Je hezké ověřit, kde jsou meze taktování iGPU, ale mám otestováno, že samotné zvyšování jejího kmitočtu a napájecího napětí není moc užitečné.

Mnohem lepší je stáhnout pomocí Curve Optimizeru ­(CO­) zbytečně vysoké napájecí napětí CPU a také iGPU, protože to umožní dynamické zvýšení taktů při zachování příkonu rozumných mezích. Hlavní brzdou iGPU totiž není hrubý výpočetní výkon, ale rychlost přístupu do paměti. Vysoké takty a výpočetní výkon jsou k ničemu, když není co počítat, protože se čeká na data. Takové prázdné zvyšování taktů a příkonu má za následek jen růst teploty a zhoršování stability iGPU i řadiče paměti.

Přitom se nestačí jen honit za vysokou frekvenci pamětí. Zažité tvrzení, že u grafické paměti záleží pouze na kmitočtu a přístupové doby mohou být dlouhé, totiž není ­(úplně­) pravdivé. To funguje jen u samostatných grafik, které mají dostatečně velké mezipaměti ­(např. InfinityCache­) s krátkými přístupovými dobami, v nichž probíhá většina zpracování. Ale iGPU moc velké mezipaměti ­(zatím­) nemají a tak do paměti přistupují mnohem častěji, než čipy samostatných grafik.

U integrované grafiky tedy pouhé zvýšení kmitočtu paměti moc nepomůže. Problém čekání na data se tím totiž nevyřeší, jen se přesune z řadiče paměti dál na samotné moduly paměti. Pro zrychlení práce iGPU je tedy potřeba mít i co nejmenší zpoždění přístupu do paměti ­(latency­). Ostatně i na sloupcovém grafu ukazujícím přínos různých opatření je vidět, že největší zlepšení přineslo ladění paměti. Při ladění iGPU je potřeba řešit vždy nejslabší článek tak, aby výpočetní výkon, přenosové rychlosti a zpoždění přístupu byly v rozumné rovnováze.