GPU içinde darboğaz derken GPU'nun kendi içinde bir bileşenin (örneğin bellek band genişliği, tensor çekirdek sayısı, vram kapasitesi vb.) başka birimlerin hızını sınırlaması durumu, örneğin pytorch kullanarak yaptığınız bir deep learning projesinde 16 gb varm olan kart için batch boyutunu çok büyük tutup vram i aşarsanız gpu tensor çekirdeklerinin kullanımı %10 bile olmayacaktır çünkü kartın hızını sınırlayan başka bir durum oluyor orda. Oyunlar için de benzer durum var nvidia insight ile profiling denen işlem yapılır oyunda karelerin çiziminde hangi işlemlerin daha fazla zaman almış eğer ciddi bir orantısızlık varsa (yani darboğaz olan bileşen varsa) onun yükü azaltılır. Ama her ekran kartı aynı yapıda olmadığı için bu işlem her kartı aynı etkilemiyor, zincirin en zayıf halkası mantığı. Genel ortalama elbette vardır ama gerçek dünyadaki iş yüklerinde GPU’da hangi bileşenin darboğaz yaratacağını bilmek çok daha net proje yönetimine imkan verir. Çünkü adamın birisi sadece cs 2 oynuyorsa o adamı genel ortalama ilgilendirmez sadece o oyunun değeri ilgilendirir. "Ortalama" kişiden kişiye değişiyor. Biraz dağınık oldu ama anlatabilmişimdir umarım.