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Il nous semblait en\neffet que les extrapolations et les estimations que tout le monde r\u00e9alise\nhabituellement au d\u00e9part des chiffres de consommation minimale et maximale ne\nrefl\u00e9taient pas suffisamment la r\u00e9alit\u00e9. Aujourd\u2019hui, nous avons donc d\u00e9cid\u00e9 de mesurer la\nconsommation r\u00e9elle de plusieurs cartes graphiques haut de gamme pendant une\np\u00e9riode donn\u00e9e et en fonction de diff\u00e9rents mod\u00e8les d\u2019utilisation, ce qui nous\npara\u00eet plus logique dans la mesure o\u00f9 il est bien rare qu\u2019un possesseur de PC\nallume son ordinateur et se mette \u00e0 jouer sans jamais rien faire d\u2019autre. <\/p>\n\n\n\n\n\n
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Il importe d\u2019ailleurs de\nbien d\u00e9finir ce \u00ab\u00a0quelque chose d\u2019autre\u00a0\u00bb. Comme nous\nallons proc\u00e9der \u00e0 des tests plus longs que d\u2019ordinaire, nous en allons en\nprofiter pour v\u00e9rifier la consommation induite par une s\u00e9rie de logiciels et services\ncourants et la comparer \u00e0 la consommation au repos. Outre des\njeux en modes plein \u00e9cran et fen\u00eatr\u00e9, nous analyserons \u00e9galement l\u2019influence de\nla lecture vid\u00e9o ainsi que celle de l\u2019ex\u00e9cution d\u2019applications D2D et D3D en\nmode fen\u00eatr\u00e9.<\/p>\n\n\n\n\n\n
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Notre objectif, bien\nentendu, est de d\u00e9terminer la consommation totale r\u00e9elle de nos composants, et\nnon les seules consommation de pointe ou au repos. Ce qui nous\nam\u00e8ne au c\u0153ur de cet article\u00a0: certes, tout le monde sait que les cartes\ngraphiques les plus puissantes co\u00fbtent cher, mais qu\u2019en est-il au\nquotidien\u00a0? Consomment-elles vraiment tant que cela\u00a0? Un PC d\u00e9di\u00e9\nau jeu et \u00e9quip\u00e9 d\u2019une carte 3D haut de gamme aura-t-elle r\u00e9ellement une\ninfluence sur votre facture \u00e9lectrique \u00e0 la fin de l\u2019ann\u00e9e\u00a0? Si oui,\ndans quelle mesure\u00a0?<\/p>\n\n\n\n\n\n
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D\u2019une certaine mani\u00e8re,\nles tests qui suivent s\u2019apparentent beaucoup aux essais de consommation mixtes\nque r\u00e9alisent les professionnels de l\u2019automobile. \u00c0 la diff\u00e9rence pr\u00e8s que nous\nexprimons nos r\u00e9sultats en watts-heures plut\u00f4t qu\u2019en litres par 100\u00a0kilom\u00e8tres.<\/p>\n
Id\u00e9e de d\u00e9part<\/h2>\n
Id\u00e9e de d\u00e9part<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Nous n\u2019utilisons pas toujours nos cartes graphiques \u00e0 plein r\u00e9gime. En fait, nous ne le faisons m\u00eame qu\u2019assez rarement au final\u00a0: si nous prenons en compte une dur\u00e9e suffisamment longue, nous n\u2019employons probablement qu\u2019une faible partie de leur potentiel. L\u2019utilisateur moyen ne fait pas que jouer, et de toute fa\u00e7on, m\u00eame les titres les plus gourmands n\u2019ont pas besoin en permanence de 100\u00a0% des ressources dont dispose une carte graphique normale. <\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Nous avons donc commenc\u00e9 par tenter de d\u00e9terminer quel type d\u2019utilisateur optait pour les cartes graphiques haut de gamme, puis nous avons observ\u00e9 les sch\u00e9mas d\u2019utilisation les plus courants. Bien entendu, il s\u2019agit d\u2019un domaine o\u00f9 les pr\u00e9f\u00e9rences, les prix et le budget disponible jouent un r\u00f4le important.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n <\/p>\n\n Profils d\u2019utilisation et logiciels employ\u00e9s<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Pour les profils d\u2019utilisateurs, nous avons d\u00e9cid\u00e9 d\u2019avoir recours \u00e0 quelques vieux st\u00e9r\u00e9otypes, pour la simple et bonne raison qu\u2019ils s\u2019approchent en g\u00e9n\u00e9ral assez de la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Nous avons donc imagin\u00e9 un joueur qui se concentrerait principalement sur les titres les plus gourmands, c\u2019est-\u00e0-dire les FPS, pour qui le framerate serait l\u2019\u00e9l\u00e9ment d\u00e9terminant, qui passerait beaucoup de temps en ligne et qui consommerait son lot de fichiers multim\u00e9dia. En parall\u00e8le, nous avons \u00e9galement imagin\u00e9 un amateur de performances, qui disposerait de l\u2019argent n\u00e9cessaire pour se payer les technologies les plus r\u00e9centes et donc les plus ch\u00e8res, qui les ach\u00e8terait avant tout par curiosit\u00e9 mais mettrait parfois ses jouets \u00e0 contribution pour lancer des jeux tr\u00e8s exigeants en haute r\u00e9solution.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n \u00c0 l\u2019autre extr\u00eame, nous avons envisag\u00e9 un utilisateur plus moyen qui poss\u00e8derait des technologies datant de l\u2019an dernier, soit parce qu\u2019on les lui aurait donn\u00e9es, soit parce qu\u2019il renouvelle son mat\u00e9riel informatique \u00e0 plusieurs ann\u00e9es d\u2019intervalle mais n\u2019ach\u00e8te pas grand-chose entre deux. Les personnes qui correspondent \u00e0 ce profil utilisent un m\u00e9lange d\u2019applications vari\u00e9 sans se concentrer sur aucun type en particulier. <\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Pour constituer notre panel d\u2019applications, nous avons opt\u00e9 pour une s\u00e9rie de logiciels populaires ainsi que pour quelques jeux r\u00e9cents plus ou moins gourmands selon le cas. <\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Co\u00fbt du mat\u00e9riel\u00a0: il faut tenir compte de la facture d\u2019\u00e9lectricit\u00e9<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Pour cet article, nous allons analyser la consommation un peu diff\u00e9remment de ce que nous faisons d\u2019habitude. En effet, plus votre carte graphique est puissante, plus le processeur doit travailler pour parvenir \u00e0 la suivre, \u00e0 lui fournir des donn\u00e9es \u00e0 traiter. Cela se remarque particuli\u00e8rement lors de nos tests lorsque nous pla\u00e7ons un processeur de milieu de gamme \u00e0 c\u00f4t\u00e9 d\u2019un CrossFire ou d\u2019un SLI\u00a0: un goulot d\u2019\u00e9tranglement appara\u00eet syst\u00e9matiquement. Il n\u2019est donc pas particuli\u00e8rement utile de s\u00e9parer la consommation \u00e9lectrique de la carte graphique de celle du processeur\u00a0: en r\u00e9alit\u00e9, leur valeur combin\u00e9e est nettement plus int\u00e9ressante quand il s\u2019agit de calculer le co\u00fbt total de possession et d\u2019utilisation d\u2019une machine donn\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Pour obtenir une consommation de r\u00e9f\u00e9rence aussi faible que possible, nous avons install\u00e9 dans notre bo\u00eetier de test une carte graphique d\u2019entr\u00e9e de gamme et avons mesur\u00e9 la consommation totale du syst\u00e8me \u00e0 la prise. Nous avons ensuite mesur\u00e9 la consommation de toutes les autres configurations. Notez que les chiffres affich\u00e9s dans les pages suivantes ne sont pas des valeurs absolues\u00a0; ils repr\u00e9sentent la diff\u00e9rence entre la consommation mesur\u00e9e pour une carte graphique donn\u00e9e et la consommation de r\u00e9f\u00e9rence<\/strong>.<\/p>\n <\/p>\n\n Les fondamentaux de notre m\u00e9thode de calcul<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Notre m\u00e9thode de calcul\npeut sembler compliqu\u00e9e \u00e0 premi\u00e8re vue, mais elle est en fait tr\u00e8s simple.\nNous suivons une personne (un profil) donn\u00e9e\npendant une longue p\u00e9riode durant laquelle nous notons le temps d\u2019ex\u00e9cution de\nchaque logiciel ainsi que la consommation totale du syst\u00e8me, y compris pendant\nles p\u00e9riodes de repos. Le r\u00e9sultat\nest une moyenne statistique repr\u00e9sentative d\u2019une journ\u00e9e normale. Les d\u00e9tails de la configuration utilis\u00e9e sont sans\nimportance, \u00e9tant donn\u00e9 que pour l\u2019instant, nous ne cherchons \u00e0 obtenir que la\nconsommation quotidienne moyenne de chaque profil d\u2019utilisation. <\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Ensuite, nous\ns\u00e9lectionnons chacune des applications du panel et mesurons la consommation de\nnotre syst\u00e8me de r\u00e9f\u00e9rence (\u00e9quip\u00e9 d\u2019une carte graphique d\u2019entr\u00e9e de gamme)\nlorsque celle-ci est en cours d\u2019ex\u00e9cution. Les r\u00e9sultats enregistr\u00e9s constituent la consommation de r\u00e9f\u00e9rence de\nchaque application. Nous mesurons\nensuite la consommation de chaque application avec les autres cartes graphiques\n(plus puissantes) et comparons les chiffres obtenus \u00e0 la consommation de\nr\u00e9f\u00e9rence. <\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n La dur\u00e9e du test diff\u00e8re\npour chaque application. Les jeux\nsont test\u00e9s pendant au moins 15\u00a0minutes (voir bien plus longtemps dans la\nplupart des cas)\u00a0; la valeur exacte d\u00e9pend de leur\n\u00ab\u00a0gourmandise\u00a0\u00bb. Pour la\nvid\u00e9o acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e mat\u00e9riellement, nous nous sommes limit\u00e9s \u00e0 cinq minutes.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Enfin, pour chaque\nprofil, nous d\u00e9terminons la consommation \u00e9lectrique de toutes les\nconfigurations\u00a0: cartes graphiques haut de gamme et carte graphique de\nbase. Pour ce faire, nous\nadditionnons simplement le temps pass\u00e9 en une journ\u00e9e sur chaque application\nmultipli\u00e9 par la consommation de chaque carte graphique pour ladite\napplication.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n <\/p>\n\n R\u00e9sultats<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Au final, nous obtenons\nla consommation totale moyenne de chaque configuration et carte graphique\ntest\u00e9e. En soustrayant la\nconsommation de la configuration de r\u00e9f\u00e9rence, nous obtenons la consommation\nr\u00e9ellement engendr\u00e9e par la carte graphique. Il suffit ensuite de multiplier les r\u00e9sultats obtenus par le prix du\nkilowatt-heure puis par le nombre de jours par an o\u00f9 l\u2019ordinateur est utilis\u00e9\npour obtenir le montant de la facture que nos utilisateurs hypoth\u00e9tiques recevront\n\u00e0 la fin de l\u2019ann\u00e9e.<\/p>\n Les profils d\u2019utilisation<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Comme nous l\u2019avons\nexpliqu\u00e9 en page\u00a02, nos calculs reposent sur les comportements\nd\u2019utilisateurs-types. Pour rappel,\nles trois profils que nous avons cr\u00e9\u00e9s apr\u00e8s quatre semaines d\u2019observation sont\nles suivants\u00a0:<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Les profils de temps<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Pour pouvoir mesurer la\nconsommation des applications, nous avons cr\u00e9\u00e9 un petit programme maison qui\nenregistre le temps de fonctionnement de l\u2019ordinateur ainsi que la dur\u00e9e\nd\u2019ex\u00e9cution d\u2019une pr\u00e9s\u00e9lection de logiciels faisant appel \u00e0 l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration\nmat\u00e9rielle (GDI, Direct2D et Direct3D). Ce programme g\u00e9n\u00e8re des fichiers CSV tout ce qu\u2019il y a de plus simples.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n <\/p>\n\n Les temps d\u2019ex\u00e9cution\nenregistr\u00e9s nous permettent de calculer des moyennes repr\u00e9sentatives. Bien entendu, dans la r\u00e9alit\u00e9, les habitudes de\nchaque utilisateur varient avec le temps, par exemple lorsqu\u2019il tente de\nterminer un jeu ou lorsqu\u2019il y est parvenu, mais cela importe peu en pratique\u00a0:\nici, nous cherchons avant tout \u00e0 obtenir des profils moyens et repr\u00e9sentatifs\nqui nous servirons ensuite \u00e0 calculer les consommations de r\u00e9f\u00e9rence. La plupart d\u2019entre vous saurez instinctivement\nauquel des trois profils vous correspondez le plus et surtout o\u00f9 vous vous\npositionnez par rapport \u00e0 ceux-ci.<\/p>\n Que mesurons-nous et pendant combien de temps\u00a0?<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Il y a des applications o\u00f9 la charge graphique ne varie pratiquement pas durant l\u2019utilisation (les applications 2D et 3D simples en mode fen\u00eatr\u00e9, par exemple) et d\u2019autres o\u00f9 elle fluctue nettement plus (les jeux). Il est par cons\u00e9quent illusoire de ne mesurer la consommation qu\u2019une seule fois\u00a0: il est n\u00e9cessaire de la mesurer pendant une p\u00e9riode prolong\u00e9e puis de calculer une moyenne.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Pour les jeux, nous avons s\u00e9lectionn\u00e9 diff\u00e9rents niveaux et avons lanc\u00e9 les tests pendant 15\u00a0minutes minimum. Bien s\u00fbr, nous avons \u00e9galement v\u00e9rifi\u00e9 leur consommation au repos. \u00c0 chaque fois, nous l\u2019avons fait d\u2019abord avec notre carte de r\u00e9f\u00e9rence (entr\u00e9e de gamme ) puis avec chacune des cartes haut de gamme.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Mat\u00e9riel de mesure<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Pour mesurer l\u2019\u00e9volution de la consommation dans le temps, nous avons employ\u00e9 un Wattm\u00e8tre \u00e0 enregistrement de donn\u00e9es, ce qui signifie que nos r\u00e9sultats sont ais\u00e9ment reproductibles. <\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Malgr\u00e9 son prix relativement bas, le Voltcraft Energy Logger 4000 de Conrad Electronic g\u00e9n\u00e8re un log largement suffisant pour nos analyses. Notre appareil affiche la consommation en volts-amp\u00e8res ainsi qu\u2019en watts\u00a0; nous avons \u00e9videmment choisi cette derni\u00e8re unit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Nous tenons toutefois \u00e0 signaler que bon nombre d\u2019appareils \u00e0 bas co\u00fbt sont incapables de mesurer la consommation des alimentations \u00e0 d\u00e9coupage avec suffisamment de pr\u00e9cision. Le n\u00f4tre fonctionne correctement, pour autant que les valeurs \u00e0 mesurer ne soient pas inf\u00e9rieures \u00e0 1 ou 2\u00a0watts.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n <\/p>\n\n Il stocke toutes ses donn\u00e9es sur une carte SD standard. Pour cr\u00e9er les graphiques, nous n\u2019avons eu qu\u2019\u00e0 les importer dans un tableur. Au final, la valeur la plus importante pour nous est la consommation globale moyenne de l\u2019ordinateur, par application, en watts. <\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Pr\u00e9cision des mesures<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n L\u2019intervalle entre deux mesures est d\u2019une minute sur notre appareil, ce qui peut s\u2019av\u00e9rer trop long pour obtenir une variance suffisante dans les jeux, raison pour laquelle, dans ceux-ci, nous l\u2019avons r\u00e9gl\u00e9 de mani\u00e8re \u00e0 ce qu\u2019il enregistre la consommation totale sur une p\u00e9riode de 15\u00a0minutes. Un simple calcul nous permet ensuite d\u2019obtenir une bien meilleure pr\u00e9cision que celle de d\u00e9part\u00a0: si, par exemple, la consommation est de 57\u00a0Wh pour 15\u00a0minutes, la consommation moyenne est de 228\u00a0watts (57 x 4). <\/p>\n Notre plateforme de test<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n Nous utilisons une machine b\u00e2tie autour d\u2019un processeur AMD Phenom\u00a0II X6 1090T. Sa consommation de r\u00e9f\u00e9rence est mesur\u00e9e plus loin dans l\u2019article.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n\n<\/a><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n\n\nNotre m\u00e9thode de calcul : explications<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n
<\/a><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n\n\nCr\u00e9ation des profils d\u2019utilisation<\/h2>\n
<\/a><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n\n\nMesure de la consommation<\/h2>\n
<\/a><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n\n\nConfiguration de test et applications utilis\u00e9es<\/h2>\n