Доступны графические интерфейсы для разгона видеокарт NVIDIA и AMD

  • Posted on: 17 March 2019
  • By: Shon

Представлены три новых проекта с графическими интерфейсами для оверклокинга (overclock) видеокарт NVIDIA и AMD, позволяющие управлять тактовой частотой и параметрами системы охлаждения, отслеживая изменение температуры и характеристик производительности.

TuxClocker - интерфейс на Qt5 для разгона GPU NVIDIA 600 и более новых серий. В разработке находится реализация поддержки GPU AMD. Утилита позволяет не только изменять подаваемое напряжение и частоту работы видеопамяти и ядра GPU, но и настраивать изменение скорости вращения кулера в зависимости от температуры, ограничивать максимальное энергопотребление в ваттах, создавать профили с сохранёнными настройками и наглядно отслеживать изменение температуры и энергопотребления на графиках. Имеется возможность работы с несколькими GPU (multi-GPU). Код написан на С++ и распространяется под лицензией GPLv3.

 

GreenWithEnvy (GWE) - интерфейс на GTK для анализа статистики о работе GPU NVIDIA, отслеживания изменения нагрузки, температуры и энергопотребления. Позволяет создавать профили с изменением частоты GPU и видеопамяти, а также параметров работы кулера (в том числе с привязкой к температуре). Имеется возможность установки лимитов на разгоняемые значения. Предоставляются средства для отражения истории изменений на графиках. Код написан на Python и распространяется под лицензией GPLv3. Для установки подготовлен пакет в формате flatpak (com.leinardi.gwe на flathub).

В обеих программах (TuxClocker и GWE) для изменения параметров вызываются утилиты nvidia-smi и nvidia-settings, поставляемые в составе проприетарного драйвера NVIDIA. Для работы требуется изменение параметра "Coolbits" ("nvidia-xconfig --cool-bits=31" или "Option Coolbits 31" в xorg.conf, для разгона и управления кулером достаточно значения 12. значение 31 включает все возможные опции).

WattmanGTK - GTK-интерфейс для разгона видеокарт AMD. Из имеющихся функций отмечается возможность просмотра состояния памяти и режимов производительности (P-state) GPU, построение графиков изменения данных от интегрированных в GPU датчиков (температура, частота GPU, частота видеопамяти, скорость вращения кулера). Программа пока напрямую не может управлять частотой и напряжением, а лишь генерирует параметры для драйвера amdgpu, которые следует передавать при загрузке при помощи флага "amdgpu.ppfeaturemask" (на выходе может генерироваться готовый shell-скрипт для применения настроек). Программа также пока не поддерживает изменение параметров работы кулера и не может одновременно отслеживать работу нескольких GPU. Программа написана на языке Python и поставляется под лицензией GPLv2.

Категории: