8. X1600XT Vs 6600 GT 구조에 따른 성능 비교 
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이번에는 PCI-Express 대역폭의 영향을 많이 받는 ATI Radeon X1600XT의
CrossFire 구성과 NVIDIA GeForce 6600GT SLI 구성에서 SLI 브릿지를 제거한 후 성능을 비교하여
보았다.
PCI-Express x16 + x16 lane을 노스브릿지에서 지원하고 있는 RD580이 기존
PCI-Express x8 + x8 구성보다 많은 대역폭을 확보할 수 있다. 따라서, 이번 테스트는 별도의 연결 없이
PCI-Express 대역폭의 영향을 많이 받고 있는 X1600XT의 CrossFire 구성이나 SLI 브릿지를 제거한
상태로 PCI-Express를 이용한 경우의 성능을 비교하여 앞서 살펴본 이론을 증명해보는 것이 목적이다.
테스트에는 Quake4, FarCry, DOOM III의 3가지를 이용하여 진행하였다.
Quake4

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ASUS A8R32-MVP Deluxe
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nForce4 SLI x16
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1600
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16.85% (42.3/ 36.2) |
-13.22% (36.3/ 41.1) |
1600 (4xAA/ 16xAF) |
11.11% (15/ 13.5) |
-8.96% (21.2/ 23.1) |
일단 PCI-Express의
대역폭을 이용한 CrossFire 구성을하는 보급형 제품들은 A8R (RD480)의 x8 + x8의 구성보다 A8R32
(RD580)의 x16 + x16 구성이 많은 대역폭을 확보할 수 있는데 PCI-Express 대역폭의 영향을 상대적으로
덜 받는 상위의 CrossFire 구성 방식보다 유리하다.
결과에서도 볼
수 있듯이 A8R32의 결과가 A8R보다 높은 성능을 보여주었다. 이는 노스브릿지인 RD580이 제공하는 40 lane에서
x16 + x16의 구성을 가능하기 때문에 NVIDIA의 투칩 구조보다 유리하기 때문에 성능 향상 폭이 더 높은 것을
확인할 수 있다. 많은 처리 능력을 필요로 하는 경우에는 그 차이는 줄었지만 향상된 것은 변함이 없다.
FarCry

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ASUS A8R32-MVP Deluxe
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nForce4 SLI x16
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1600
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36.79% (57.18/ 41.8) |
-21.44% (49.75/ 60.42) |
1600 (4xAA/ 16xAF) |
69.60% (32.14/ 18.95) |
-22.04% (25.99/ 31.72) |
FarCry의
테스트에서도 Quake4에서의 결과와 큰 차이를 보이지 않았는데 성능의 향상 폭은 더 높아졌다. 이는 PCI-Express의
대역폭을 더 많이 활용하는 경우에는 그 성능이 보다 많이 증가되는 것으로 파악할 수 있다.
NVIDIA의
경우는 여전히 투칩 구조의 불리함으로 인하여 오히려 x8 + x8의 구성에서 더 높은 향상을 보여주었다.
DOOM
III

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ASUS A8R32-MVP Deluxe
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nForce4 SLI x16
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1600
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27.58% (22.2/ 17.4) |
-12.39% (46/ 51.7) |
1600 (4xAA/ 16xAF) |
51.68% (13.5/ 8.9) |
-19.19% (22.4/ 26.7) |
이번에는 DOOM III를 이용한 테스트를 진행하였는데 앞서의 두 가지 테스트 결과와는 크게 다르지 않았다. 이 역시도
PCI-Express로 많은 데이터를 처리하는 경우에는 대역폭을 보다 많이 확보할 수 있는 A8R32가 유리하기 때문에
성능도 향상된다.
NVIDIA의
nForce4 SLI x16의 경우는 투칩의 불리함이 적용되어 여전히 낮은 성능을 보여주었다.
PCI-Express의
대역폭을 많이 활용하는 X1600XT나 SLI 브릿지를 사용하지 않은 구성을 살펴보았다. 이 구성에서는 상대적으로
PCI-Express 대역폭의 영향을 상대적으로 덜 받는 상위 그래픽 카드들이 사용하는 SLI 브릿지를 활용한 방식이나
컴포지팅 엔진과 CrossFire 동글을 이용한 경우보다 PCI-Express에서 대역폭을 많이 확보할 경우 성능면에서
유리한 것을 테스트를 통해 확인하여 보았다. 또, NVIDIA의 브릿지 없는 방식보다 별도의 연결을 필요로 하지 않고
CrossFire 구성이 가능한 ATI X1600시리즈와 X1300시리즈에서의 활용에 더 나은 성능을 기대할 수 있다.
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