GPU Caps Viewer nie jest może programem diagnostycznym tak popularnym jak GPU-Z, ale w odróżnieniu od rywala jest znacznie bardziej rozbudowany – między innymi o liczne testy. Testy generują efekty graficzne przy użyciu OpenGL, do obliczeń wykorzystując również kartę graficzną (OpenCL GPU).
| Układ | Średnie użycie GPU | Średnie użycie CPU |
| GT200 | 97% | 4% |
| GF100 (Fermi) | 99% | 4% |
| Cypress (58xx) | 88% | 4% |
Zajętość układu graficznego i procesora w tym teście jest właściwie identyczna, niezależnie od użytej karty graficznej. Dwa najsilniejsze jednoprocesorowe Radeony na szczycie, ale tuż za nimi czai się GTX 480.
| Układ | Średnie użycie GPU | Średnie użycie CPU |
| GT200 | 66% | 23% |
| GF100 (Fermi) | 61% | 27% |
| Cypress (58xx) | 58% | 23% |
W teście 1M układy graficzne są obciążone w mniejszym stopniu, ale mniej więcej na podobnym poziomie. Całkowicie zmienia się za to rozkład sił – najsłabszy GeForce wyraźnie góruje na najszybszym Radeonem. Model HD 5970 wraca na moment do gry, ale nawet tej karcie nie udaje się prześcignąć żadnego z rywali.
| Układ | Średnie użycie GPU | Średnie użycie CPU |
| GT200 | 87% | 9% |
| GF100 (Fermi) | 88% | 11% |
| Cypress (58xx) | 90% | 8% |
W teście PostFX karty ATI również nie mają wiele do powiedzenia. Dochodzimy w tym momencie do niezbyt odkrywczej konkluzji, że w niektórych zastosowaniach - i przy zastosowaniu konkretnych algorytmów - lepiej sprawdzi się architektura ATI, a w innych NVIDII.
