Как рассчитать пиковую производительность процессора

Обновлено: 07.07.2024

Максимальная производительность суперкомпьютеров является величиной теоретической, рассчитываемой лишь на основе технических характеристик системы. Однако такие расчёты редко отражают реальное положение вещей , на что и указывает Ден Стенционе (Dan Stanzione), директор Центра передовых вычислений Университета Техаса (TACC).

В качестве примера в своём докладе Ден Стенционе приводит суперкомпьютер Frontera, расположенный как раз в вычислительном центре Техасского университета. Особенностью данного компьютера является то, что для расчётов в нём используются, в частности, новые центральные процессоры Xeon Platinum 8280 . Максимальная теоретическая производительность этой системы равна 38,7 петафлопс, тогда как тест производительности Linpack (HPL) оценивает производительность в 23,5 петафлопс. Это самый производительный публичный академический суперкомпьютер в мире.

Пиковая, или максимально возможная производительность системы рассчитывается теоретически: перемножаются количество ядер процессора, количество самих процессоров, ширина вектора, число операций FMA за такт и тактовая частота. Однако полученное значение не будет справедливо для разных задач и инструкций.

Например, при использовании инструкций AVX-512 процессоры Intel работают с более низкими тактовыми частотами из-за повышения температуры. Если базовая частота тех же Xeon Platinum 8280 составляет 2,7 ГГц, то при работе с AVX-512 она опускается, согласно данным TACC, в среднем до 1,8 ГГц. С такой частотой пиковая производительность Frontera составляет уже 25,8 петафлопс, что намного ближе к результату, полученному в Linpack.

Основная проблема при оценке производительности в настоящее время как раз и заключается в том, что тактовая частота динамически регулируется в зависимости от энергопотребления и температурных показателей процессора. Частота меняется непрерывно, и поэтому в каждый момент времени пиковая производительность будет разной.

Также стоит отметить, что есть способы повысить производительность. Например, использовать более эффективное охлаждение — в Frontera с помощью СЖО CoolIT удалось добиться устоявшейся частоты 2,0 ГГц при расчётах с AVX-512. И конечно, всё ещё зависит от программного обеспечения: одни приложения способны использовать ресурсы процессора более эффективно, нежели другие.

Да и тот же LINPACK уже давно критикуют за необъективность, так как он не учитывает другие важные факторы — эффективность работы с памятью и шинами, например. В качестве альтернативы разработан более современный бенчмарк HPCG .

Также эксперт отметил, что путаница с пиковой производительности присуща всем современным процессорам, так как все они динамически меняют частоты. Например, по словам AMD, у её новых процессоров EPYC Rome при работе с инструкциями AVX2 частота не опускается ниже базовой. Однако boost-частоты могут быть ниже обычных значений. Дополнительную путаницу в расчёты может внести и настраиваемый уровень TDP.

В общем, для каждого конкретного случая производительность будет разной, и сравнивать их сейчас напрямую довольно трудно. Впрочем, вычисления всё равно становятся «дешевле» — некогда «горячие» инструкции со временем становятся такими же обыденными и «холодными».

В настоящее время сфера применения многопроцессорных вычислительных систем (МВС) непрерывно расширяется, охватывая все новые области в различных отраслях науки, бизнеса и производства. Стремительное развитие кластерных систем создает условия для использования многопроцессорной вычислительной техники в реальном секторе экономики.

Если традиционно МВС применялись в основном в научной сфере для решения вычислительных задач, требующих мощных вычислительных ресурсов, то сейчас из-за бурного развития бизнеса резко возросло количество компаний, отводящих использованию компьютерных технологий и электронного документооборота главную роль. В связи с этим непрерывно растет потребность в построении централизованных вычислительных систем для критически важных приложений, связанных с обработкой транзакций , управлением базами данных и обслуживанием телекоммуникаций. Можно выделить две основные сферы применения описываемых систем: обработка транзакций в режиме реального времени ( OLTP , on-line transaction processing ) и создание хранилищ данных для организации систем поддержки принятия решений ( Data Mining , Data Warehousing, Decision Support System ). Система для глобальных корпоративных вычислений — это, прежде всего, централизованная система, с которой работают практически все пользователи в корпорации, и, соответственно, она должна все время находиться в рабочем состоянии. Как правило, решения подобного уровня устанавливают в компаниях и корпорациях, где даже кратковременные простои сети могут привести к громадным убыткам. Поэтому для организации такой системы не подойдет обыкновенный сервер со стандартной архитектурой, вполне пригодный там, где нет жестких требований к производительности и времени простоя. Высокопроизводительные системы для глобальных корпоративных вычислений должны отличаться такими характеристиками как повышенная производительность , масштабируемость , минимально допустимое время простоя.

Наряду с расширением области применения по мере совершенствования МВС происходит усложнение и увеличение количества задач в областях, традиционно использующих высокопроизводительную вычислительную технику . В настоящее время выделен круг фундаментальных и прикладных проблем, эффективное решение которых возможно только с использованием сверхмощных вычислительных ресурсов. Этот круг, обозначаемый понятием "Grand challenges", включает следующие задачи:

предсказания погоды, климата и глобальных изменений в атмосфере;
науки о материалах;
построение полупроводниковых приборов;
сверхпроводимость;
структурная биология;
разработка фармацевтических препаратов;
генетика;
квантовая хромодинамика;
астрономия;
транспортные задачи;
гидро- и газодинамика;
управляемый термоядерный синтез;
эффективность систем сгорания топлива;
геоинформационные системы;
разведка недр;
наука о мировом океане;
распознавание и синтез речи;
распознавание изображений.

Многопроцессорные вычислительные системы могут существовать в различных конфигурациях. Наиболее распространенными типами МВС являются:

системы высокой надежности ;
системы для высокопроизводительных вычислений ;
многопоточные системы .

Отметим, что границы между этими типами МВС до некоторой степени размыты, и часто система может иметь такие свойства или функции, которые выходят за рамки перечисленных типов. Более того, при конфигурировании большой системы, используемой как система общего назначения , приходится выделять блоки, выполняющие все перечисленные функции.

МВС являются идеальной схемой для повышения надежности информационно-вычислительной системы. Благодаря единому представлению, отдельные узлы или компоненты МВС могут незаметно для пользователя заменять неисправные элементы, обеспечивая непрерывность и безотказную работу даже таких сложных приложений как базы данных .

Катастрофоустойчивые решения создаются на основе разнесения узлов многопроцессорной системы на сотни километров и обеспечения механизмов глобальной синхронизации данных между такими узлами.

МВС для высокопроизводительных вычислений предназначены для параллельных расчетов. Имеется много примеров научных расчетов, выполненных на основе параллельной работы нескольких недорогих процессоров, обеспечивающих одновременное проведение большого числа операций.

МВС для высокопроизводительных вычислений обычно собраны из многих компьютеров. Разработка таких систем – процесс сложный, требующий постоянного согласования таких вопросов как инсталляция , эксплуатация и одновременное управление большим числом компьютеров, технических требований параллельного и высокопроизводительного доступа к одному и тому же системному файлу (или файлам), межпроцессорной связи между узлами и координации работы в параллельном режиме. Эти проблемы проще всего решаются при обеспечении единого образа операционной системы для всего кластера. Однако реализовать подобную схему удается далеко не всегда, и обычно она применяется лишь для небольших систем.

Многопоточные системы используются для обеспечения единого интерфейса к ряду ресурсов, которые могут со временем произвольно наращиваться (или сокращаться). Типичным примером может служить группа web-серверов.

Главной отличительной особенностью многопроцессорной вычислительной системы является ее производительность , т.е. количество операций, производимых системой за единицу времени. Различают пиковую и реальную производительность . Под пиковой понимают величину, равную произведению пиковой производительности одного процессора на число таких процессоров в данной машине. При этом предполагается, что все устройства компьютера работают в максимально производительном режиме. Пиковая производительность компьютера вычисляется однозначно, и эта характеристика является базовой, по которой производят сравнение высокопроизводительных вычислительных систем . Чем больше пиковая производительность , тем (теоретически) быстрее пользователь сможет решить свою задачу. Пиковая производительность есть величина теоретическая и, вообще говоря, недостижимая при запуске конкретного приложения. Реальная же производительность, достигаемая на данном приложении, зависит от взаимодействия программной модели, в которой реализовано приложение, с архитектурными особенностями машины, на которой приложение запускается.

Существует два способа оценки пиковой производительности компьютера. Один из них опирается на число команд, выполняемых компьютером за единицу времени. Единицей измерения, как правило, является MIPS (Million Instructions Per Second ). Производительность , выраженная в MIPS , говорит о скорости выполнения компьютером своих же инструкций. Но, во-первых, заранее не ясно, в какое количество инструкций отобразится конкретная программа , а во-вторых, каждая программа обладает своей спецификой, и число команд от программы к программе может меняться очень сильно. В связи с этим данная характеристика дает лишь самое общее представление о производительности компьютера.

Другой способ измерения производительности заключается в определении числа вещественных операций, выполняемых компьютером за единицу времени. Единицей измерения является Flops (Floating point operations per second ) – число операций с плавающей точкой , производимых компьютером за одну секунду. Такой способ является более приемлемым для пользователя, поскольку ему известна вычислительная сложность программы, и, пользуясь этой характеристикой, пользователь может получить нижнюю оценку времени ее выполнения.

Однако пиковая производительность получается только в идеальных условиях, т.е. при отсутствии конфликтов при обращении к памяти при равномерной загрузке всех устройств. В реальных условиях на выполнение конкретной программы влияют такие аппаратно-программные особенности данного компьютера как: особенности структуры процессора, системы команд, состав функциональных устройств, реализация ввода/вывода, эффективность работы компиляторов.

Одним из определяющих факторов является время взаимодействия с памятью, которое определяется ее строением, объемом и архитектурой подсистем доступа в память . В большинстве современных компьютеров в качестве организации наиболее эффективного доступа к памяти используется так называемая многоуровневая иерархическая память . В качестве уровней используются регистры и регистровая память, основная оперативная память , кэш-память, виртуальные и жесткие диски, ленточные роботы. При этом выдерживается следующий принцип формирования иерархии: при повышении уровня памяти скорость обработки данных должна увеличиваться, а объем уровня памяти – уменьшаться. Эффективность использования такого рода иерархии достигается за счет хранения часто используемых данных в памяти верхнего уровня, время доступа к которой минимально. А поскольку такая память обходится достаточно дорого, ее объем не может быть большим. Иерархия памяти относится к тем особенностям архитектуры компьютеров, которые имеют огромное значение для повышения их производительности.

Для того чтобы оценить эффективность работы вычислительной системы на реальных задачах, был разработан фиксированный набор тестов . Наиболее известным из них является LINPACK – программа, предназначенная для решения системы линейных алгебраических уравнений с плотной матрицей с выбором главного элемента по строке. LINPACK используется для формирования списка Top500 – пятисот самых мощных компьютеров мира. Однако LINPACK имеет существенный недостаток: программа распараллеливается, поэтому невозможно оценить эффективность работы коммуникационного компонента суперкомпьютера.

В настоящее время большое распространение получили тестовые программы , взятые из разных предметных областей и представляющие собой либо модельные, либо реальные промышленные приложения. Такие тесты позволяют оценить производительность компьютера действительно на реальных задачах и получить наиболее полное представление об эффективности работы компьютера с конкретным приложением.

Наиболее распространенными тестами, построенными по этому принципу, являются: набор из 24 Ливерморских циклов (The Livermore Fortran Kernels, LFK) и пакет NAS Parallel Benchmarks ( NPB ), в состав которого входят две группы тестов , отражающих различные стороны реальных программ вычислительной гидродинамики. NAS тесты являются альтернативой LINPACK , поскольку они относительно просты и в то же время содержат значительно больше вычислений, чем, например, LINPACK или LFK.

Однако при всем разнообразии тестовые программы не могут дать полного представления о работе компьютера в различных режимах. Поэтому задача определения реальной производительности многопроцессорных вычислительных систем остается пока нерешенной.

В данной части учебного пособия излагаются основы организации и функционирования компьютеров. Рассматриваются показатели производительности компьютеров и процессоров, приведена структура компьютера, описаны её основные компоненты. Подробно рассмотрен центральный процессор, включая его структуру, особенности системы команд, принцип конвейерной обработки команд, основные режимы работы, особенности построения и функционирования современных микропроцессоров. Рассмотрены основные характеристики и разновидности устройств памяти, принципы их построения и функционирования. Проиллюстрировано функционирование компьютера при выполнении команд. Настоящее учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.03.02 «Информационные системы и технологии», а также может быть полезно студентам, обучающихся по другим направлениям, связанным с применением компьютеров в различных прикладных областях.

Производительность компьютера является объективной мерой эффективности его функционирования и используется в качестве одного из основных его технических параметров. Производительность определяется архитектурой и рабочей частотой процессора, пропускной способностью системной шины, типом и объёмом оперативной и кэш-памяти и другими особенностями конфигурации. Кроме того, она зависит от типа используемой ОС, применённых для получения программы трансляторов с языков программирования, конкретных приложений и др.

Таким образом, понятие производительности компьютера является весьма многоплановым, в связи с чем для её оценки используется целый ряд различных показателей.

2.1. Показатели производительности

Различают следующие показатели производительности:

1. Пиковая — максимально достижимая производительность процессорной подсистемы компьютера, включающей процессор, кэш — и оперативную память.

2. Номинальная — средняя производительность процессорной подсистемы компьютера.

3. Системная — средняя производительность всей аппаратно-программной системы ПК в целом, т.е. с учётом обмена данными с жёстким диском, видеосистемой, и другими внешними устройствами, взаимодействия с ОС.

4. Эксплуатационная — производительность компьютера на реальной рабочей нагрузке, с учётом конкретных используемых приложений, например текстовых процессоров, систем автоматизации проектирования, компиляторов и др.

Очевидно, что для обычного пользователя наибольший интерес представляет именно эксплуатационная производительность компьютера на наиболее часто используемых приложениях. Если же набор таких приложений не определён, то используются значения системной, номинальной и пиковой производительности.

2.2. Методы определения показателей производительности

2.2.1. Пиковая производительность

Пиковая производительность — производительность процессорной подсистемы компьютера при выполнении коротких команд, т.е. команд, не выполняющих обращений к оперативной и кэш-памяти. Такие команды обычно связаны с выполнением различных регистровых операций (например, инкремент регистра INC AX, пересылка данных MOV AX, BX) и могут выполняться за один цикл работы процессора.

Таким образом, пиковая производительность — число команд типа «регистр — регистр», выполняемых процессорной подсистемой в единицу времени без учета статистического веса таких команд в реальных программах. Обычно пиковая производительность оценивается для команды типа «Нет операции» (NOP — No OPeration) 2 .

Пиковая производительность зависит как от тактовой частоты процессора, так и от его архитектуры и микроархитектуры. Для выявления эффективности архитектуры и микроархитектуры целесообразно проводить сравнение пиковой производительности процессоров при одинаковой частоте.

2.2.2. Номинальная производительность

Номинальная производительность — среднее число команд, включая команды обмена с оперативной памятью, выполняемых в единицу времени процессорной подсистемой. Используемые при этом наборы команд подбирают с учетом их статистического веса (частоты использования) в популярных приложениях и имитируют реальную нагрузку на процессорную подсистему.

Номинальная производительность измеряется при помощи как абсолютных (количество операций в секунду), так и относительных единиц (программные тесты).

В качестве абсолютных используются следующие единицы:

• количество миллионов инструкций (команд) в секунду, MIPS (Million Instructions Per Second);

• количество операций в секунду над числами с плавающей точкой, FLOPS (FLoating-point Operations Per Second), а также производные единицы MFLOPS, GFLOPS, TFLOPS, PFLOPS и др.

Для оценки номинальной производительности широко используется тестовый пакет SPEC CPU от фирмы SPEC (Standard Performance Evaluation Corporation) 3 . Пакет вычисляет две оценки — SPECint и SPECfp, представляющие целочисленные вычисления и вычисления над числами с плавающей точкой соответственно.

Тест SPECint использует универсальные наборы команд над числами с фиксированной точкой и сбалансирован по типам операций, глобальных и локальных переменных и констант в результате статистического исследования и усреднения по большому числу реальных программ (архивация, компиляция с С, комбинаторная оптимизация, искусственный интеллект, игра в шахматы, сжатие видео). Таким образом, тест фактически оценивает производительность процессорной подсистемы без учёта математического сопроцессора.

Тест SPECfp использует базовые арифметические команды над числами с фиксированной и плавающей точками одинарной и двойной точности с равновероятным распределением команд, операции вычисления тригонометрических функций, логарифмов и др. (распознавание речи, уравнение Максвелла, вычисление 3-мерных моделей в гидравлике, моделирование биомолекулярных систем, имитация отжига, симплес-метод).

Результат измерения выдается в виде коэффициента соотношения производительности тестируемой системы к производительности эталонной системы. В качестве эталонной системы корпорация SPEC выбрала систему Sun «Ultra Enterprise 2» на базе процессора Sun UltraSPARC II с частотой 296 МГц (1997 г.), но с увеличенным объемом кэша и оперативной памяти.

2.2.3. Системная производительность

Результаты оценки системной производительности некоторого компьютера обычно приводятся относительно базового компьютера стандартной конфигурации либо относительно некоторого набора компьютеров. Результаты оформляются в виде сравнительных таблиц, двухмерных и трёхмерных графиков и диаграмм.

Одним из известных тестов системной производительности является Business Winstone 4 . Тест Winstone измеряет среднюю производительность компьютера при выполнении популярных офисных Windows — приложений с учётом величины занимаемого этими приложениями сектора рынка (текстовые процессоры, электронные таблицы, системы управления базами данных, программы деловой графики, издательские системы и т.д.). Результаты теста Winstone представляются в виде индекса производительности относительно базового ПК.

Сектор рынка, занимаемый некоторым приложением, косвенно определяет удельный вес общего компьютерного времени, используемого данным приложением.

Популярным тестом системной производительности является также пакет SYSmark. Он широко используется специалистами по информационным технологиям, производителями компьютерного оборудования, аналитиками и журналистами. Тесты SYSmark SE разделены на два сценария: создание интернет-контента и офисная производительность. В тесте создания интернет-контента можно выделить три тестовые группы: 3D-графика, 2D-графика и web-публикация. Сценарий офисной производительности также разделён на три тестовые группы: связь (электронная почта, календарь и просмотр web-страниц), создание документов и анализ данных. Приложения запускаются не последовательно, одно за другим (как в предыдущих версиях), а одновременно, и в процессе прохождения теста осуществляется переключение между ними, что точнее соответствует реальным условиям типичной офисной работы.

2.2.4. Эксплуатационная производительность

Эксплуатационная производительность — производительность компьютера (либо его компонента или подсистемы) при выполнении конкретных приложений. Так, например, если компьютер предполагается использовать преимущественно для решения задач автоматизации проектирования, то целесообразно протестировать его тестами AutoCAD, которые интегрально оценивают производительность ПК на этой нагрузке. Соответственно оценивается производительность тестами С Сomplier (тест компиляции с языка Си), Adobe Photoshop (тест фотоэффектов программы PhotoShop), текстовых процессоров (загрузка, прокрутка, печать документов, поиск/замена фрагментов текста), Quake (игровой тест) и т.д.

В случае систематического использования на компьютере нескольких приложений для оценки эксплуатационной производительности может быть сформирован интегральный показатель на основе определения весовых коэффициентов отдельных приложений.

2.3. Производительность процессоров

Достаточно продолжительное время основной мерой производительности процессоров и компьютеров в целом служила их тактовая частота. Однако по мере усложнения внутренней организации микропроцессоров (кэш-память, конвейерная обработка, суперскалярность, многоядерность и т.д.) этот параметр утратил своё определяющее значение. В настоящее время для оценки производительности процессоров используется ряд специальных единиц.

Для измерения производительности своих 32-разрядных процессоров фирма Intel в 1992 г. предложила следующую единицу: индекс относительной производительности микропроцессоров Intel, называемый iCOMP Index (Intel COmparative Microprocessor Performance Index).

В 1996 г. была введена новая единица — iCOMP Index 2.0, ориентированная на Pentium (MMX) — процессоры. При вычислении этого индекса полностью исключены 16-битные операции и добавлен мультимедийный тест (≈20 %).

Здравствуйте.

Одна и та же модель ЦП в разных ПК и ноутбуках может работать с разной частотой (и обеспечивать разную производительность). Чтобы узнать реальную производительность и сравнить ее с другими ЦП (этой же модели и других) — необходимо прибегнуть к спец. тестам.

Собственно, ниже я приведу несколько вариантов таких тестов, которые могут быть полезны как для обычной оценки производительности, так и для диагностики системы в целом (например, чтобы протестировать систему охлаждения, оптимизировать настройки электропитания, и пр.).

Предупреждение : для объективных результатов перед любыми тестами закройте все ресурсоёмкие приложения (игры, редакторы, торренты и пр.).

Способы узнать реальную производительность ЦП

Вариант 1: AIDA 64 + HWMonitor (узнаем температуру и реальную частоту)

Далее в AIDA 64 перейти в меню "Сервис" и нажать по "Тест стабильности системы" .

Сервис - тест стабильности / AIDA 64

После, в той же AIDA 64 поставьте галочку напротив пункта "Stress CPU" и нажмите кнопку "Start" . Затем внимательно наблюдайте показания в HWMonitor — частоту (Clocks) и температуру (Temperatures).

Примечание : в моем случае (см. скрин ниже) удалось выяснить, что ЦП работал на частоте 1694 Mhz (хотя потенциально он мог держать больше 3000 Mhz). Как выяснилось, виной тому были настройки электропитания — после их сброса, ЦП стал "шустрее".

Стресс тест пошел - смотрим за температурой, частотой и вольтажом / Кликабельно

На производительность процессора (да и компьютера в целом) могут влиять настройки электропитания ! Проверьте, чтобы в настройках в Windows стояла макс. производительность и в настройках драйверов не было ограничений.

Вариант 2: CPU-Z (сравнение с другими ЦП)

CPU-Z ( ссылка на офиц. сайт) — совсем небольшая утилита для просмотра характеристик ЦП, ОЗУ, материнской платы, видеокарты и пр. Также в ее арсенале есть простой и достаточно эффективный тест ЦП, который поможет не только узнать реальную производительность вашего "камня", но и сравнить ее с другими моделями.

Извлекаем и запускаем CPU-Z

Далее во вкладке "CPU" удостоверьтесь, что ваш ЦП определился утилитой, т.е. отображаются его модель, характеристики ( прим.: некоторые новые модели ЦП утилита "не знает" и может работать с ними некорректно).

После перейдите во вкладку "Bench" и нажмите по кнопке "Bench CPU" .

Bench CPU / старт теста

Когда тест будет завершен — в строке "This Processor" вы увидите значение своего ЦП (чтобы оценить его по отношению к наиболее новым ЦП на текущий момент - выберите один из эталонов в строке "Reference" ).

В моем случае, ЦП примерно в 2-2,5 раза медленнее, чем достаточно популярный Intel i7-770K.

Reference - сравниваем с популярными ЦП

Вариант 3: CineBench (еще одно сравнение)

CineBench ( ссылка на офиц. сайт) — добротный бенчмарк, позволяющий быстро и достаточно точно определить реальную производительность процессора и видеокарты. Для теста используются трехмерные сцены (картины), которые необходимо просчитать и "прорисовать".

Примечание: программа полностью на английском, в установке не нуждается.

CineBench - запустить проверку

Далее у вас начнет "рисоваться" картинка. Нужно просто подождать пока все черные области на полотне не будут заменены.

Результаты теста в CineBench

Вариант 4: просмотр загрузки ЦП в играх

Оценить загрузку ЦП можно непосредственно в одной отдельно взятой игре (прим.: просто часто задают вопросы вида: "Из-за чего тормозит игра, из-за ЦП или видеокарты?").

Для этого нужна утилита FPS Monitor — она покажет не только FPS, но и температуры, загрузку ЦП (каждого ядра), ОЗУ, сети. Более подробно об этом в статье, ссылка на которую представлена ниже.

Скриншот с показаниями из игры WOW / FPS Monitor

Обратите внимание, что, когда на ЦП идет высокая нагрузка и он перестает справляться — вы заметите красные значения напротив определенных ядер.

Макс. нагрузка на ядро ЦП

В общем-то, благодаря этой утилите можно достаточно быстро оценить, справляется ли ЦП с игрой, и из-за него ли она притормаживает.