瓶颈计算器

Intel Core i5-11600K 和 NVIDIA GeForce GTX 1070

计算器结果

处理器可能成为显卡性能的瓶颈。虽然显卡能够处理密集型图形工作负载,但处理器的处理能力可能不足以充分发挥显卡的潜力。这种不平衡可能会限制系统的整体性能,导致处理速度变慢并可能降低图形质量。为了实现更平衡的设置,建议考虑升级到更强大的处理器,以满足现代应用程序和游戏的需求。

Intel Core i5-11600K 对于 NVIDIA GeForce GTX 1070 对于常规任务的 1280 × 800 像素屏幕分辨率来说太弱了。

此配置有 10.9% 的处理器瓶颈

在游戏过程中,您的显卡可能无法发挥其最大性能潜力,因为它不会得到充分利用。当处理器无法以足够快的速度处理数据并将数据传送到显卡时,就会发生这种情况。因此,处理器的利用率将达到最大,而图形卡的潜力可能不会得到充分利用。

处理器瓶颈被认为比显卡瓶颈更严重。由于处理器瓶颈,处理器的利用率达到其最大容量,可能导致在后台运行的其他程序出现性能问题。这可能会导致多任务场景中的响应速度和效率降低。

此外,由于处理器瓶颈,您可能无法体验显卡提供的最大性能。显卡的潜力将无法完全发挥,从而导致渲染图形、帧速率和整体游戏体验方面的潜在限制。

解决方案

要解决此问题,您有两种可能的解决方案。首先是升级处理器,这有助于缓解瓶颈并提高整体性能。或者,您可以考虑降级显卡,尽管这可能不是最明智的方法,因为它会导致性能下降并限制您的游戏体验。

在大多数情况下,建议保留您当前的显卡而不是降级。降级显卡可能会导致图形质量和游戏性能明显下降。相反,专注于升级处理器可以为克服瓶颈和提升系统性能提供更有效的解决方案。

通过更改屏幕分辨率来减少瓶颈

如果您遇到处理器瓶颈,提高显示器的分辨率将显着影响您的显卡,从而提高其利用率。另一方面,当面临显卡瓶颈时,降低分辨率将使您的显卡能够处理更多数据,从而提高每秒帧数。

请务必注意,更高的帧速率会对您的处理器提出更高的要求,因为它需要为您的显卡处理和准备更多数据。要缓解此瓶颈,您可以通过将屏幕分辨率调整为以下选项之一来减轻影响。

选择较低的分辨率

这有助于减轻显卡的压力,使其能够更有效地处理数据并有可能实现更高的帧速率。

选择更高的分辨率

虽然这可能会增加显卡的负载,但它可以帮助缓解潜在的处理器瓶颈,并提供更清晰、更具视觉沉浸感的游戏体验。

结论

通过调整屏幕分辨率,您可以优化处理器和显卡之间的平衡,最终提高整体系统性能并获得理想的游戏体验。

屏幕分辨率 比率 结果 可玩 平均 FPS
(高设置)
1360 × 768 (HD) 85:48 10.8% 是的 233.7 FPS
1366 × 768 (HD) 683:384 10.8% 是的 233.6 FPS
1440 × 900 (WXGA+) 8:5 10% 是的 228.2 FPS
1600 × 900 (HD+ (900p)) 16:9 9.5% 是的 225 FPS
1680 × 1050 (WSXGA+) 8:5 8.2% 是的 217.9 FPS
1920 × 1200 (WUXGA) 8:5 5.9% 是的 206 FPS
1920 × 1080 (FHD (1080p)) 16:9 6.9% 是的 211.1 FPS
2048 × 1152 (QWXGA) 16:9 5.6% 是的 204.8 FPS
2560 × 1440 (QHD (1440p)) 16:9 0% 是的 175.7 FPS
2560 × 2048 (QSXGA) 5:4 0% 是的 144.5 FPS
2560 × 1600 (WQXGA) 8:5 0% 是的 167.1 FPS
2800 × 2100 (QSXGA+) 4:3 0% 是的 131.7 FPS
3200 × 2400 (QUXGA) 4:3 0.6% 是的 105.4 FPS
3200 × 1800 (WQXGA+) 16:9 0% 是的 134 FPS
3200 × 2048 (WQSXGA) 25:16 0% 是的 120.4 FPS
3440 × 1440 (Ultra-Wide QHD) 43:18 0% 是的 151.2 FPS
3840 × 2160 (4K UHD-1 (2160p)) 16:9 2.2% 是的 98.6 FPS
3840 × 1600 (Ultra-Wide 4K) 12:5 0% 是的 127.1 FPS
4096 × 3072 (HXGA) 4:3 9.4% 是的 68.2 FPS
5120 × 2160 (Ultra-wide 5K) 64:27 7.4% 是的 76.6 FPS
屏幕分辨率 比率 结果 可玩 平均 FPS
(高设置)
1360 × 768 (HD) 85:48 10.8% 是的 233.7 FPS
1366 × 768 (HD) 683:384 10.8% 是的 233.6 FPS
1440 × 900 (WXGA+) 8:5 10% 是的 228.2 FPS
1600 × 900 (HD+ (900p)) 16:9 9.5% 是的 225 FPS
1680 × 1050 (WSXGA+) 8:5 8.2% 是的 217.9 FPS
1920 × 1200 (WUXGA) 8:5 5.9% 是的 206 FPS
1920 × 1080 (FHD (1080p)) 16:9 6.9% 是的 211.1 FPS
2048 × 1152 (QWXGA) 16:9 5.6% 是的 204.8 FPS
2560 × 1440 (QHD (1440p)) 16:9 0% 是的 175.7 FPS
2560 × 2048 (QSXGA) 5:4 0% 是的 144.5 FPS
屏幕分辨率 比率 结果 可玩 平均 FPS
(高设置)
2560 × 1600 (WQXGA) 8:5 0% 是的 167.1 FPS
2800 × 2100 (QSXGA+) 4:3 0% 是的 131.7 FPS
3200 × 2400 (QUXGA) 4:3 0.6% 是的 105.4 FPS
3200 × 1800 (WQXGA+) 16:9 0% 是的 134 FPS
3200 × 2048 (WQSXGA) 25:16 0% 是的 120.4 FPS
3440 × 1440 (Ultra-Wide QHD) 43:18 0% 是的 151.2 FPS
3840 × 2160 (4K UHD-1 (2160p)) 16:9 2.2% 是的 98.6 FPS
3840 × 1600 (Ultra-Wide 4K) 12:5 0% 是的 127.1 FPS
4096 × 3072 (HXGA) 4:3 9.4% 是的 68.2 FPS
5120 × 2160 (Ultra-wide 5K) 64:27 7.4% 是的 76.6 FPS

组件利用率

在运行一般任务时,将使用处理器 Intel Core i5-11600K 83.1% 并使用显卡 NVIDIA GeForce GTX 1070 67.0%

然而,值得注意的是,这些数字代表的是基于特定用途或游戏的处理器和显卡使用率的理论最大值,在现实场景中,实现如此高的利用率可能具有挑战性。

这些利用率基于 GPU 和 CPU 之间的工作负载分配概念。一般来说,在游戏中,显卡比处理器承受的负荷更重。这是因为现代游戏严重依赖图形处理来渲染高质量的视觉效果和复杂的 3D 环境。通过最大限度地利用显卡并保持较高的 CPU 使用率,您可以确保流畅的游戏体验、令人印象深刻的图形和无缝的多任务处理。

请务必注意,这些利用率是理论上的,可能会因具体工作负载、软件优化和其他因素而异。尽管如此,争取 CPU 和 GPU 之间的这种平衡利用可以帮助在各种应用程序和游戏场景中实现最佳性能。

使用场景

让我们探索组件利用率存在差异的不同场景,这可能表明游戏或程序对一个组件的瓶颈或特定依赖性高于另一个:

低 CPU 使用率和低 GPU 使用率
低 CPU 使用率和低 GPU 使用率的利用率屏幕截图
低 CPU 使用率和低 GPU 使用率

在 CPU 和 GPU 都表现出低利用率的情况下,这表明工作负载相对较轻,不会对任何一个组件的处理能力造成很大负担。就游戏而言,这可能会在要求较低的游戏或图形设置设置为较低级别的情况下发生。 CPU 和 GPU 的低利用率表明系统有充足的可用资源,这可能会导致游戏更流畅,并且 CPU 有可能处理额外的后台任务而不会导致性能问题。

低 CPU 使用率和最大 GPU 使用率
低 CPU 使用率和最大 GPU 使用率的利用率屏幕截图
低 CPU 使用率和最大 GPU 使用率

相反,当 CPU 使用率最低而 GPU 使用率达到 100% 时,表明工作负载主要是图形密集型的情况。这表明 GPU 已被有效地发挥其最大潜力,作为处理工作负载的主要组件。低 CPU 使用率意味着处理器没有大量参与特定任务或程序,可能表明它不太依赖 CPU 处理能力。但是,请务必注意,这种情况也可能表明系统中存在 GPU 瓶颈,即显卡被推到极限,而 CPU 有更多空闲容量。

高 CPU 使用率和最大 GPU 使用率
高 CPU 使用率和最大 GPU 使用率的利用率屏幕截图
高 CPU 使用率和最大 GPU 使用率

当CPU占用率明显偏高,GPU占用率达到100%时,说明工作负载严重依赖CPU处理。当 CPU 处于高水平运行时,它不一定处于最大容量,这表明它仍有一些空间来处理额外的任务。这种情况指向一个平衡的系统或轻微的 GPU 瓶颈,其中图形卡以其最大潜力运行,而 CPU 有效地处理工作负载但没有被推到极限。

最大 CPU 使用率和低 GPU 使用率
最大 CPU 使用率和低 GPU 使用率的利用率屏幕截图
最大 CPU 使用率和低 GPU 使用率

在 CPU 使用率为 100% 而 GPU 使用率非常低的场景中,这意味着工作负载严重依赖 CPU 处理能力但不需要大量的图形处理。这可能适用于诸如繁重的数据计算或某些非图形应用程序之类的任务。 GPU 使用率低表明显卡在该特定工作负载中未得到充分利用,这表明存在潜在的 CPU 瓶颈,即 CPU 以最大容量运行,而 GPU 正在等待来自 CPU 的数据进行处理。 CPU 和 GPU 利用率之间的这种不平衡表明系统性能可能受到 CPU 处理能力的限制。

最大 CPU 使用率和高 GPU 使用率
最大 CPU 使用率和高 GPU 使用率的利用率屏幕截图
最大 CPU 使用率和高 GPU 使用率

当 CPU 使用率达到最大容量而 GPU 使用率仍然很高时,表明工作负载严重依赖处理器的计算能力。 CPU 正在发挥其全部潜力,处理复杂的计算和任务。同时,高 GPU 使用率表明显卡也对工作负载做出了重大贡献,协助渲染图形并提供视觉增强。这种情况表明系统处于平衡状态或 CPU 存在轻微瓶颈,其中 CPU 以其极限运行,而 GPU 则有效地处理工作负载的图形密集型方面。系统的整体性能可能会受到 CPU 处理能力的限制,但 GPU 对工作负载的贡献很大。

最大 CPU 使用率和最大 GPU 使用率
最大 CPU 使用率和最大 GPU 使用率的利用率屏幕截图
最大 CPU 使用率和最大 GPU 使用率

最后,在 CPU 使用率和 GPU 使用率均为 100% 的情况下,这表明工作负载需要来自两个组件的大量计算能力。这种平衡的利用率表明工作负载在 CPU 和 GPU 之间均匀分布,两个组件都在满负荷工作。确保系统充分冷却并能够处理高利用率以防止性能问题或过热非常重要。

结论

重要的是要考虑到组件利用率的显着差异可能表明存在潜在的瓶颈或仅反映工作负载的性质,其中某些游戏或程序更依赖于一个组件而不是另一个组件。分析这些使用模式可以帮助识别系统性能问题并相应地优化硬件配置。

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您的配置
处理器
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显卡
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解析度
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一般任务
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选择您预期或已遇到此配置的瓶颈级别。朝您认为导致瓶颈的组件的方向调整滑块。

处理器映像
显卡图像
确定利用率

选择您预期或观察到的此配置的组件利用率级别。根据您认为每个组件正在经历的利用率水平,在 0 到 100% 的范围内调整滑块。

CPU利用率
处理器映像
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显卡图像
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内存利用率
随机存取存储器图像
0% 100%

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屏幕分辨率 Screen resolution image
必需的
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