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2025-11-28 15:31:00
PC コンポーネントのパフォーマンスを測定するには 2 つの方法があります。1 つは 3DMark や PCMark のような合成ベンチマーク、もう 1 つは現実のシナリオを使用してゲームやさまざまなソフトウェアのパフォーマンスをテストする現実世界のベンチマークです。後者の方がはるかに優れています。その理由は次のとおりです。
合成ベンチマークは現実世界のパフォーマンスを反映するのがあまり得意ではありません
総合ベンチマークは、さまざまな PC コンポーネントの大まかなパフォーマンスを洞察し、他のモデルと比較してどのように比較するかを確認し、CPU、GPU、またはその他のコンポーネントが意図したとおりに動作するかどうかを確認するのに役立ちます。特にベンチマークにリーダーボードが含まれている場合、愛好家にとっては競争するための優れた方法でもあります。
GPU を 3DMark Steel Nomad または Time Spy ベンチマークに通し、その結果を同じ GPU を使用して他の人が達成したスコアと比較すると、グラフィック カードが意図したとおりに動作するかどうかを知ることができます。予想よりもはるかに低いスコアが得られた場合は、何か問題がある可能性が高いため、PC のトラブルシューティングを行ってください。
他のコンポーネントについても同様です。 Cinebench で ROG Xbox Ally X の CPU をテストしたところ、私のシングルコア スコアは他の人が報告したものよりもはるかに低かったです。そこでトラブルシューティングを開始したところ、Windows の電源モードが「バランス」に設定されており、これにより CPU の最大周波数が制限され、シングルコアのパフォーマンスが妨げられていることがわかりました。 「ハイパフォーマンス」パワーモードに切り替えた後、Cinebench シングルコアスコアは、Z2 Extreme APU から期待されるレベルまで上昇しました。
合成ベンチマークが苦手とするのは、さまざまなゲームやアプリにわたる現実世界のパフォーマンスを正確に反映することです。この好例は、MSI Claw 8 PC ゲーム ハンドヘルドです。私の ASUS ROG Xbox Ally X レビューでは、MSI Claw 8 に搭載されている Intel Arc 140V 統合グラフィックスは、Time Spy ベンチマークのグラフィックス部分だけでなく、GPU パフォーマンスに焦点を当てた Steel Nomad ベンチマークでも他のハンドヘルドを破壊しました。
しかし、ゲームのベンチマークまで下にスクロールすると、MSI Claw 8 は通常、3DMark の数値を見れば予想されるように、床をモップで拭くのではなく、ASUS ROG Xbox Ally X よりも後ろかわずかに上回っていることがわかります。
その理由は、多くのゲームは、NVIDIA、AMD、Intel などの異なるベンダーの同等の GPU では同じパフォーマンスを発揮しないためです。これは、ドライバーや特定のゲームが使用するエンジンが原因であるため、または単にゲーム自体が特定の GPU に対して最適化されているためです。ただし、合成 GPU ベンチマークは通常、生のパフォーマンス、つまりドライバーとゲームの最適化が最小限の役割を果たす「最良のシナリオ」を測定します。
たとえば、より新しい コール・オブ・デューティ AMD グラフィックス カードは AMD GPU 用に最適化されているため、NVIDIA や Intel の同等のカードよりもゲームが高速に実行されます。一方、レイ トレーシング効果を有効にすると、NVIDIA GPU はハードウェアとソフトウェアの両方で最高のレイ トレーシング サポートを備えているため、レイ トレーシングを備えたゲームの大部分は、NVIDIA カード上で AMD や Intel の同等のカードよりも高速に実行されます。
NVIDIA GPU は、独自の CUDA GPU コンピューティング プラットフォームが AMD や Intel GPU が提供するものよりもはるかに優れているため、GPU レンダリングや AI ワークロードなどのプロフェッショナルな作業にも最適です。
CPUについても同様です。アプリはシングルコアまたはマルチコアのパフォーマンスを優先し、AMD プロセッサー向けに最適化されたものもあれば、Intel 向けに最適化されたものもあります。同様に、ほとんどのゲームは、優れたシングルコア パフォーマンスを提供し、平均的な CPU よりもはるかに多くの L3 キャッシュ メモリを搭載しているため、AMD の X3D CPU を好みます。また、ゲームは、高速なシングルコア パフォーマンスと大量の L3 キャッシュの 2 つを重視します。
GPU 合成ベンチマークとの唯一の違いは、一部の CPU 合成ベンチマークは、特定のタスクに対する現実世界のパフォーマンスを測定するのに非常に優れていることです。たとえば、Cinebench と Blender のベンチマークは、どちらのベンチマークにも実際のレンダリング タスクが含まれているため、レンダリング ワークロードで特定の CPU モデルがどのように動作するかを評価するのに最適です。
実際のベンチマークに焦点を当てて、特定の CPU または GPU の実際のパフォーマンスを確認します。
特定の CPU または GPU のパフォーマンス レベルを確認するには、合成ベンチマーク スコアの代わりに、実際のベンチマークに焦点を当てる必要があります。ゲームのパフォーマンスについては、組み込みまたはカスタム シーンのゲーム内ベンチマークが含まれます。生産性に関しては、Blender でシーンをレンダリングしたり、Adobe Lightroom で一定数の写真をエクスポートしたりするのに必要な時間など、実際のワークロードをテストするベンチマークに焦点を当ててください。
新しい CPU または GPU を購入する場合は、それを使用して実際に興味のあるタスクに焦点を当てる必要があります。 AI ワークロード用に新しい GPU を購入する場合は、ゲームのベンチマークをチェックしないでください。興味のあるグラフィックス カードが AI 画像生成や、それを使用する予定の AI 関連のワークロードをどのように処理するかを調べてください。
逆に、新しいゲーム用 GPU を検討している場合は、プレイしたいゲームでその GPU がどのようにパフォーマンスするかを確認してください。たとえば、すべての追加機能を有効にして AAA ゲームをプレイする予定がある場合は、ほとんどの新しい AAA ゲームがレイ トレーシング エフェクトをサポートしているため、レイ トレーシングによるゲーム パフォーマンスに重点を置きます。
CPU についても同様の話です。 PC ゲーマーの場合は、ゲームのベンチマークに注目する必要があります。ただし、新しいワークステーション CPU を探している場合は、日常のワークフローで使用するアプリでそのパフォーマンスを確認してください。
いくつかの現実世界のベンチマークに限定しないでください。チェックすればするほど、より良い結果が得られます。
現在、単一の実世界の GPU または CPU ベンチマークをチェックするだけでは理想とは程遠いです。レビュー担当者が異なれば、使用する CPU と RAM、組み込みのゲーム ベンチマークを選択したのか、テストにカスタムのゲーム内シーンを使用したのか、実際の CPU と GPU の生産性ベンチマークに使用したシナリオなどに応じて、最終的なスコアとフレーム レートは異なります。
データは多いほど良いため、特定の CPU または GPU のパフォーマンスをよりよく理解するには、複数のソースを検索してみてください。幸いなことに、CPU と GPU のレビューに関する信頼できるソースが多数存在しており、熟読することができます。
ビデオ形式を好む場合は、Gamer’s Nexus と Hardware Unboxed をお勧めします。 Daniel Owen は、優れた現実世界のゲーム GPU テストも行っています。ゲームのパフォーマンスに焦点を当てた CPU と GPU のレビューには、Digital Foundry もお勧めします。
書面に関して言えば、Gamers Nexus は YouTube でレビューを公開してからしばらくして自社 Web サイトでレビューを公開し、TechSpot は Hardware Unboxed のテストを書面で公開します。さらに、PCWorld、KitGuru、Tom’s Hardware もあり、いずれも非常に優れた PC コンポーネントのレビューを提供しています。最後に、Puget Systems は、さまざまな生産性タスクにわたる CPU と GPU のパフォーマンスに関する情報を提供する優れたリソースです。
私はこの Web サイトに寄稿しているため偏っていますが、TechPowerUp についても言及しなければなりません。なぜなら、このアウトレットでは CPU、GPU、その他の PC コンポーネントの詳細なレビューが公開されており、CPU レビューには実際のテストが多数掲載されているからです。 TechPowerUp、Daniel Owen、および Hardware Unboxed も、新しくリリースされた AAA ゲームの GPU ベンチマークを公開しており、最新の幅広い GPU にわたってベンチマークを行っています。
合成ベンチマークが本質的に悪いというわけではありません。これらは、実際の GPU、CPU、またはその他の PC コンポーネントのパフォーマンスに関する最良の情報源ではありません。
たとえば、CPU または GPU が期待どおりに動作していることを確認する場合に便利です。ただし、現実世界のパフォーマンスについての洞察が必要な場合は、現実のワークロードを使用するゲームと生産性のベンチマークに焦点を当ててください。
#のパフォーマンスを間違ってテストしていますこれが正しい方法です