Re: [請益] 科學計算使用intel有比較快嗎？

看板PC_Shopping作者 (二乃騎士)時間4年前 (2019/08/09 16:36), 4年前編輯推噓17(17推 0噓 45→)
留言62則, 25人參與, 4年前最新討論串2/3 (看更多)
※ 引述《ben108472 (ben108472)》之銘言： : 最近要換電腦在思考3700X與9900KF，如果有在大量使用python的numpy以及scipy，matpl : otlib做計算繪圖，intel平台確實有比較快嗎？ : 剛剛網路上看一下，matlab計算似乎AMD可以說是慘輸給intel。 : 畢竟9900K除了貴3000以外，還要買個3000的貓頭鷹風扇才能壓，想知道3700X真的落後很 : 多嗎？ 剛剛找了一下，我找不到 3700X 的相關結果， 但是有 3900X 和 9900k 的 MATLAB 測試 3900X : https://pastebin.com/WZuGhBJL 9900K : https://pastebin.com/8KF5BQmU 把這兩者在測資大小 N=10000 的結果拿出來比較 https://i.imgur.com/hW9TCk2.png
簡評： 1. SVD 9900K 比 3900X 慢約 14% 2. 計算 pseudo-inverse 9900K 比 3900X 快 9% 3. Cholesky 分解、QR 分解、計算反矩陣、矩陣相乘 9900K 都屌贏 3900X -- 「你的位置給我玩啦」 ～中野二乃 https://i.imgur.com/FjVPg9i.jpg
-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 71.198.27.180 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1565339785.A.405.html
推
08/09 16:39, 4年前 , 1F
某人只看圓周率
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推
08/09 16:40, 4年前 , 2F
Intel vs AMD in MATLAB benchmarks - July reddit
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08/09 16:40, 4年前 , 3F
討論串在這邊
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MATLAB這個跟MKL有關係，比較快是可理解的。 不過 Numpy Eco-system 也會差那麼多嗎？
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08/09 16:41, 4年前 , 4F
直接看算的東西是拼單核還是多核
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08/09 16:43, 4年前 , 5F
你這樣叫香料粉怎麼高潮得起來？
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希望有版友能幫測9700k跟3700x
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08/09 16:45, 4年前 , 7F
MATLAB出社會會有人用喔 認真問
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有啊 我朋友他們公司就有在用
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08/09 16:52, 4年前 , 8F
如果是這二顆，原po只要考慮能不能餵飽所以核心就行
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推
08/09 16:57, 4年前 , 9F
奇怪矩陣相乘是多核版嗎 怎麼3900x輸了
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我覺得這是因為 MKL (Intel® Math Kernel Library) 有關係
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08/09 17:11, 4年前 , 10F
我是覺得N=10000 這矩陣也太小了
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其實也滿大了吧？ 一個這大小的 double float matrix 要 0.75 GB 的記憶體 而且這個大小SVD就要做3分鐘了
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08/09 17:16, 4年前 , 11F
n=10000太小...快1G了耶OTZ 再上去要128G才能跑惹
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08/09 17:24, 4年前 , 12F
以一顆mos來說D/G/S/B 10000才2500個mos 扣掉接地的
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算3000顆好了 這電路超小的吧
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08/09 17:25, 4年前 , 14F
實務上都會用sparse matrix來弄 記憶體夠用的
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08/09 17:25, 4年前 , 15F
不會每個節點都跟其他的節點有關連的
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他這個 N= 10000 不是 sparse 啊 = = ※ 編輯: arrenwu (71.198.27.180 美國), 08/09/2019 17:26:29
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08/09 17:37, 4年前 , 17F
這網站測得3900x略贏9900k
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08/09 17:43, 4年前 , 18F
sparse當然n想多少就多少 如果原po要跑sparse amd
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08/09 17:43, 4年前 , 19F
應該快不少 當然如果是MKL還是慢很多就是lol
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推
08/09 17:58, 4年前 , 20F
如果是用anaconda，裝他的numpy底層也是mkl
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08/09 18:02, 4年前 , 21F
看你線代用什麼lib阿 你可以改用非預設看看 好不好
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08/09 18:02, 4年前 , 22F
用說個心得 不過matlab對生產的幫助應該是很小 大
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08/09 18:02, 4年前 , 23F
部份製造業的ㄟXD
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推
08/09 18:05, 4年前 , 24F
Anaconda真的很慢，但有時又不得不用
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推
08/09 18:45, 4年前 , 25F
anaconda不是可以不裝嗎 有什麼地方是必要的嗎？
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08/09 19:10, 4年前 , 26F
方便啊
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08/09 19:23, 4年前 , 27F
AMD有AMD Optimizing CPU Libraries (AOCL)
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08/09 19:24, 4年前 , 28F
只是Intel 最近在軟體上異常積極
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08/09 19:33, 4年前 , 29F
喔喔原來如此 我就是因為他太肥才沒裝的
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推
08/09 19:54, 4年前 , 30F
很多計算軟體都用到intel的函式庫啊，所以intel的cp
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08/09 19:54, 4年前 , 31F
u比較快一點都不意外
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08/09 20:45, 4年前 , 32F
靠軟體負優化對手比較快
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推
08/09 22:51, 4年前 , 33F
intel不也只能在軟體支援上打敗AMD了嗎？ XDDDD
08/09 22:51, 33F
推
08/10 00:36, 4年前 , 34F
剛剛查了一下好像用Openblas也可以
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08/10 00:36, 4年前 , 35F
不輸MKL
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推
08/10 00:42, 4年前 , 36F
MKL都發展多久了...這種軟體不是一天兩天就能普及
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08/10 00:42, 4年前 , 37F
的
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08/10 00:49, 4年前 , 38F
我一直很好奇，如果把同樣的計算用組合語言寫，再拿
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08/10 00:49, 4年前 , 39F
來跑，會比用這些語言寫的快多少？
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推
08/10 00:50, 4年前 , 40F
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08/10 00:51, 4年前 , 41F
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08/10 00:52, 4年前 , 42F
看起來MKL並非取代不了啊
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推
08/10 00:52, 4年前 , 43F
而且說到底Intel本來也沒有義務要幫AMD最佳化，與
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08/10 00:52, 4年前 , 44F
其說是讓對手負優化，不如問為什麼這些軟體要在AMD
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08/10 00:52, 4年前 , 45F
CPU上面跑Intel的MKL
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推
08/10 00:55, 4年前 , 46F
所以直接用OpenBLAS別用MKL了吧
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推
08/10 02:48, 4年前 , 47F
MKL是真的比較猛了啦，我自己在公司主要就用numpy
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08/10 02:48, 4年前 , 48F
跑科學計算，intel在這邊做的是真的好。連2990wx都
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08/10 02:48, 4年前 , 49F
會被8700屌打QQ
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08/10 02:48, 4年前 , 50F
掰惹為，我自己是用3700，所以應該不算i粉（吧？
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08/10 02:49, 4年前 , 51F
openblas試過，編譯本身超麻煩，而且還是mkl快，nu
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08/10 02:49, 4年前 , 52F
mpy的MKL版本是真的不錯，有快。
08/10 02:49, 52F
推
08/10 02:51, 4年前 , 53F
因為mkl優化的不只是矩陣乘法
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08/10 03:14, 4年前 , 54F
08/10 03:14, 54F
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推
08/10 04:07, 4年前 , 56F
64位元的程式算起來比較快是因為副程式的引數不經由
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08/10 04:09, 4年前 , 57F
堆疊來傳遞,堆疊的相關指令相當耗用cpu時序
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08/10 04:11, 4年前 , 58F
64位元的compiler會把引數用暫存器來傳遞,快30幾倍
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推
08/10 11:47, 4年前 , 59F
樓上這個要看Compiler吧 32位元的Compiler也可以做
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08/10 11:47, 4年前 , 60F
你說的這些事
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08/10 11:55, 4年前 , 61F
不過主要還是要看使用的ABI是什麼 只要能用正確的標
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準解析函就可以
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