Новые режимы для снижения задержки памяти на платах Colorful поднимают FPS на 18%
Производители материнских плат понимают, что оперативная память DDR5 может и предлагает высокую пропускную способность, но у неё есть большой недостаток в виде повышенной задержки обращения, из-за чего теряется приличная доля производительности, особенно на процессорах с ограниченным количеством кэша.

Для решения этой проблемы можно либо вручную попробовать ужать тайминги, либо приобрести плату от производителя, предлагающего специальный функционал, который буквально переключением одного параметра в BIOS позволяет прилично снизить задержки и заметно повысить игровую производительность. Это и продемонстрировала Colorful.
Некоторые её материнские платы на основе наборов системной логики AMD 800 серии получили новые режимы функции Latency Turbo, подразумевающей автоматическое снижение таймингов модулей оперативной памяти. У неё есть четыре варианта работы, подразумевающих степень сжатия от самого сильного Tightest до минимального Relax. Профиль необходимо выбирать в зависимости от возможностей системы.
Синтетическое тестирование в AIDA64 показывает, что активация лучшего режима сжатия таймингов позволяет снизить задержку памяти с 78.3 нс при простом включении автоматического разгона AMD EXPO до более адекватных 66.3 нс, при этом скорость последовательного чтения увеличилась на 3 Гбайта/с, последовательной записи — почти на 6 Гбайт/с, а копирования — почти на 5 Гбайт/с. Первичные тайминги, кстати, не поменялись от включения Latency Turbo.
В играх тоже можно наблюдать приличный рост: Battlefield 6 демонстрирует 18% повышение средней кадровой частоты, которая увеличилась со 146 до 172 FPS в системе с процессором AMD Ryzen 7 9800X3D.
Похожие записи
Оцените материал:
Похожие записи
Джеймс Уотсон, один из первооткрывателей двойной спирали ДНК, умер в возрасте 97 лет.
08.11.2025
Слух: серия GeForce RTX 5000 SUPER отменена из-за недостатка GDDR7
07.11.2025
Прогнозирование стеатотической болезни печени, связанной с метаболической дисфункцией, с использованием методов машинного обучения: ретроспективное когортное исследование.
13.04.2026Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
