Hiệu suất thất vọng trong Ubuntu cho khối lượng công việc tính toán

Question

Tôi đã tìm thấy hiệu năng khá kém khi chạy một số mã tính toán theo Ubuntu trên một máy trạm không có thương hiệu mới mà tôi đang sử dụng để tính toán khoa học. Tôi nhận thấy một sự khác biệt trong tốc độ chạy một số mã hơi phức tạp trên Ubuntu so với trên máy tính xách tay Mac cũ của tôi mà tôi sử dụng để phát triển. Tuy nhiên, tôi đã quản lý để chưng cất nó xuống một ví dụ cực kỳ đơn giản mà vẫn thể hiện ít hơn Stelar cải tiến so với máy cũ của tôi:

#include <stdio.h> 
#include <math.h> 

int main() { 
     double res = 0.0; 
     for(int i=1; i<200000000; i++) { 
       res += exp((double) 100.0/i); 
     } 
     printf("%lf", res); 
     return(0); 
} 

Bây giờ Mac là một gần 5 năm 2.4GHz cũ Core 2 Duo MacBook Pro chạy OS X 10.5 chạy mã này trong khoảng 6,8 giây. Tuy nhiên, trên một thương hiệu mới 3,4GHz Core i7 Dell chạy Ubuntu 11,10 nó mất khoảng 6,1 giây! Ai đó có thể khai sáng cho tôi về những gì đang xảy ra ở đây không, bởi vì thật là vô lý khi một chiếc laptop gần 5 năm nằm trong vòng 10% của một máy trạm để bàn mới? Nó thậm chí còn vô lý hơn bởi vì tôi có thể thấy Core i7 turbo-boosting đến gần 4GHz với các công cụ giám sát!

Mac biên soạn với:

gcc -o test test.c -std=gnu99 -arch x86_64 -O2 

Ubuntu biên soạn với:

gcc -o test test.c -std=gnu99 -m64 -O2 -lm 

Cảm ơn,

Louis

Answer 1

nó là vô lý rằng một máy tính xách tay cũ gần 5 năm là trong vòng 10% của một máy tính để bàn hoàn toàn mới cho máy tính để bàn

Lưu ý rằng bạn đang đo điểm chuẩn một chức năng cụ thể (exp). Chúng tôi không thực sự biết nếu hai việc triển khai chức năng exp() mà bạn đang đo điểm chuẩn là giống nhau (không thể tưởng tượng được rằng một trong số đó được tối ưu hóa tốt hơn cái kia).

Nếu bạn đã đánh giá một chức năng khác, kết quả có thể khá khác (có thể phù hợp hơn với mong đợi của bạn hoặc không).

Nếu exp() thực sự là nút cổ chai của ứng dụng thực tế của bạn, một khả năng là xem xét sử dụng xấp xỉ nhanh. Dưới đây là một giấy cung cấp một xấp xỉ như vậy: A Fast, Compact Approximation of the Exponential Function.

Answer 2

Bạn đang so sánh táo và cam, đối với Mac, bạn cho phép tối ưu hóa kiến ​​trúc cụ thể mà bạn không dùng cho ubuntu. Sử dụng -O3 -march=native trên cả hai để có so sánh công bằng.

Answer 3

Một số điều cần thử:

• Hãy chắc chắn rằng CPU của bạn được thiết lập để chạy cố định ở tốc độ cao của nó trong thí nghiệm. Nó có thể được chuyển đổi qua lại lên xuống, có thêm rất nhiều chi phí
• Pin các chương trình thử nghiệm với một lõi bằng taskset, do đó lịch trình hệ điều hành không di chuyển nó xung quanh

Answer 4

Như những người khác chú ý, bạn' chỉ đơn giản là đánh giá lại một triển khai thư viện toán học của exp() so với cách khác. Nếu bạn cần thư viện toán học chất lượng cao trên Linux, tôi khuyên bạn nên xem xét các công cụ biên dịch của Intel (đi kèm với một bộ thư viện tuyệt vời); chúng cũng có sẵn cho OS X và Windows.

Answer 5

sự khác biệt về số chu kỳ CPU chỉ là 30%. Cho rằng chúng tôi không biết chính xác mã trình biên dịch tạo ra tôi sẽ không nói nó vô lý. Hầu hết hiệu suất đạt được với cpu mới của bạn là số lõi, và mã của bạn không sử dụng điều đó.

Cũng có thể thú vị khi thử và bỏ vòng lặp. Tỷ lệ tốc độ có thể thay đổi.

int main() { 
    double res0 = 0.0;   
    double res1 = 0.0;   
    double res2 = 0.0;   
    double res3 = 0.0;   
    double res4 = 0.0;   
    for(int i=1; i<200000000; i+=5) { 
      res0 += exp((double) 100.0/i); 
      res1 += exp((double) 100.0/(i+1)); 
      res2 += exp((double) 100.0/(i+2)); 
      res3 += exp((double) 100.0/(i+3)); 
      res4 += exp((double) 100.0/(i+4)); 
    } 
    double res=res0+res1+res2+res3+res4; 
    printf("%lf", res); 
    return(0); 
} 

Answer 6

Thử bật tùy chọn -ffast-math. Điều này có thể cung cấp cho bạn việc triển khai chính xác ít hơn về mặt đạo đức của exp(). Câu hỏi đặt ra là liệu bạn có muốn tạo ra câu trả lời có khả năng sai không.