Encoding, Financial Service und Programmierung
Die beiden ersten Benchmarks kommen auch wieder vielen Kernen zugute, wobei FSI reines Compute ist.
Bei Handbrake profitieren die Profile mit hohem PL1.
In Python und mehr noch Octave ist Intel zwar das Maß aller Dinge, allerdings liegen alle Profile recht eng beieinander.
Der nächste Workload verwendet Octave, eine Programmiersprache für wissenschaftliches Rechnen, um eine Vielzahl von mathematischen Operationen zu lösen. Die Differenzen zwischen den Balkenlängen der Profile fallen deutlich geringer aus als befürchtet.
CalculiX basiert auf einem freien Finite-Elemente-Programm für dreidimensionalen Strukturberechnungen und setzt auf Geschwindigkeit. Takt geht vor Cache und Kernanzahl, das kennen wir ja schon.
Convolution ist ein Benchmark für einen Teilbereich der Funktionsanalysis, bei dem als Produkt zweier Funktionen (Konvolution, Faltung) faktisch eine neue, dritte Funktion entsteht. Hier skalieren Takt und Kernanzahl gleichermaßen gut und das hohe PL1 hilft zwei Profilen besonders.
Der FFTW-Test zeigt: Die schnellem Kerne haben erneut das Sagen. Und wie… naja, solange sie gut mit Energie vollgestopft werden. Hier rennen Extreme und Insane wie entfesselt.
Die Untergrundstruktur in der Erde kann mittels des seismischen Processings bestimmt werden. Eine der vier grundlegenden Schritte ist dabei die Kirchhoff-Migration, um aus den vorhandenen Daten mittels mathematischer Operationen ein Abbild zu modellieren. Der verwendete Benchmark einschließlich der enthaltenen Berechnungen erzeigt das gleiche Bild: mit 125 Watt ist nicht gut rechnen, da braucht man schon ein hohes PL1.
Bei der Poisson-Gleichung handelt es sich eine elliptische, partielle Differentialgleichung zweiter Ordnung, die als Teil von Randwertproblemen in weiten Teilen der Physik Anwendung findet.
Dieser Workload befasst sich mit der Verarbeitung seismischer Daten. Er implementiert einen von Evgeny Kurin von GEOLAB Ltd. geschriebenen Algorithmus zur Vorhersage von oberflächenbezogenen Vielfachen (Surface-Related Multiples Prediction, SRMP), um Vielfache aus seismischen Daten zu entfernen. Die Unterschiede sind jetzt nicht so übermäßig groß und wir sind damit durch.
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