Gde zapravo leži poslednji atom snage Intel procesora?

 
Pa u optimizaciji softvera, jer u pogledu hardvera on je nekoliko generacija iza AMD Ryzen 3000 modela. Poslednji slučaj pokazuje da veoma popularni i često korišćeni program za naučne proračune – MathLab, koristi optimizovane Intel biblioteke, poput Math Kernel Library zbog čega Intel procesori postižu bolje rezultate od hardverski naprednijih AMD Ryzen modela. Posledica toga je da AMD Ryzen procesori postižu veoma loše rezultate ponašajući se  neoprostvio sporo u kalkulacijama, zbog čega zahtevniji korisnici stiču loše predrasude o tome kako su AMD CPU rešenja poslovično lošija i sporija od Intelovih. Istina je potpuno drugačija!
 
Ovom problemu je pažnju posvetio jedan Mathlab korisnik, Ned Flanders koji je na Reddit forumu otvorio diskusiju pod naslovom: “How-To Force Matlab to Use a Fast Codepath on AMD Ryzen / TR CPUs. How-To Force Matlab to Use a Fast Codepath on AMD Ryzen / TR CPUs.” Ubacio je novu MKL biblioteku sa podrškom za AVX set instrukcija, softverske kompanije MathWorks. Rezultat je značajno ubrzanje proračuna na centralnim procesorima sa Zen, Zen +  i Zen 2 mikroarhitekturom.
 
Šta se zapravo dešava? Kada pokrenete Mathlab on podrazumeva proces kojim Math Kernel Library (MKL) biblioteka pravi upit za ID string centralnom procesoru. Ukoliko očitavanje stringa drugačije od “GenuineIntel”, kao na primer kod AMD procesora “AuthenticAMD”, biblioteka se automatski prebacuje na obične SSE instrukcije i pri tome uopšte ne obraća pažnju da napredni set optimizovanih instrukcija kojima ugrađeni centralni procesor raspolaže. To dovodi do značajnih usporenja i penala po pitanju performansi kada koristite AMD Ryzen modele, iako oni imaju implementiranu podršku za SSE4, AVX i AVX2 optimizaciju.
 
 
Povezana vest: Intel povlači 4-jezgarni Xeon E-2274G zbog pregrevanja
 
Sa novom MKL bibliotekom koja forsira korišćenje AVX2 optimizacije bez obzira na ID string proizvođača procesora, AMD Ryzen 5 2600X postiže 258% bolje performanse u MathLab-u. Pomenuti Reddit korisnik je testirao i Ryzen 7 3700X sa još boljom Zen 2 arhitekturom i postigao ubrzanje od čak 400%. Različiti testovi u MathLabu pokazuju precizniju sliku o tome šta se dešava i koliko AMD Ryzen procesori ubrzavaju u pojedinačnim operacijama.
 
Rešenje je u samo 4 linije koda smeštenih u jedan izvršni .BAT koji je ovaj korisnik objavio na Reddit forumu. Takođe tu je i jedna benchmarking skripta koja na delu demonstrira pozitivan uticaj korišćenja AVX2 optimizovanih instrukcija na AMD Ryzen procesorima.
 
I nije to samo slučaj sa MathLab-om, jer je isti problem uočen i sa bibliotekama koji koristi Python programski jezik. U pitanju su BLAS i LAPACK biblioteke koje su deo MKL biblioteke za efikasnije proračune u linearnoj algebri. Pošto je sve veći broj korisnika koji pronalaze slična ograničenja i u drugim aplikacijama, otvorena je zvanična “MKL Tweak” tema sa pozivom korisnicima da uzmu učešća u rešavanju ovog problema.
 
Izvor: ComputerBase
 
 
Benchmark možete pratiti i na društvenim mrežama | Facebook | Twitter | Instagram | YouTube |Na Benchmark forumu uvek možete učestvovati u kvalitetnim i aktuelnim diskusijama iz IT industrije