Einleitung
ATis DirectX-11-Generation ist mittlerweile stark im Handel vertreten. So beliefert der Hersteller nicht nur den Enthusiasten-Markt mit der Radeon HD 5970 und das Performance-Segment mit der Radeon HD 5870 sowie der Radeon HD 5850, sondern ebenso die obere (Radeon HD 5700) und die untere Mid-Range-Klasse (Radeon HD 5670). Und dort buhlen die Grafikkarten derzeit konkurrenzlos um die Kunden, denn Nvidia kann mit der alten DirectX-10-Generation nicht mehr ernsthaft dagegen halten.
Seit Monaten drehte sich die Gerüchteküche immer schneller um Nvidias neue Grafikkartengeneration, die auf der Fermi-Architektur basieren wird. Im professionellen Bereich hatte der Hersteller schon vor einigen Wochen erste grobe Informationen präsentiert, der normale Endanwender ging bisweilen allerdings leer aus. Immer wiederkehrenden Gerüchte heizten die Diskussionen zuletzt zunehmend an. So war beispielsweise von einer besonders schlechten Yield (Ausbeute auf dem Wafer) die Rede, die den Marktstart bisher verhindert haben soll.
Mit dem heutigen Tag gibt es nun endlich wieder offizielle Informationen des Herstellers zu vermelden. Um die Käuferschaft trotz der Verzögerungen bei Laune und Kunden vom Umstieg zur Konkurrenz ab zu halten, präsentierte Nvidia erstmals detailliertere Informationen zum für Spieler relevanten Grafik-Part der GF100-GPU.
Wer nun vielleicht gehofft hat, dass mit diesem Review auch endlich die ersten Serienkarten gezeigt werden, wird leider enttäuscht werden. Mehr als eine „verspätete Sneak Preview“ mit einem klaren Fokus auf die Technik gibt es auch weiterhin nicht.
Allgemeines
Nachdem der GT200 nur ein Refresh der G80-Architektur gewesen ist und es somit nicht allzu viele Änderungen an der GPU gegeben hat (hauptsächlich wurde die Anzahl der Ausführungseinheiten erhöht), gibt es beim GF100 wieder deutlich mehr Neuigkeiten zu sehen. Einige Ähnlichkeiten zum GT200 sind weiterhin erkennbar, doch ist das meiste mehr als nur ein wenig überarbeitet worden.
Der GF100 wird im modernen (und aktuell wohl noch schwer zu beherrschenden) 40-nm-Verfahren bei TSMC gefertigt und umfasst in etwa 3,0 bis 3,2 Milliarden Transistoren. Eine genaue Zahl kennen wir leider nicht, die beiden Werte tauchen aber immer wieder auf.
Rein von den Daten her ist der Rechenkern durchaus beeindruckend. So weist er beispielsweise 512 Shadereinheiten auf, mehr als doppelt so viele wie noch beim GT200. Darüber hinaus beträgt die Anzahl der ROPs (Raster Operation Processors) satte 48 – ebenfalls eine Steigerung. Die Texture Mapping Units (TMUs) wurden dagegen auf 64 gekürzt. Dies klingt im ersten Augenblick zwar merkwürdig, denn immerhin hatte schon der GT200 in der Vollausstattung 80 TMUs unter der Haube. Allerdings soll die Effizienz der TMUs massiv gesteigert worden sein, sodass die Texturfüllrate schlussendlich angeblich um einiges gestiegen ist.
Ähnlich verhält es sich beim Speicherinterface, das auf dem GF100 nur noch 384 Bit und somit gleich breit wie das auf dem G80 (GT200: 512 Bit) ist. Doch der Einsatz von hoch getaktetem GDDR5-Speicher soll diesen Nachteil wieder wett machen. Die Größe des Speichers der schnellsten GF100-Karte wird damit voraussichtlich 1,5 GB und damit 50 Prozent größer als bei den vorherigen GeForce- und bei den schnellsten Radeon-HD-5000-Karten sein.
Das sind, extrem grob wohlgemerkt, die Eckpunkte der GF100-Architektur, die im Hause Nvidia erstmals DirectX 11 unterstützen wird. Und was gibt es sonst? Die Kalifornier haben bei der Architektur nach eigenen Angaben besonders viel Wert darauf gelegt, dass geometrische Berechnungen, die unter anderem mit dem Tessellator ausgeführt werden können, spürbar schneller ablaufen. Denn dort sieht Nvidia mit die größte Möglichkeit, Spiele schöner zu machen. Die Bildqualität wird von Nvidia ebenfalls sehr hoch bewertet, genauso die Möglichkeit, GPU-Computing in Spielen zu benutzen. Nicht vergessen sollte man auch die anderen GPU-Computing-Fähigkeiten des GF100, für die Nvidia erst vor kurzem noch massiv geworben hat. Zu guter Letzt sollen entsprechende Grafikkarten die Performancekrone zurückerobern und die Radeon HD 5870 alt aussehen lassen.
Soviel zum Groben. Doch schauen wir uns nun den GF100 etwas genauer an.
GF100 im Detail
Graphics Processing Clusters (GPCs)
Einer der größten Unterschiede zwischen dem „alten“ GT200 (und G80) und dem neuen GF100-Chip ist die Aufteilung der internen Komponenten, die Nvidia deutlich überarbeitet hat, um so nach eigenen Aussagen die Effizienz spürbar steigern zu können. Die meisten Ausführungseinheiten hat Nvidia in so genannten „Graphics Processing Clusters“ (GPCs) untergebracht, die jeweils gewisse Komponenten wie zum Beispiel die Streaming-Multiprocessors (SM) und die TMUs enthalten. Um die GF100-Architektur skalieren zu können, kann Nvidia sowohl die GPCs als auch die SMs und die Speichercontroller abschalten beziehungsweise gar nicht erst verbauen.
Den Anfang in der Renderingpipeline macht das Host-Interface, das die Befehle von der CPU abfängt. Anschließend kopiert die „GigaThread Engine“ die notwendigen Daten aus dem Systemspeicher in den eigene Framebuffer. Daraufhin teilt die GigaThread Engine die zu berechnenden Daten in „Thread“-Blöcke, die dann an die Streaming-Multiprocessors weitergeleitet werden. Diese wiederum teilen die Blöcke in Warps (32 Threads), bevor diese an die CUDA-Cores (sprich die ALUs) verteilt werden.
Die Vollausstattung des GF100 besteht aus vier GPCs, die wiederum jeweils aus vier Streaming-Multiprocessors zusammengesetzt sind. Jeder SM kann auf 32 einzelne ALUs zurückgreifen, womit es insgesamt 512 einzelne Shadereinheiten gibt. Die ALUs vom GF100 sind, wie schon beim GT200, skalare Einheiten. Das heißt, dass jede ALU pro Rechentakt eine einzelne Komponente (Rot, Grün, Blau oder Alphawert) berechnen kann. Jeder einzelne SM kann auf dem GF100 pro Taktzyklus nun mit unterschiedlichen Komponenten versorgt werden, je nachdem, welche gerade am dringendsten benötigt wird. Jeder SM kann zu jeder Zeit mit 48 Warps umgehen.
Laut Nvidia bietet der GF100 insbesondere zwei wichtige Neuerungen, durch die die Effizienz stark verbessert werden soll. So gibt es in der überarbeiteten Architektur für jeden GPC eine eigene Raster-Engine für das Triangle-Setup (wichtig bei Geometrieberechnungen), die Rasterization an sich sowie Z-Cull (Sichtbarkeitsprüfungen). Darüber hinaus verfügt jeder GPC über eine so genannte PolyMorph-Engine, die sich primär um die Geometriearbeit kümmert und unter anderem den Tessellator beinhaltet.
PolyMorph Engine
Bei den vorherigen Nvidia-Architekturen sowie bei der Radeon-HD-5000-Serie gibt es vor den Shader-Clustern (oder wie man sie nennen möchte) eine fixe Einheit, die sich um diverse Aufgaben wie die eigentlichen Raster-Arbeit kümmert und deren Ergebnisse dann anschließend auf die Shader-Cluster weiter verteilt werden. Laut Nvidia war dies bis jetzt kein großes Problem. Mit DirectX 11, dem Tessellator und somit zahlreichen weiteren Dreiecken soll es bei dieser Konstellation aber zu einem Flaschenhals kommen können, da der Workload anders anfallen kann als bisher.
Um den Workload besser bewältigen zu können und damit die Auslastung aller Einheiten zu gewährleisten, verfügt jeder Streaming-Multiprocessor auf dem GF100 über eine „PolyMorph Engine“ – es gibt also 16 Einheiten davon. Jede PolyMorph Engine kann einen Vertex Fetch ausführen und sich die Vertices (Ecken eines Polygons) aus einem globalen Vertex Buffer holen. Die Vertices werden dann zum Vertex Shading und zum Hull Shading geschickt, um dann den Tessellator nutzen zu können.
Zudem beherrscht jede PolyMorph Engine „Viewpoint Transform“ und „Attribute Setup“. Beide Funktionen sind für den Vorgang der Tessellation notwendig, da zum Beispiel Koordinaten geändert und die Effizienz gesteigert werden muss. Eine Stream-Output-Funktion kann die bearbeiteten Daten dann, wenn notwendig, in den Framebuffer der GPU schreiben, falls diese noch weiter verändert werden müssen. Ist der Vorgang abgeschlossen, werden die entstandenen Primitive (zum Beispiel Punkte oder Linien) zur Raster Engine geschickt.
Raster Engine
Bei den bisherigen GPU-Designs ist darüber hinaus auch die gesamte Raster-Engine vor sämtlichen Shader-Clustern platziert, was sich mit dem GF100 ebenfalls ändert. Dort hat jeder GPC eine eigene Raster Engine, um so einen weiteren Flaschenhals zu verhindern. Es gibt also gleich vier separate Raster-Blöcke. Jeder einzelne besteht aus dem „Edge Setup“, das die Koordinaten einzelner Vertex-Daten erfasst und eine vergleichbare Position in einem Dreieck berechnet. Falls das erstellte Dreieck außerhalb des Sichtbereichs liegt, wird es direkt verworfen.
Jedes Edge Setup kann pro Takt einen Punkt, eine Linie oder ein Dreieck berechnen. Der in der Raster Engine enthaltene Rasterizer (von denen es im GF100 also gleich vier Stück gibt, im Vergleich zu zwei wohl etwas weniger komplexen Ausführungen auf dem RV870) berechnet dann die Pixelbedeckung. Jeder Rasterizer kann pro Takt acht Pixel fertigstellen, also 32 Pixel im gesamten GF100.
Die erstellten Pixel durchlaufen schlussendlich den Z-Cull-Mechanismus, der die Tiefe der Pixel mit den bereits vorhandenen Pixeln im Framebuffer vergleicht. Falls die neuen Pixel komplett verdeckt werden, löscht Z-Cull diese sofort, um so unnötigen Rechenaufwand zu minimieren.
Nvidia hat also sehr viel Wert auf die Geometrieleistung beim GF100 gelegt. Nach eigenen Angaben konnte die Geschwindigkeit um den Faktor acht im Vergleich zum GT200 erhöht werden. Die Kalifornier zeigen, um dies zu untermauern, einige selbst erstellte Benchmarks gegen eine Radeon HD 5870. Diese zeigen die Performance der Tessellation auf dem GF100, die je nach Applikation doppelt bis mehr als sechs Mal so schnell wie auf dem RV870 ist. Da die Ergebnisse von Nvidia stammen (und zudem nur eine spezielle Berechnung zeigen), sind sie wie gewohnt mit Vorsicht zu genießen.
Streaming Multiprocessor (SM)
16 Streaming Multiprocessors sind auf dem GF100 vorhanden, die auf jeweils 32 „CUDA-Cores“ vertrauen. Jeder CUDA-Kern setzt sich aus einer vollwertigen Arithmetic Logic Unit (ALU) und einer Floating Point Unit (FPU) zusammen. Der GF100 ist wie die neuen Radeon-HD-5000-Karten vollständig mit dem IEEE 754-2008-Standard kompatibel, was für das GPU-Computing eine wichtige Rolle spielt.
Jeder Rechenkern kann pro Takt ein Fused Multiply-ADD (FMA) berechnen, unabhängig davon, ob es eine Single-Precision- oder eine Double-Precision-Operation ist. Der Unterschied zwischen FMA und einem normalen MADD ist in der Präzision zu suchen, da FMA die Nachkommastellen absolut Präzise bei einer Addition und einer Multiplikation berechnen kann. Dies ist jedoch primär für das GPU-Computing wichtig. Neben einem normalen MADD hatte der GT200 noch ein MUL (Multiplikation), das im GF100 nun nicht mehr vorhanden ist.
Abgesehen von den 32 CUDA-Cores gibt es in jedem Streaming Multiprocessor zusätzlich noch 16 so genannte Load-Store-Einheiten, die die Quell- und Zieladressen von 16 Threads in einem Takt berechnen und die Ergebnisse in den Cache oder VRAM schreiben können. Die GPU kann pro SM auf vier Special-Funktion-Units (SFU) zugreifen, die zum Beispiel Berechnungen wie Sinus oder Cosinus durchführen. Jede SFU kann pro Takt eine Instruktion pro Thread ausführen. Ein Warp benötigt acht Takte.
Darüber hinaus beherbergt jeder SM noch zwei „Warp Scheduler“ und zwei „Instruction Dispatch Units“. Der SM teilt die Threads in Gruppen von 32 parallelen Threads, auch Warps genannt, ein. Die Warp Scheduler suchen insgesamt zwei Warps aus und verteilen einen Thread eines Warps zu einer Gruppe von 16 ALUs, den 16 Load-and-Store- oder den vier SFU-Einheiten. Da alle Warps unabhängig voneinander ausgeführt werden können und es gleich zwei Warp Scheduler gibt, sollen alle Einheiten durchgängig mit Arbeit versorgt sein.
Textureinheiten
Beim GT200 sind die Textureinheiten in einem speziellen Bereich namens „Texture Processing Clusters“ zusammen gefasst. Dieser entfällt bei dem GF100, da die TMUs direkt an einem Streaming Multiprocessor angeschlossen sind. Pro SM gibt es vier Textureinheiten, insgesamt sind auf dem GF100 also deren 64 vorhanden. Obwohl der GT200 über 80 Textureinheiten verfügt, soll die entsprechende Leistung auf dem GF100 um einiges höher ausfallen, da die Effizienz massiv erhöht worden sein soll (unter anderem besserer L1 Texture Cache). Darüber hinaus haben die TMUs, ähnlich wie die Shadereinheiten, eine eigene „High-Clock-Domain“, die mit einer höheren Frequenz als der restliche Chip angesteuert wird.
Jede TMU auf dem GF100 kann pro Takt ein Pixel adressieren sowie texturieren. Abgesehen von der Platzierung innerhalb eines SM hat Nvidia auch den Aufbau einer TMU verbessert, sodass nun vor allem Shadow Mapping sowie Screen Space Ambient Occlusion (SSAO) schneller berechnet werden können. Neben dem L1 Cache können die Textureinheiten zudem auf einen globalen L2-Cache zurück greifen, weshalb der GF100 insgesamt einen dreifach so großen internen Cache wie der GT200 hat.
Auch das Feature-Set der TMUs im GF100 wurden verbessert, da diese nun mit BC6H und BC7 (Texturkompressionsverfahren in DirectX 11) umgehen können. Nvidia gibt einige Benchmarkwerte für die Texturleistung des GF100 an. Demnach soll diese trotz der geringeren Anzahl an TMUs 40 bis zu 70 Prozent über den Werten des GT200 liegen.
Caches im GF100
Wie bei CPUs darf ein schneller Cache (interner Speicher) auch in einer modernen GPU nicht mehr fehlen. So verfügt auf dem GF100 jeder SM über einen Shared-Memory- und einen L1-Cache. Ersterer verbessert den Speicherzugriff für Algorithmen mit einem klar definierten Speicherzugriff. Der L1-Cache kümmert sich dagegen um das Gegenteil, also um Algorithmen mit einem unbekannten Ziel. Jeder SM kann auf einen insgesamt 64 Kb großen Cache zugreifen, wobei entweder der L1-Cache 48 Kb und der Shared-Memory-Cache 16 Kb groß, oder genau das Gegenteil der Fall ist. Das Verhältnis ist frei konfigurierbar. Zusätzlich gibt es noch einen 12 Kb großen L1 Texture Cache.
Insgesamt hat der GF100 einen 76 Kb großen L1-Cache (12 Kb Texture Cache + 64 Kb L1/Shared-Cache), während der GT200 mit 28 Kb auskommen muss. Neben dem L1- gibt es auf dem GF100 noch einen L2-Cache, der eine Größe von 768 Kb aufweist (GT200: 256 Kb). Der L2-Cache ist dafür zuständig, alle Load-, Store- und Textur-Anfragen aufzunehmen. Der L2-Cache im GF100 ist als „Unified“ ausgelegt, womit sämtliche Einheiten gleichzeitig auf ihn zugreifen können und dieser optimal ausgelastet sein soll. Der GT200 dagegen hatte für diverse Einheiten noch verschiedene Caches.
ROPs und Speicherinterface
Auch die Raster Operation Processors (ROPs) haben im GF100 eine größere Überarbeitung erfahren. Die ROPs sind in der Architektur zwar nach wie vor an den Memorycontroller angeschlossen und laufen somit unabhängig von den Streaming Multiprocessors. Auf dem GF100 sind nun allerdings insgesamt sechs ROP-Partitions vorhanden, die jeweils acht ROPs enthalten, womit es deren 48 gibt. Dies ist eine große Änderung gegenüber dem GT200, der zwar acht ROP-Partitions bietet, die sich aber nur aus vier ROPs zusammen setzen.
Auch innerhalb der ROPs hat sich etwas getan. Eine ROP kann nach einem Takt ein 32-Bit-Integer-Pixel, ein 16-Bit-Floating-Point-Pixel nach zwei Takten oder ein 32-Bit-FP-Pixel nach vier Takten ausgeben. Zudem wurde die Geschwindigkeit der Atomic Operations verbessert, die 20 Mal schneller als auf dem GT200 laufen.
Gleich geblieben ist das an den ROP-Partitions angeschlossene 64 Bit Speicherinterface. Aufgrund der sechs ROP-Partitions bietet der GF100 damit „nur“ ein 384 Bit breites Speicherinterface, dessen limitierte Bandbreite Nvidia aber durch GDDR5-Speicher ausgleichen möchte.
Mit die wichtigste Modifizierung betrifft das acht-fache Anti-Aliasing, das auf dem GF100 deutlich schneller als auf dem GT200 laufen soll, der unter dieser Einstellung noch einen recht hohen Performanceverlust erleidet. Die Leistungssteigerung ist mit einer Verbesserung der Kompressionseffizienz sowie den zusätzlichen ROPs erklärt, die nun kleinere Primitive effektiver bearbeiten, wenn diese nicht komprimiert werden können. Nvidia gibt für das 8xMSAA einige Benchmarks mit dem Spiel H.A.W.X. an, das zuvor stark unter acht-facher Kantenglättung gelitten hat.
Der GF100 ist in der Testsequenz mit aktivierter vier-fachen Kantenglättung 60 Prozent schneller als ein GT200. Wird die Kantenglättung auf 8xMSAA erhöht, beträgt die Geschwindigkeitssteigerung dagegen gleich 130 Prozent. Der Geschwindigkeitsverlust des GF100 soll bei geringen neun Prozent liegen, wenn 8xMSAA anstatt 4xMSAA zum Einsatz kommt.
Darüber hinaus gibt es einen neuen Anti-Aliasing-Modus: 32xCSAA, das das flotte (wenn auch nicht ganz so hübsche) Coverage-Sampling-AA nutzt. Der Modus setzt sich aus 8xMSAA sowie 24 zusätzlichen CSAA-Samples zusammen. Möglich wird dieser wahrscheinlich nur durch die drastische Steigerung der 8xMSAA-Performance. Gleichzeitig wurde das Transparency-MSAA erweitert, das nun auch auf CSAA-Samples das Transparency-AA anwendet und so Alpha-Test-Texturen besser bearbeiten kann.
Einen Benchmark (Age of Conan) gibt es zum 32xCSAA auch: Das Spiel soll nur noch sieben Prozent gegenüber dem herkömmlichen 8xMSAA verlieren und dabei gleichzeitig sichtbar besser aussehen.
Raytracing auf dem GF100
Die klassische Rendermethode in der 3D-Welt ist die bekannte Rasterization, da es recht einfach zu handhaben ist, schnell auf aktueller Hardware berechnet werden kann und gleichzeitig dennoch für das menschliche Auge ziemlich realistische Ergebnisse erzeugt. Der Konkurrent zur Rasterization heißt Raytracing (mehr zu diesem Konflikt in unserer Artikeldatenbank [1]), der mit Hilfe von Strahlenlehre ein realitätsgetreues Bild erzeugen kann. Jedoch benötigt dieses Verfahren enorme Rechenkraft und läuft auf modernen GPUs nicht optimal.
Wahrscheinlich ist dies auf dem GF100 auch noch nicht der Fall, jedoch wurden in der Hardware einige Modifizierungen vorgenommen, um die Darstellung von Raytracing zu optimieren. So wurde zum Beispiel die Cache-Hierarchie für Raytracing optimiert. Zudem wurde die Hardware angepasst, um mit speziellen Global-Illumination-Effekten wie Path Tracing besser umgehen zu können. Laut Nvidia läuft das Path Tracing auf dem GF100 vier Mal so schnell wie auf dem GT200.
3D Vision Surround
Mit der Radeon-HD-5000-Serie führte ATi die Eyefinity-Technologie ein. Mit deren Hilfe ist es möglich, mehr als nur zwei Monitore gleichzeitig an einer Grafikkarte zu betreiben. Dies bietet nicht nur im Office-Bereich Vorteile, sondern funktioniert genauso gut in Spielen und gibt dem Kunden ein deutlich intensiveres Spielerlebnis. Es war nur eine Frage der Zeit, bis Nvidia mit einer Konkurrenztechnologie kontert.
Und so führen die Kalifornier mit dem GF100 3D Vision Surround ein, das noch einen drauf setzt soll. Denn so wird es mit dem GF100 nicht nur möglich sein, drei Bildschirme zu betreiben und darauf zu spielen. Gleichzeitig kann zusätzlich die 3D-Brille 3D Vision (falls vorhanden) angeschaltet werden und die Spiele laufen dann in Stereoscopic 3D. Doch hat 3D Vision Surround auch einen Nachteil gegenüber Eyefinity: Während bei der ATi-Umsetzung eine Grafikkarte ausreicht, müssen es bei Nvidia mindestens zwei 3D-Beschleuniger sein. Das gilt auch, wenn 3D abgeschaltet wird. Wir vermuten, dass dies mit einer zu geringen Anzahl an TMDS-Transmittern im GF100 begründet ist, da eine einzelne Karte nur zwei Monitore ansteuern kann. Mehr als drei Monitore scheinen zudem nicht gleichzeitig in Spielen zu funktionieren.
Bei 3D Vision Surround inklusive 3D liegt die maximale Auflösung aller Displays bei 1920x1200. Wird 3D abgeschaltet, erhöht sich diese auf 2560x1600. 3D Vision Surround unterstützt eine Bezel-Korrektur. Diese sorgt dafür, dass die Ränder der Monitore in das Spielgeschehen mit eingerechnet werden, um so ein realistischeres Spielgefühl zu geben. Ohne Bezel würden die Ränder ignoriert und damit würde das Bild am zweiten Monitor direkt dort wieder anfangen, wo es am ersten aufgehört hat.
Schlusswort
Das ist er nun also, der GF100, der voraussichtlich unter dem Namen GeForce GTX 360 sowie GeForce GTX 380 in den Handel kommen wird. Zumindest von der technischen Seite und das auch nur so weit, wie Nvidia mit dem heutigen Tage zugelassen hat. Mehr gibt es leider immer noch nicht vom GF100 zu sehen – eine verspätete Sneak Preview halt.
Nach Sichtung der uns zur Verfügung gestellten Materialien hat der GF100 eines sicherlich: Potential. Nvidia hat sich viel mit der GPU vorgenommen und seit längerer Zeit (seit dem G80) wieder eine neue Architektur eingeführt, die vieles anders als der Vorgänger macht. Damit ist ein gutes Abschneiden des GF100 für Nvidia allerdings doppelt wichtig. Denn die Kalifornier werden diese Architektur nicht nur in der kommenden Generation sondern zumindest in den Grundzügen die nächsten Jahre benutzen müssen.
Die technischen Details der kommenden High-End-Karten lesen sich eindrucksvoll. 512 Shadereinheiten, 64 Textureinheiten mit einer eigenen, hoch gezüchteten Taktdomäne, 48 ROPs und ein 384 Bit breites Speicherinterface mit GDDR5 wird der GF100 bieten. Noch interessanter sind aber die internen Änderungen an der Architektur, die ohne Karte nur schwer zu bewerten ist. Ob die von Nvidia herausgegebenen Benchmarks in der Praxis wiederzufinden sind, wird sich auch erst noch zeigen müssen.
Was bleibt nach dem heutigen Tage? Wir sind gespannt. Die Technik des GF100 verspricht viel auf dem Papier. Am Ende heißt es aber vorerst weiter: warten. Näher gekommen sind die Karten dem Markt mit dem heutigen Tage nicht. Und noch etwas werden wir tun: hoffen. Hoffen darauf, dass der GF100 am Ende auch das hält, was er verspricht. Und dass ihm Aspekte wie die Leistungsaufnahme und die Geräuschentwicklung am Ende keinen Strich durch die Rechnung machen. Sobald Karten verfügbar sind, werden wir uns gerne selbst ein Bild davon machen.