을 알 수 있습니다.
이제 여기에 GPU 안/밖에서의 지연시간 항을 더해 줍시다.

 

(식 9a, 9b, 9c, 9d)

5870: 100% (연산시간) + 50% (GPU 안 지연시간) + 50% (GPU 밖 지연시간) = 200% (나누기 2 = 100%)
5850: 124% + 50% x 850/725 + 50% * (4800 x 256)/(4000 x 256) = 242% (121%)
5830: 182% + 50% x 850/800 + 50% * (4800 x 256)/(4000 x 256) = 300% (148%)
4890: 200% + 50% x 850/850 + 50% * (4800 x 256)/(3900 x 256) = 318% (156%)

 

결과값의 역수를 취하면 5850은 5870의 82.52%, 5830은 67.74%, 4890은 64.20%가 됩니다.
5830의 성능이 순식간에 4890에 가깝게 떨어진 것을 볼 수 있습니다.
(현재 각종 벤치에서 4890에 뒤처지게까지 나오는 것은 드라이버가 최적화되지 않았기 때문인 것 같습니다.)

 

지금까지 이 간단한 방정식으로 살펴본 결과,
5830은 드라이버가 최적화 된 뒤에도 4890보다 크게 나은 성능을 보이진 않을 것으로 추측됩니다.
다만 ATi의 ATi Stream 등 GPGPU 기술이 널리 쓰이게 된다면
많은 쉐이더 갯수와 높은 클럭 (5850보다도 높은) 을 바탕으로 한 5830의 GPGPU 능력은 쓸만할 것 같습니다.

헥헥...... 여기까지 따라오셨다면 당신은 진정한 위너!!


5. 부록

지금까지의 식을 간단히 엑셀로 구현해 보았습니다.
엑셀파일을 실행하면 빨간색으로 표시된 부분에 테스트하고 싶은 그래픽카드의 스펙을 입력하게 되어 있고
그 아래에 네 가지의 모델이 주어져 있는데, 계산된 결과값이 표시되는 부분입니다.

모델 1은 위의 식 7을 구현한 "쉐이더 중심" 성능 계산입니다.
모델 2는 위의 식 9를 구현한 "일반적인 게임" 성능 계산입니다.
모델 3은 위의 식에는 없지만, "렌더링 중심" 성능 계산입니다. 2D/3D 그래픽 작업환경이 이에 해당됩니다.
모델 4 역시 위의 식에는 없는 "메모리 중심" 성능 계산입니다. 고해상도 설정과 유사합니다.

calc.xlsx

그럼... 재미없는 글을 끝까지 읽어 주셔서 감사합니다! :-)

 

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