اختبار قوة الكمبيوتر بشكل صحيح يساعد على معرفة القدرات الحقيقية للجهاز وتحديد أي مشاكل قد تؤثر على الأداء. الكثير من المستخدمين يعتمدون على طرق غير دقيقة أو أدوات لا تمنح صورة واضحة عن إمكانيات الجهاز، مما يؤدي إلى نتائج مضللة. للحصول على قياسات موثوقة، يجب استخدام اختبارات تعتمد على بيانات ثابتة وأساليب محايدة تقيس الأداء في ظروف متشابهة. اختيار الأدوات المناسبة وتنفيذ خطوات الاختبار بترتيب صحيح يمنح المستخدم نتائج أقرب للواقع تساعده على اتخاذ قرار مدروس سواء كان الهدف تحسين الأداء أو مقارنة الجهاز بغيره.
هناك طريقتان لقياس أداء مكونات الكمبيوتر: اختبارات الأداء الاصطناعية مثل 3DMark أو PCMark، واختبارات الأداء الواقعية التي تختبر الأداء في الألعاب والبرامج المختلفة باستخدام سيناريوهات واقعية. والطريقة الأخيرة أفضل بكثير، وإليك السبب.
اختبارات الأداء الاصطناعية ليست دقيقة في عكس الأداء الواقعي.
تساعدك اختبارات الأداء الاصطناعية على فهم الأداء التقريبي لمكونات الكمبيوتر المختلفة، ومعرفة مدى كفاءتها مقارنةً بالطرازات الأخرى، والتحقق من عمل وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) أو أي مكون آخر على النحو المطلوب. كما أنها وسيلة رائعة للمنافسة بين المتحمسين، خاصةً إذا كان اختبار الأداء يتضمن قوائم المتصدرين.
يمكن أن يساعدك اختبار وحدة معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بك في اختبارات 3DMark Steel Nomad أو Time Spy، ثم مقارنة النتيجة بالنتائج التي حققها مستخدمون آخرون باستخدام نفس وحدة معالجة الرسومات، في معرفة ما إذا كانت بطاقة الرسومات الخاصة بك تعمل على النحو المطلوب. إذا حصلت على نتيجة أقل بكثير من المتوقع، فمن المحتمل أن يكون هناك خطأ ما، وقد حان الوقت لاستكشاف أخطاء جهاز الكمبيوتر وإصلاحها.
ينطبق الأمر نفسه على المكونات الأخرى. عندما اختبرت وحدة المعالجة المركزية ROG Xbox Ally X في Cinebench، كانت نتيجتي في اختبار النواة الواحدة أقل بكثير مما ذكره الآخرون. لذلك بدأتُ باستكشاف الأخطاء وإصلاحها واكتشفتُ أن وضع الطاقة في Windows مضبوط على “متوازن”، مما حدّ من التردد الأقصى للوحدة المركزية، وبالتالي أعاق أداء النواة الواحدة. بعد أن انتقلتُ إلى وضع الطاقة “الأداء العالي”، ارتفعت نتيجتي في اختبار النواة الواحدة في Cinebench إلى المستوى المتوقع من وحدة المعالجة المسرعة Z2 Extreme.
ما لا تُجيده اختبارات الأداء الاصطناعية هو عكس الأداء الحقيقي بدقة في مختلف الألعاب والتطبيقات. ومن الأمثلة الرائعة على ذلك جهاز الألعاب المحمول MSI Claw 8. في مراجعتي لجهاز ASUS ROG Xbox Ally X، تفوقت بطاقة الرسومات المدمجة Intel Arc 140V الموجودة في MSI Claw 8 على الأجهزة المحمولة الأخرى في قسم الرسومات في اختبار Time Spy، وكذلك في اختبار Steel Nomad، الذي يُركز على أداء وحدة معالجة الرسومات.
لكن بمجرد التمرير لأسفل إلى اختبارات الأداء، ستلاحظ أن جهاز MSI Claw 8 عادةً ما كان متأخرًا عن جهاز ASUS ROG Xbox Ally X، أو متقدمًا عليه بفارق ضئيل، بدلًا من التفوق عليه بفارق كبير، كما هو متوقع بعد رؤية نتائج اختبار 3DMark.
السبب هو أن العديد من الألعاب لا تحقق نفس الأداء على وحدات معالجة رسومية مماثلة من شركات مختلفة – NVIDIA أو AMD أو Intel – إما بسبب برامج التشغيل، أو المحرك الذي تستخدمه لعبة معينة، أو ببساطة لأن اللعبة نفسها مُحسّنة بشكل أفضل لوحدات معالجة رسومية معينة. أما اختبارات الأداء الاصطناعية لوحدات معالجة الرسوميات، فعادةً ما تقيس الأداء الخام، وهو “أفضل سيناريو” إن صح التعبير، حيث تلعب برامج التشغيل وتحسينات اللعبة دورًا ضئيلًا.
على سبيل المثال، تعمل ألعاب Call of Duty الأحدث بشكل أسرع على بطاقات رسومات AMD مقارنةً بنظيراتها من NVIDIA وIntel، نظرًا لأنها مُحسّنة لوحدات معالجة الرسومات من AMD. من ناحية أخرى، ستعمل معظم الألعاب التي تدعم تتبع الأشعة بشكل أسرع على بطاقات NVIDIA مقارنةً بنظيراتها من AMD وIntel بمجرد تفعيل تأثيرات تتبع الأشعة، لأن وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA تدعم تتبع الأشعة بشكل أفضل، سواءً من حيث العتاد أو البرمجيات.
تُعد وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA أيضًا الخيار الأمثل للأعمال الاحترافية، مثل معالجة الرسومات أو أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، لأن منصة حوسبة وحدة معالجة الرسومات CUDA الخاصة بها تتفوق بكثير على ما تقدمه وحدات معالجة الرسومات من AMD وIntel.
ينطبق الأمر نفسه على وحدات المعالجة المركزية (CPU). تُفضل التطبيقات أداءً أحادي النواة أو متعدد النواة، حيث يكون بعضها مُحسّنًا بشكل أفضل لمعالجات AMD والبعض الآخر لمعالجات Intel. وبالمثل، تُفضل معظم الألعاب وحدات معالجة X3D من AMD لأنها توفر أداءً أحادي النواة ممتازًا وتحتوي على ذاكرة تخزين مؤقت L3 أكبر بكثير من وحدة المعالجة المركزية العادية، وتفضل الألعاب ميزتين: أداء أحادي النواة سريع وذاكرة تخزين مؤقت L3 كبيرة.
الفرق الوحيد مقارنةً بمعايير وحدة معالجة الرسومات الاصطناعية هو أن بعض معايير وحدة المعالجة المركزية الاصطناعية جيدة جدًا في قياس الأداء الفعلي لمهام معينة. على سبيل المثال، تُعد معايير Cinebench وBlender ممتازة لتقييم أداء نموذج وحدة معالجة مركزية محدد في أحمال عمل العرض، لأن كلا المعيارين يتضمنان مهام عرض حقيقية.
ركز على معايير العرض الواقعية لمعرفة الأداء الفعلي لوحدة معالجة مركزية أو وحدة معالجة رسومات معينة.
بدلاً من نتائج المعايير الاصطناعية، يجب التركيز على معايير العرض الواقعية لمعرفة مستوى أداء وحدة معالجة مركزية أو وحدة معالجة رسومات محددة. بالنسبة لأداء الألعاب، تتضمن هذه المعايير إما معايير مدمجة أو مخصصة لمشاهد اللعبة. أما بالنسبة للإنتاجية، فركز على معايير العرض التي تختبر أحمال العمل الفعلية، مثل الوقت اللازم لعرض مشهد في Blender أو تصدير عدد محدد من الصور في Adobe Lightroom.
عند البحث عن وحدة معالجة مركزية (CPU) أو وحدة معالجة رسومات (GPU) جديدة، ركّز على المهام التي ترغب في استخدامها فيها. إذا كنت تشتري وحدة معالجة رسومات جديدة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، فلا تتحقق من معايير الألعاب؛ ابحث عن كيفية تعامل بطاقة الرسومات التي ترغب في شرائها مع توليد صور الذكاء الاصطناعي أو أي أحمال عمل متعلقة بالذكاء الاصطناعي تخطط لاستخدامها فيها.
على العكس، إذا كنت تبحث عن وحدة معالجة رسومات جديدة للألعاب، فتحقق من أدائها في الألعاب التي ترغب في لعبها. على سبيل المثال، إذا كنت تخطط للعب ألعاب AAA مع تفعيل جميع الميزات، ركّز على أداء الألعاب باستخدام تتبع الأشعة، لأن معظم ألعاب AAA الجديدة تدعم تأثيرات تتبع الأشعة.
وينطبق الأمر نفسه على وحدات المعالجة المركزية. إذا كنت من هواة ألعاب الكمبيوتر، ركّز على معايير الألعاب. أما إذا كنت تبحث عن وحدة معالجة مركزية جديدة لمحطة عمل، فتحقق من أدائها في التطبيقات التي تستخدمها في سير عملك اليومي.
لا تقتصر على بضعة اختبارات أداء واقعية، فكلما دققت أكثر، كان ذلك أفضل.
الآن، يُعدّ فحص اختبار أداء واحد فقط لوحدة معالجة الرسومات أو وحدة المعالجة المركزية (CPU) في الواقع بعيدًا عن المثالية. سينتهي الأمر بنتائج مختلفة ومعدلات إطارات مختلفة للمراجعين بناءً على نوع وحدة المعالجة المركزية وذاكرة الوصول العشوائي (RAM) المستخدمة، سواءً اختاروا اختبار أداء مدمجًا في الألعاب أو استخدموا مشهدًا مخصصًا داخل اللعبة للاختبار، والسيناريو المستخدم لاختبارات الأداء الفعلية لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات، وما إلى ذلك.
كلما زادت البيانات، كان ذلك أفضل، لذا حاول البحث في مصادر متعددة لتكوين فكرة أفضل عن أداء وحدة معالجة مركزية أو وحدة معالجة رسومات معينة. لحسن الحظ، هناك العديد من المصادر الموثوقة لمراجعات وحدات المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات التي يمكنك الاطلاع عليها.
إذا كنت تفضل المراجعات المرئية، أنصحك بموقعي Gamer’s Nexus وHardware Unboxed. يقدم Daniel Owen أيضًا اختبارات واقعية ممتازة لوحدات معالجة الرسومات (GPU) في الألعاب. كما أوصي بموقع Digital Foundry لمراجعات وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) التي تركز على أداء الألعاب.
أما المراجعات المكتوبة، فتنشر Gamers Nexus مراجعاتها على موقعها الإلكتروني بعد فترة من نشرها على YouTube، وينشر TechSpot اختبارات Hardware Unboxed كتابيًا. ثم هناك PCWorld وKitGuru وTom’s Hardware، وجميعها تقدم مراجعات جيدة لمكونات الكمبيوتر. وأخيرًا، يُعد Puget Systems مصدرًا ممتازًا للمعلومات حول أداء وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) في مختلف مهام الإنتاجية.
مع أنني أساهم في الموقع الإلكتروني، وبالتالي أميل إلى التحيز، إلا أنني أذكر أيضًا TechPowerUp لأنه ينشر مراجعات متعمقة لوحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) ومكونات الكمبيوتر الأخرى، مع مجموعة من الاختبارات الواقعية. كما ينشر TechPowerUp وDaniel Owen وHardware Unboxed أيضًا معايير أداء لوحدات معالجة الرسومات (GPU) لألعاب AAA حديثة الإصدار، حيث يقارنونها بمجموعة واسعة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) المعاصرة. لا يعني ذلك أن معايير الأداء الاصطناعية سيئة بطبيعتها؛ فهي ببساطة ليست المصدر الأمثل للمعلومات حول الأداء الفعلي لوحدة معالجة الرسومات (GPU) أو وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو مكونات الكمبيوتر الأخرى.
فهي مفيدة، على سبيل المثال، عند الرغبة في التحقق من أداء وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) على النحو المتوقع. ولكن إذا كنت ترغب في معرفة أداء حقيقي، ركز على معايير الأداء في الألعاب والإنتاجية التي تستخدم أحمال العمل الفعلية.
اختبار أداء الكمبيوتر يحتاج إلى خطوات واضحة وأدوات مناسبة للحصول على نتائج يعتمد عليها. استخدام طرق غير دقيقة قد يعطي انطباعًا خاطئًا عن قوة الجهاز. اتباع منهج موحد في الاختبار واستخدام أدوات موثوقة يساعدان على معرفة الأداء الحقيقي للجهاز واتخاذ قرارات صحيحة سواء كانت متعلقة بالترقية أو تحسين الإعدادات أو حل مشاكل الأداء.
