Probar correctamente las capacidades de su computadora ayuda a determinar su verdadero potencial e identificar cualquier problema que pueda afectar su rendimiento. Muchos usuarios confían en métodos o herramientas imprecisos que no ofrecen una visión clara de las capacidades de su dispositivo, lo que genera resultados engañosos. Para obtener mediciones fiables, las pruebas deben basarse en datos consistentes y métodos neutrales que midan el rendimiento en condiciones similares. Elegir las herramientas adecuadas y realizar los pasos de prueba en el orden correcto ofrece a los usuarios resultados más realistas, lo que les ayuda a tomar decisiones informadas, ya sea que su objetivo sea mejorar el rendimiento o comparar su computadora con otras.
Hay dos maneras de medir el rendimiento de los componentes de una computadora: pruebas sintéticas como 3DMark o PCMark, y pruebas reales que evalúan el rendimiento en diversos juegos y programas en escenarios realistas. Estas últimas son muy superiores, y aquí explicamos por qué.
Las pruebas de rendimiento artificiales no son precisas a la hora de reflejar el rendimiento en el mundo real.
Las pruebas de rendimiento de inteligencia artificial (IA) te ayudan a comprender el rendimiento aproximado de diferentes componentes de tu ordenador, compararlos con otros modelos y verificar que tu CPU, GPU u otros componentes funcionen correctamente. También son una excelente forma de competir para los aficionados, especialmente si la prueba incluye tablas de clasificación.
Probar tu unidad de procesamiento gráfico (GPU) en benchmarks como 3DMark Steel Nomad o Time Spy, y luego comparar tu puntuación con la de otros usuarios con la misma GPU, puede ayudarte a determinar si tu tarjeta gráfica funciona como se espera. Si obtienes una puntuación significativamente menor de lo esperado, es probable que algo ande mal y sea hora de solucionar el problema de tu ordenador.
Lo mismo ocurre con otros componentes. Al probar la CPU ROG Xbox Ally X en Cinebench, mi puntuación de núcleo único fue significativamente inferior a la de otros. Así que empecé a solucionar el problema y descubrí que el modo de energía de Windows estaba configurado en "Equilibrado", lo que limitaba la frecuencia máxima de la CPU y, por lo tanto, perjudicaba el rendimiento de núcleo único. Tras cambiar al modo de energía "Alto Rendimiento", mi puntuación de núcleo único en Cinebench alcanzó el nivel esperado para una CPU Z2 Extreme.
Lo que dificulta a los benchmarks sintéticos es reflejar con precisión el rendimiento real en diversos juegos y aplicaciones. Un excelente ejemplo de ello es el portátil gaming MSI Claw 8. En mi análisis del ASUS ROG Xbox Ally X, la tarjeta gráfica integrada Intel Arc 140V del MSI Claw 8 superó a otros portátiles en el apartado gráfico del benchmark Time Spy, así como en el benchmark Steel Nomad, que se centra en el rendimiento de la GPU.
Pero una vez que te desplazas hacia abajo hasta las pruebas de rendimiento, notarás que el MSI Claw 8 generalmente quedó por detrás del ASUS ROG Xbox Ally X, o solo estuvo ligeramente por delante, en lugar de superarlo significativamente, como uno podría esperar después de ver los resultados de la prueba 3DMark.
La razón es que muchos juegos no funcionan igual en GPUs similares de distintos fabricantes (NVIDIA, AMD o Intel), ya sea por los controladores, el motor que utiliza un juego en particular o simplemente porque el juego en sí está mejor optimizado para ciertas GPU. Las pruebas sintéticas de rendimiento de GPU, por otro lado, suelen medir el rendimiento bruto, que es el "mejor escenario", donde los controladores y las optimizaciones del juego tienen un papel mínimo.
Por ejemplo, los juegos más recientes de Call of Duty se ejecutan más rápido en tarjetas gráficas AMD que en sus contrapartes NVIDIA e Intel, ya que están optimizados para GPU AMD. Por otro lado, la mayoría de los juegos compatibles con el trazado de rayos se ejecutarán más rápido en tarjetas NVIDIA que en sus contrapartes AMD e Intel una vez habilitados los efectos de trazado de rayos, ya que las GPU NVIDIA lo admiten mejor, tanto en hardware como en software.
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) NVIDIA también son la opción ideal para trabajos profesionales, como el procesamiento de gráficos o cargas de trabajo de IA, porque su plataforma informática de GPU CUDA supera ampliamente lo que ofrecen las GPU AMD e Intel.
Lo mismo ocurre con las unidades centrales de procesamiento (CPU). Las aplicaciones prefieren el rendimiento de un solo núcleo o de varios núcleos, y algunas están mejor optimizadas para procesadores AMD y otras para procesadores Intel. De igual forma, la mayoría de los juegos prefieren los procesadores X3D de AMD porque ofrecen un excelente rendimiento de un solo núcleo y cuentan con una caché L3 mucho mayor que una CPU estándar. Los juegos valoran dos ventajas clave: un rendimiento rápido de un solo núcleo y una caché L3 de gran capacidad.
La única diferencia con las pruebas de rendimiento de GPU artificiales es que algunas pruebas de rendimiento de CPU artificiales son muy eficaces para medir el rendimiento real de tareas específicas. Por ejemplo, Cinebench y Blender son excelentes pruebas para evaluar el rendimiento de un modelo de CPU específico en cargas de trabajo de renderizado, ya que ambas pruebas involucran tareas de renderizado reales.
Concéntrese en los puntos de referencia de visualización realistas para determinar el rendimiento real de una CPU o GPU en particular.
En lugar de depender de benchmarks artificiales, concéntrese en benchmarks de renderizado realistas para determinar el rendimiento de una CPU o GPU específica. Para el rendimiento en juegos, estos benchmarks incluyen benchmarks integrados o específicos de cada escena. Para la productividad, concéntrese en benchmarks de renderizado que evalúen cargas de trabajo reales, como el tiempo necesario para renderizar una escena en Blender o exportar un número específico de imágenes en Adobe Lightroom.
Al buscar una nueva CPU o GPU, concéntrese en las tareas para las que planea usarla. Si compra una GPU nueva para cargas de trabajo de IA, no consulte las pruebas de rendimiento de juegos; en su lugar, investigue cómo la tarjeta gráfica que está considerando gestiona la generación de imágenes de IA o cualquier otra carga de trabajo relacionada con la IA para la que planea usarla.
Por el contrario, si buscas una nueva unidad de procesamiento gráfico (GPU) para videojuegos, comprueba su rendimiento en los juegos que quieres jugar. Por ejemplo, si planeas jugar a juegos AAA con todas las funciones activadas, céntrate en su rendimiento en juegos con trazado de rayos, ya que la mayoría de los nuevos juegos AAA admiten efectos de trazado de rayos.
Lo mismo aplica a las CPU. Si juegas en PC, concéntrate en las pruebas de rendimiento. Si buscas una nueva CPU para una estación de trabajo, comprueba su rendimiento en las aplicaciones que usas a diario.
No se limite a unas pocas pruebas de rendimiento en el mundo real; cuanto más exhaustivo sea, mejor.
Ahora bien, realizar una sola prueba de rendimiento, ya sea en la GPU o en la CPU, dista mucho de ser ideal. Los analistas obtendrán resultados y velocidades de fotogramas diferentes según el tipo de CPU y RAM utilizados, si eligen pruebas de rendimiento integradas en el juego o utilizan una escena personalizada para las pruebas, el escenario utilizado para las pruebas de rendimiento de la CPU y la GPU, etc.
Cuantos más datos tengas, mejor. Así que intenta investigar en varias fuentes para tener una mejor idea del rendimiento de una CPU o GPU en particular. Afortunadamente, existen muchas fuentes confiables de análisis de CPU y GPU que puedes consultar.
Si prefieres análisis visuales, te recomiendo Gamer's Nexus y Hardware Unboxed. Daniel Owen también ofrece excelentes pruebas de GPU en juegos reales. También recomiendo Digital Foundry para análisis de CPU y GPU centrados en el rendimiento en juegos.
En cuanto a reseñas escritas, Gamers Nexus las publica en su sitio web un tiempo después de subirlas a YouTube, y TechSpot publica pruebas de Hardware Unboxed. También están PCWorld, KitGuru y Tom's Hardware, que ofrecen excelentes reseñas de componentes informáticos. Finalmente, Puget Systems es una excelente fuente de información sobre el rendimiento de la CPU y la GPU en diversas tareas de productividad.
Aunque colaboro con el sitio web y, por lo tanto, soy propenso a sesgos, también menciono TechPowerUp porque publica análisis exhaustivos de CPU, GPU y otros componentes informáticos, junto con diversas pruebas en el mundo real. TechPowerUp, Daniel Owen y Hardware Unboxed también publican benchmarks de GPU para juegos AAA recientes, comparándolos con una amplia variedad de GPU contemporáneas. Esto no significa que los benchmarks sintéticos sean intrínsecamente malos; simplemente no son la mejor fuente de información sobre el rendimiento real de una GPU, CPU u otros componentes informáticos.
Son útiles, por ejemplo, para comprobar si tu CPU o GPU rinde como se espera. Pero si quieres conocer tu rendimiento real, céntrate en las pruebas de rendimiento en juegos y productividad que utilizan cargas de trabajo reales.
Probar el rendimiento de una computadora requiere pasos claros y herramientas adecuadas para obtener resultados confiables. El uso de métodos inexactos puede dar una impresión errónea de las capacidades del dispositivo. Seguir una metodología de prueba estandarizada y usar herramientas confiables ayuda a determinar el rendimiento real del dispositivo y a tomar decisiones informadas sobre actualizaciones, optimización de la configuración o resolución de problemas de rendimiento.
