Nvidia GeForce GTX 670 en test

Publié le 10/05/2012 par
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Après une GeForce GTX 690 d'exception, Nvidia entame la déclinaison vers le bas de son architecture Kepler. La GeForce GTX 670 fait ainsi son apparition avec un look étrange, une consommation revue à la baisse mais des performances très proches de celles de sa grande sœur, la GeForce GTX 680. De quoi battre un nouveau record en terme de rendement énergétique ?


GPU Boost : bien ? pas bien ?
La GeForce GTX 670 repose, tout comme son aînée, sur le GPU GK104 composé de pas moins de 3.5 milliards de transistors fabriqués sur le procédé de fabrication 28 nanomètres de TSMC. Avec celui-ci, Nvidia a fait le choix de délaisser quelque peu les performances en GPU Computing pour privilégier les performances en jeu. De quoi permettre à ce jeu d'attaquer les Radeon HD 7900 et leur GPU, Tahiti, composé de 4.3 milliards de transistors.


Le GK104 et ses 3.5 milliards de transistors.

Pour s'attaquer à la Radeon HD 7970, Nvidia a dû pousser son GPU dans ses derniers retranchements avec la GeForce GTX 680. Il faut dire qu'il était au départ prévu qu'il occupe le segment légèrement inférieur, mais que les performances moins élevées que prévues du côté de la Radeon HD 7970 ont permis à Nvidia de ne pas devoir attendre que le gros GPU de la famille, le GK110, soit prêt pour viser la tête.

Notamment grâce à une consommation bien maîtrisée, Nvidia a pu introduire un premier turbo pour GPU, dénommé GPU Boost, qui est destiné à maximiser la fréquence GPU pour profiter pleinement de l'enveloppe thermique disponible. Notre avis concernant l'approche de Nvidia est mitigé puisque GPU Boost n'est pas déterministe : contrairement aux CPU, il se base sur la consommation réelle qui varie entre chaque exemplaire d'un GPU suivant sa qualité de fabrication et les courants de fuite qui l'affectent. Qui plus est, Nvidia ne valide pas tous les échantillons d'un même dérivé de ce GPU (le GK104-400 pour la GTX 680 et le GK104-325 pour la GTX 670) à la même fréquence turbo maximale, se contente de donner une fréquence maximale garantie mais laisse le GPU monter bien au-delà s'il a pu être qualifié plus haut. Le problème est que la presse reçoit rarement un échantillon moyen et que du coup les performances que nous reportons sont quelque peu surévaluées par rapport aux performances que vous pourriez rencontrer avec un exemplaire du commerce.

Nvidia se défend en expliquant vouloir donner le maximum de performance à chaque exemplaire d'une même carte et précise que si la variation au niveau de la fréquence GPU Boost maximale peut être significative, la variation au niveau de la fréquence GPU Boost moyenne observée en pratique est plus réduite. La raison étant que la limite de consommation va empêcher le GPU de monter à un niveau très élevé dans les jeux les plus gourmands, mais également que sa température va le limiter.

Ce que Nvidia oublie de préciser dans ce raisonnement, c'est qu'il revient également à dire que nous surévaluons légèrement les performances puisque les tests se font dans des conditions idéales : test bref sur table de bench. Bien que cela puisse rendre notre travail plus sympathique, nous ne pouvons malheureusement pas jouer une heure pour faire chauffer le GPU avant chaque mesure de performances !

Pour rappel, nous avons observé l'écart de performances entre deux GeForce GTX 680. Sans chercher le pire des cas nous avons observé une différence théorique de 2% et pratique de 1.5%. Ce n'est pas énorme mais embêtant sur le principe quand le match est serré avec la concurrence… La marge de manœuvre allouée à GPU Boost explosant avec la GeForce GTX 670 (15%), cela devient réellement problématique de notre point de vue.

Quelle solution ? L'idéal serait que Nvidia permette aux testeurs de limiter les cartes au niveau du cas le moins favorable, avec une fréquence GPU Boost limitée à la valeur officiellement garantie. Ce n'est pas le cas actuellement et nous avons donc opté pour la simulation d'un tel échantillon par nos propres moyens : en jonglant avec les paramètres "d'overclocking". De quoi pouvoir vous proposer les performances garanties en plus des performances que vous pouvez obtenir avec un échantillon plus favorable.
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