为什么“核多力量大”?大小核怎么调度?i9-13900K深度测评
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Description
i9-11900K、8核心16线程,i9-13900K24核心32线程。短短两年的时间,Intel就凭借异构架构将核心数翻了三倍,线程数翻了两倍。堆这么多核心有什么意义呢?为什么要采用异构架构呢?核心之间又是怎么调度的呢?这一期视频我们就来回答这些问题。
Comments
首评竟是我自己[吃瓜]
♥ 581 ↩ 21
干啥啥不行,跑分第一名,1260p 4p加8e,日常上网微信QQ,看视频网课啥的,8个小核几乎都是关闭状态,除了跑分的时间出来划水,视频转码的时候来帮帮忙,拔掉电池,还是四个大核在干活。
♥ 472 ↩ 51
大小核就是依托答辩。核心调度难得一批,只有节能(全小核)和性能模式(全大核)下比较好调度。平衡模式下,系统怎么知道你哪个程序重要,是你切过来的微信需要大核,还是后台运行的计算软件需要大核。 说白了用异构就是因为塞不下更多大核了,如果强行塞,核数也比不过AMD,所以弄个了大小核。说的很好听,大小核手机已经应用很广泛了,手机有电量限制,桌面端缺那点电?就算要省电,4个或者8个小核还不够省电吗?什么日常低功耗任务需要16个小核? 而且就算按照INTEL说的,小核性能也不弱,那会有个问题。就以排序为例,24W个数,分成24块。如果所有核心都是一样的,那分配任务很简单,平分就行。而对于大小核来说,怎么分啊?按照平分的话,那必然是8个大核先算完,然后空载,等着16个小核都算完,再进行排序比较。如果不平均分,那是不是软件还得评估大小核的算力,然后按照算力分,让大小核差不多同时算完,这不是给软件开发找事情吗?这只是最简单的排序,如果是科学计算,比如说大规模矩阵运算,那大核等待小核的时间就更长了。如果大小核真那么牛,怎么不给服务器和高性能计算平台用呀?用了以后,怕是用户都跑到AMD那边去了[doge]
♥ 253 ↩ 41
人多不一定力量大,上班摸鱼的都知道,人多更需要懂得合理奉陪任务的领导,指挥运作的调度,监督摸鱼的机制。
♥ 250 ↩ 9
第一个测试可太有欺骗性了,O(N^2)的算法放到多核上运行的时间的收益实质上是分治思想的收益,而不是多核心的收益。。 实际上除了分治收益之外的多核心并行时间一定大于1/核心数,核心数越多,并行效率越低。
♥ 110 ↩ 18
厂家打起来 消费者受益[doge][吃瓜]
♥ 81 ↩ 22
企业拒绝采购大小核[吃瓜][吃瓜],不知道英特尔注意到了没有
♥ 70 ↩ 15
有没有可能,有一天,使用者可以指定,某个软件由某几个线程或核心进行运算?也就是人工调度。[doge] 我觉得还是有这个需求的。
♥ 64 ↩ 16
算法部分槽点实在太多[辣眼睛]单核没分治怎么和多核分治比效率?不同数据规模还会影响cache命中率等等因素。为什么大家评测都是用专门的软件而不是跑自己的测试代码?现代cpu和编译器太复杂了,影响实际运行时间的因素太多了,自己写的代码很难排除干扰[辣眼睛]
♥ 54 ↩ 1
因为全塞大核 功耗和温度就全爆炸了,只能塞小核来美化一下跑分,不塞小核又被amd暴打;总而言之 小核就是用来美化跑分的,实际使用中的用处几乎为0
♥ 52 ↩ 9
萌新不懂就问[脱单doge] 一个核心拆分成两个核心的排序算法实际上也有快排的精神在里面?与其排一个大数列,不如排两个小数列再合并,只不过两个小数列分别由两个核心计算?所以是快排让速度翻倍,又有两个核心使速度又翻倍,才有四倍的效果?
♥ 50 ↩ 7
封面标题我第一眼看成了“核心力量有多强大” 我以为是个健身科普[笑哭]
♥ 46 ↩ 1
大小核真强的话,为什么不给服务器和hedt上呢[思考][tv_鬼脸]那不分分钟让amd喝西北风吗
♥ 43 ↩ 11
混合架构跑分是真的高,但是实际一些工程软件还得是全大核的7950x
♥ 43 ↩ 12
我就看着我舍友i7-1270P开虚拟机,12个核只有4个大核在跑……
♥ 41 ↩ 9
大核类似Intel单核睿频 啪的一下到5.0了 我只要加点负载 就全核调度4.49的全核睿频了 那5.0ghz纯属为了打开软件速度操作反应快一点 但大核是为了大多应用 和游戏 能够利用大核提高速度 i9 8大核足够目前所有游戏运行了 小核有一些应用没有适配 容易利用不上 就当白送的小核 凑合用 能用上小核的软件 多核爽 但是如果有因为大小核兼容问题出现不稳定崩溃 就很完蛋了 大小核设计对于普通pc市场 绝对是强有力的竞争招数 可以提高同价位性价比 但是感觉还是普通x86架构更稳定些更泛用些 但是臭打游戏的不在乎这些
♥ 39 ↩ 13
以冒泡排序来说明多核带来的性能提升是非常不合适的。这个例子中之所以能有如此大的速度提升前提是冒泡排序算法在排序这个任务中足够烂,提速很大程度上来源于将大任务任务分解为多个小任务中蕴含的分治思想。实际计算任务中因为数据同步、调度的开销,增加一倍核心数量往往不能有翻倍的性能提升。超算就是个很典型的例子,如果简单的核心堆叠就能提升性能,那超算性能排行就只是一个衡量财力的笑话了。
♥ 39
我等黑黑解读M2 Pro与M2 Max,可以聊聊苹果的牙膏策略[脱单doge][脱单doge]
♥ 38 ↩ 12
我看出来了,这个up是宝藏,硬核。
♥ 26 ↩ 1