Die korrekte Überprüfung der Leistungsfähigkeit Ihres Computers hilft, sein wahres Potenzial zu ermitteln und mögliche Leistungseinbußen aufzudecken. Viele Nutzer greifen auf ungenaue Methoden oder Werkzeuge zurück, die kein klares Bild der Geräteleistung liefern und somit zu irreführenden Ergebnissen führen. Für zuverlässige Messungen sollten Tests auf konsistenten Daten und neutralen Methoden basieren, die die Leistung unter vergleichbaren Bedingungen messen. Die Auswahl der richtigen Werkzeuge und die korrekte Durchführung der Testschritte liefern realistischere Ergebnisse und unterstützen Nutzer bei fundierten Entscheidungen – egal, ob sie die Leistung verbessern oder ihren Computer mit anderen vergleichen möchten.
Es gibt zwei Möglichkeiten, die Leistung von Computerkomponenten zu messen: synthetische Benchmarks wie 3DMark oder PCMark und praxisnahe Benchmarks, die die Leistung in verschiedenen Spielen und Programmen unter realistischen Bedingungen testen. Letztere sind deutlich überlegen, und hier ist der Grund dafür.
Künstliche Leistungstests spiegeln die Leistung in der realen Welt nicht genau wider.
KI-Benchmarks helfen Ihnen, die ungefähre Leistung verschiedener Computerkomponenten zu verstehen, sie mit anderen Modellen zu vergleichen und zu überprüfen, ob Ihre CPU, GPU oder andere Komponenten wie vorgesehen funktionieren. Sie bieten Enthusiasten außerdem eine hervorragende Möglichkeit zum Wettbewerb, insbesondere wenn der Benchmark Ranglisten beinhaltet.
Tests Ihrer Grafikkarte (GPU) mit Benchmarks wie 3DMark Steel Nomad oder Time Spy und der Vergleich Ihrer Ergebnisse mit denen anderer Nutzer mit derselben GPU helfen Ihnen festzustellen, ob Ihre Grafikkarte wie erwartet funktioniert. Sollten Sie ein deutlich niedrigeres Ergebnis als erwartet erzielen, liegt wahrscheinlich ein Problem vor, und Sie sollten Ihren Computer überprüfen.
Dasselbe gilt für andere Komponenten. Als ich die ROG Xbox Ally X CPU mit Cinebench testete, war mein Single-Core-Ergebnis deutlich niedriger als bei anderen. Daher begann ich mit der Fehlersuche und stellte fest, dass mein Windows-Energiemodus auf „Ausbalanciert“ eingestellt war. Dies begrenzte die maximale CPU-Frequenz und beeinträchtigte somit die Single-Core-Leistung. Nach dem Wechsel in den Energiemodus „Höchstleistung“ erreichte mein Cinebench-Single-Core-Ergebnis das von einer Z2 Extreme CPU erwartete Niveau.
Synthetische Benchmarks haben Schwierigkeiten, die Leistung im realen Einsatz in verschiedenen Spielen und Anwendungen präzise abzubilden. Ein Paradebeispiel hierfür ist der Gaming-Laptop MSI Claw 8. In meinem Test des ASUS ROG Xbox Ally X übertraf die integrierte Intel Arc 140V-Grafikkarte des MSI Claw 8 andere Laptops sowohl im Grafikbereich des Time Spy-Benchmarks als auch im Steel Nomad-Benchmark, der die GPU-Leistung in den Fokus rückt.
Doch wenn man zu den Leistungstests hinunterscrollt, wird man feststellen, dass die MSI Claw 8 in der Regel hinter der ASUS ROG Xbox Ally X zurückblieb oder nur geringfügig voraus war, anstatt sie deutlich zu übertreffen, wie man es nach den 3DMark-Testergebnissen erwarten könnte.
Der Grund dafür ist, dass viele Spiele auf ähnlichen GPUs verschiedener Hersteller – NVIDIA, AMD oder Intel – nicht gleich laufen. Das liegt entweder an den Treibern, der verwendeten Engine oder einfach daran, dass das Spiel selbst für bestimmte GPUs besser optimiert ist. Synthetische GPU-Leistungstests messen hingegen typischerweise die Rohleistung, also ein „Best-Case-Szenario“, bei dem Treiber und Spieloptimierungen nur eine untergeordnete Rolle spielen.
Neuere Call-of-Duty-Spiele laufen beispielsweise auf AMD-Grafikkarten schneller als auf ihren NVIDIA- und Intel-Pendants, da sie für AMD-GPUs optimiert sind. Die meisten Spiele mit Raytracing-Unterstützung hingegen laufen auf NVIDIA-Karten schneller als auf ihren AMD- und Intel-Pendants, sobald Raytracing-Effekte aktiviert sind, da NVIDIA-GPUs Raytracing sowohl hardware- als auch softwareseitig besser unterstützen.
NVIDIA-Grafikprozessoren (GPUs) sind auch die ideale Wahl für professionelle Arbeiten wie Grafikverarbeitung oder KI-Workloads, da ihre CUDA-GPU-Computing-Plattform das Angebot von AMD- und Intel-GPUs bei weitem übertrifft.
Dasselbe gilt für zentrale Verarbeitungseinheiten (CPUs). Anwendungen bevorzugen entweder Single-Core- oder Multi-Core-Leistung, wobei einige besser für AMD-Prozessoren und andere für Intel-Prozessoren optimiert sind. Auch die meisten Spiele bevorzugen AMDs X3D-Prozessoren, da diese eine hervorragende Single-Core-Leistung bieten und über einen deutlich größeren L3-Cache als Standard-CPUs verfügen. Spiele schätzen zwei entscheidende Vorteile: hohe Single-Core-Leistung und einen großen L3-Cache.
Der einzige Unterschied zu künstlichen GPU-Benchmarks besteht darin, dass einige künstliche CPU-Benchmarks die tatsächliche Leistung bei bestimmten Aufgaben sehr gut messen. Beispielsweise eignen sich Cinebench und Blender hervorragend zur Bewertung der Leistung eines bestimmten CPU-Modells bei Rendering-Workloads, da beide Benchmarks reale Rendering-Aufgaben beinhalten.
Konzentrieren Sie sich auf realistische Display-Benchmarks, um die tatsächliche Leistung einer bestimmten CPU oder GPU zu ermitteln.
Statt auf künstliche Benchmarks zu setzen, sollten Sie sich auf realistische Rendering-Benchmarks konzentrieren, um die Leistung einer bestimmten CPU oder GPU zu ermitteln. Für die Spieleleistung umfassen diese Benchmarks entweder integrierte oder szenenspezifische Benchmarks. Für die Produktivität sollten Sie sich auf Rendering-Benchmarks fokussieren, die reale Arbeitslasten testen, wie beispielsweise die Zeit, die zum Rendern einer Szene in Blender oder zum Exportieren einer bestimmten Anzahl von Bildern in Adobe Lightroom benötigt wird.
Bei der Suche nach einer neuen CPU oder GPU sollten Sie sich auf die geplanten Anwendungsfälle konzentrieren. Wenn Sie eine neue GPU für KI-Anwendungen kaufen, sollten Sie nicht auf Gaming-Benchmarks achten, sondern recherchieren, wie die Grafikkarte die KI-Bildgenerierung oder andere KI-bezogene Aufgaben bewältigt, für die Sie sie einsetzen möchten.
Wenn Sie hingegen eine neue Grafikkarte (GPU) zum Spielen suchen, sollten Sie deren Leistung in den Spielen überprüfen, die Sie spielen möchten. Wenn Sie beispielsweise AAA-Spiele mit allen aktivierten Features spielen wollen, konzentrieren Sie sich auf die Leistung in Spielen mit Raytracing, da die meisten neuen AAA-Spiele Raytracing-Effekte unterstützen.
Das Gleiche gilt für CPUs. Wenn Sie PC-Spieler sind, konzentrieren Sie sich auf Gaming-Benchmarks. Wenn Sie eine neue CPU für eine Workstation suchen, überprüfen Sie deren Leistung in den Anwendungen, die Sie täglich verwenden.
Beschränken Sie sich nicht auf einige wenige Praxistests; je gründlicher Sie vorgehen, desto besser.
Die Durchführung nur eines einzigen Benchmark-Tests für GPU oder CPU ist alles andere als optimal. Je nach verwendetem CPU- und RAM-Typ, der gewählten Benchmark-Methode (integrierte Spiele oder benutzerdefinierte Spielszenarien), dem Szenario der tatsächlichen CPU- und GPU-Leistungstests usw. erzielen Tester unterschiedliche Ergebnisse und Frameraten.
Je mehr Daten Ihnen zur Verfügung stehen, desto besser. Recherchieren Sie daher am besten aus verschiedenen Quellen, um sich ein umfassenderes Bild von der Leistung einer bestimmten CPU oder GPU zu machen. Glücklicherweise gibt es zahlreiche zuverlässige Quellen für CPU- und GPU-Testberichte, die Sie konsultieren können.
Wer visuelle Testberichte bevorzugt, dem empfehle ich Gamer's Nexus und Hardware Unboxed. Daniel Owen bietet zudem hervorragende praxisnahe GPU-Tests in Spielen an. Für CPU- und GPU-Tests mit Fokus auf Gaming-Performance empfehle ich außerdem Digital Foundry.
Was schriftliche Testberichte angeht, veröffentlicht Gamers Nexus seine Rezensionen zeitversetzt auf seiner Website, nachdem sie auf YouTube erschienen sind, und TechSpot veröffentlicht schriftliche Hardware-Unboxing-Tests. Hinzu kommen PCWorld, KitGuru und Tom's Hardware, die allesamt gute Testberichte zu Computerkomponenten bieten. Puget Systems ist schließlich eine hervorragende Informationsquelle zur CPU- und GPU-Leistung in verschiedenen Produktivitätsanwendungen.
Obwohl ich selbst für die Website schreibe und daher möglicherweise voreingenommen bin, möchte ich TechPowerUp dennoch erwähnen, da dort ausführliche Tests von CPUs, GPUs und anderen Computerkomponenten sowie zahlreiche Praxistests veröffentlicht werden. TechPowerUp, Daniel Owen und Hardware Unboxed veröffentlichen außerdem GPU-Benchmarks für aktuelle AAA-Spiele und vergleichen diese mit einer Vielzahl aktueller GPUs. Das soll nicht heißen, dass synthetische Benchmarks grundsätzlich schlecht sind; sie sind lediglich nicht die beste Informationsquelle über die tatsächliche Leistung einer GPU, CPU oder anderer Computerkomponenten.
Sie sind beispielsweise nützlich, um zu überprüfen, ob Ihre CPU oder GPU wie erwartet funktioniert. Wenn Sie jedoch Ihre tatsächliche Leistung ermitteln möchten, sollten Sie sich auf Leistungsbenchmarks in Spielen und Produktivitätsanwendungen konzentrieren, die reale Arbeitslasten nutzen.
Die Prüfung der Computerleistung erfordert klare Schritte und geeignete Werkzeuge, um verlässliche Ergebnisse zu erzielen. Ungenaue Methoden können einen falschen Eindruck von der Leistungsfähigkeit des Geräts vermitteln. Die Anwendung einer standardisierten Testmethodik und zuverlässiger Werkzeuge hilft, die tatsächliche Leistung des Geräts zu ermitteln und fundierte Entscheidungen hinsichtlich Upgrades, Konfigurationsverbesserungen oder der Behebung von Leistungsproblemen zu treffen.
