นาฬิกา CPU และแคช L3 สำหรับการตั้งโปรแกรม


0

ฉันสนใจว่าตัวเลือกฮาร์ดแวร์ที่ต่างกันมีผลต่อกรณีการใช้งานต่อไปนี้อย่างไร

  • การเขียนโปรแกรมใน Python: การคำนวณทางคณิตศาสตร์จำนวนมากโดยใช้ numpy arrays
  • แอปพลิเคชั่นข้อมูลใน Python และ Pandas โดยใช้ข้อมูลหลาย GB

ฉันจะสามารถใช้งานแอพพลิเคชั่นเหล่านี้โดยใช้โมดูล Threating ตรรกะของคนส่วนใหญ่จะไม่อนุญาตให้ทำเช่นนี้

การกำหนดค่า / ส่วนขยายฮาร์ดแวร์สองรายการมีความสำคัญต่อวัตถุประสงค์ของฉันอย่างไร

  • 2.3 Ghz เทียบกับ 2.7 Ghz
  • 6mb L3 กับ 8mb L3

อย่างที่มันเป็นนี่คือ เป็นหลัก คำแนะนำการซื้อ อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการพูดคุยกับคำถามทั่วไป - บางทีการถามถึงข้อดีของแคช l3 ที่มากขึ้นนี่อาจเป็นประโยชน์กับผู้ชมที่กว้างขึ้น
Journeyman Geek

คำตอบ:


2

สมมติว่าคุณกำลังพูดถึง Macbook รุ่นปัจจุบันหรือ Macbook Pro ความแตกต่างของประสิทธิภาพระหว่างสองรุ่นที่คุณอ้างถึง (2.3 GHz w / 6 MB L3 cache เทียบกับแคช L3 2.7 GHz w / 8 MB L3) จะประมาณ ระหว่าง 2% ถึง 15% ความแตกต่างขึ้นอยู่กับปริมาณงานที่แน่นอน มันไม่มีอะไรสั่นสะเทือนอย่างแน่นอน แต่ทั้งหมดขึ้นอยู่กับระยะเวลาในการคำนวณข้อมูลของคุณ ตัวเลขของฉันที่ 2% ถึง 15% มาจากสิ่งที่ฉันได้อ่านในบทวิจารณ์และมาตรฐานของโปรเซสเซอร์แล็ปท็อประดับใหม่ (Ivy Bridge และ Haswell) รุ่นเดียวกันโดยมีอัตรานาฬิกาแตกต่างกัน โดยทั่วไปความแตกต่างระหว่างเธรดเดี่ยวที่ช้าที่สุดกับเธรดที่เร็วที่สุดคือประมาณ 25% ในการวัดประสิทธิภาพที่เฉพาะเจาะจงมาก 10-15% โดยเฉลี่ยแล้ว; และ 2% หรือน้อยกว่าในการวัดประสิทธิภาพบางประการที่ไม่ได้ใกล้เคียงกับการเก็บภาษีประสิทธิภาพของเธรดเดี่ยวเลย (หรือแสดงปัญหาคอขวดที่อื่นในระบบเช่น I / O)

เพื่อใช้เป็นตัวอย่างที่ไร้สาระถ้าใช้เวลา 1 ล้านปีกว่าที่การคำนวณอาร์เรย์ของคุณจะผ่านโปรเซสเซอร์ 2.3 GHz การโกน 15% จะช่วยคุณได้ 150,000 ปี - หรือประมาณตราบเท่าที่ กระเทย ถูกล้อเล่น ๆ

เห็นได้ชัดว่าถ้าคุณมีอายุถึง 2 ล้านปีการโกนขน 150k จะทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมาก คุณอาจสามารถทำการคำนวณสองครั้งก่อนที่คุณจะลงจอดบนเตียงมรณะ

ในทางกลับกันหากการคำนวณของคุณทำงานเกือบทันทีบน CPU ที่ทันสมัยส่วนใหญ่การเพิ่มประสิทธิภาพ 15% จะไม่สำคัญอะไรเลย ยกตัวอย่างเช่นการใช้งาน Google Chrome คุณจะสังเกตเห็นไหม ความแตกต่างที่เข้าใจได้เลย ความเร็วในการโหลดหน้าเว็บและวิดีโอในขณะที่เรียกใช้ Macbook รุ่นปัจจุบันด้วยโปรเซสเซอร์ที่ต่างกันสองรุ่น ฉันสงสัยอย่างมากว่าคุณจะสามารถรับรู้ความแตกต่าง แต่ถ้าคุณเริ่มโหลดไฟล์ HTML ขนาด 24 GB ซึ่งใช้เวลาในการวิเคราะห์นานหลายชั่วโมงความแตกต่างอาจเริ่มซ้อนกันในเวลาที่วัดได้

ในท้ายที่สุดคุณจะเสียสละเวลาหรือเสียสละเงินเมื่อคุณทำสิ่งต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ใช้งานเชิงคำนวณสูงซึ่งใช้เวลามากกว่าสองสามมิลลิวินาทีในการทำให้เสร็จ หากคุณได้รับโปรเซสเซอร์ที่ช้าคุณจะต้องรออีกต่อไปเนื่องจากการจ่ายเงินน้อยลง หากคุณได้รับโปรเซสเซอร์ที่รวดเร็วคุณจะจ่ายมากขึ้นเนื่องจากไม่ต้องรอนาน


บางทีคุณอาจแยกแยะความแตกต่างระหว่างสองมิติของ Herz และ L3 cache ได้หรือไม่? ตัวอย่างเช่นฉันไม่แน่ใจว่าขนาด 2mb บนแคช L3 มีผลกระทบเพียงใดเนื่องจากเมทริกซ์ของฉันมีขนาดทั้งหมดในหลายร้อย mb เป็นอย่างน้อย: "มันมีความเป็นไปได้มากเพียงใดที่ต้องอ่าน แรมตลอดเวลา " เปอร์เซ็นต์เหล่านี้น่าสนใจมากสำหรับฉันการจำลองใช้เวลาประมาณ 5-6 วันสำหรับ 2.4 i5 ของฉันดังนั้น 10% จะเป็นครึ่งวันแล้ว
FooBar

สุจริตถ้าคุณกำลังใช้สถานการณ์จำลอง ที่ นานฉันขอแนะนำให้ดูอย่างจริงจังในแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์บางประเภทหรืออย่างน้อยเดสก์ท็อประดับสูงเพื่อทำการคำนวณของคุณ คุณสามารถสื่อสารกับมันผ่าน ssh หรือเดสก์ท็อประยะไกลบางชนิด ซีพียูแล็ปท็อปนั้นลดขนาดลงอย่างมากเมื่อเทียบกับเซิร์ฟเวอร์ที่สามารถทำได้ คุณทำได้ดีกับ Core i7-4960X ที่โอเวอร์คล็อกหรือเปล่า
allquixotic

สำหรับ speed clock vs cache ผมว่ามันขึ้นอยู่กับพื้นที่แคชของอัลกอริทึมของคุณเป็นอย่างมาก ไม่แน่ใจว่า python / numpy สามารถกำหนดค่าได้หรือไม่หรือว่าคุณสามารถควบคุมลำดับการเข้าถึงข้อมูลได้โดยตรง แต่ถ้าคุณสามารถรับตำแหน่งแคชที่ดีและทำซ้ำกับข้อมูลเดิมซ้ำ ๆ ความเร็วสัญญาณนาฬิกา ในทางตรงกันข้ามหากตำแหน่งของแคชของอัลกอริทึมของคุณไม่ดีจำนวนคำสั่งดิบต่อวินาที (ซึ่งมาจากความเร็วนาฬิกา) จะมีความสำคัญมากกว่า
allquixotic

หากต้องการอธิบายถิ่นที่อยู่ของแคช: ลองนึกภาพผู้คนสองคนที่รับประทานอาหารที่บุฟเฟ่ต์สองแห่งแยกกันซึ่งวางเรียงกันเป็นตารางยาวที่มีอาหารหลากหลาย พวกเขาทั้งหิวจริง ๆ และจะล้างตารางบุฟเฟ่ต์ในที่สุด หนึ่งในนั้นกินมันฝรั่ง 100% ก่อนที่จะสัมผัสกับอาหารอื่น ๆ ในขณะที่อีกอันใช้เวลา 1 ช้อนต่อรายการบนจานกินและทำซ้ำ คนที่กินอาหารเพียงคนเดียวในแต่ละครั้งก่อนที่จะล้างออกจะมีตำแหน่งแคชที่ยอดเยี่ยมใน "อัลกอริทึม" ของเขา คนที่กินของเล็ก ๆ น้อย ๆ ทุกอย่างมีพื้นที่แคชไม่ดี
allquixotic
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.