Регистрация

[Высокая производительность, Ненормальное программирование] Новогодние бенчмарки компьютеров Эльбрус

Ответить на тему
Автор Сообщение
news_bot ®

Стаж: 6 лет 4 месяца
Сообщений: 27286

Создавать темы news_bot ® написал(а)
29-Дек-2020 03:32
Цитировать

Новогодние бенчмарки компьютеров Эльбрус

Продолжение статьи Большое тестирование процессоров различных архитектур. В этот раз я решил измерить производительность конкретных сред/языков программирования (C#, Java, JavaScript, Python, Lua) на компьютерах с процессорами Эльбрус и сравнить их с компьютерами (даже телефонами) на процессорах архитектурой ARM и X86-64.
Языки программирования:
  • C#
  • PHP
  • JavaScript (Browser, не NodeJS)
  • Java
  • Python
  • Lua

Список тестов
Но сперва приведу результаты нативных бенчмарков на языке C, а также результаты других популярных бенчмарков.
Тестовые стенды и их процессоры
А пока можете опробовать JavaScript версию бенчмарка: http://laseroid.azurewebsites.net/js-bench/
Стенды на процессорах x86 (i386) х86-64 (amd64):
Компилируемые бенчмарки на C/C++
Таблица с результатами с прошлой статьи

Результаты нативных бенчмарков

SPL
Ссылка на картинку

Тут выходит так: компьютеры на Эльбрусах имеют сопоставимую производительность с Intel Core i7 2600, если бы он работал на частоте 1200 — 1300 МГц (Для Эльбрус-8С), кроме теста MP MFLOPS, который хорошо распараллеливается компилятором LCC и для Эльбрус 8СВ выдаёт 325 ГФлопс, где Core i7 2600 выдавал
85 ГФлопс (Это с SSE, без AVX).
Задержки кеша. Тест TLB от Линуса Торвальдса
Cpu
Elbrus 2C+
Elbrus 4C
Elbrus 8C
Elbrus 8CB
Elbrus R1000
Allwinner A64
Amd A6 3650
Freq (MHz)
500
750
1300
1550
1000
1152
2600
Cores
2
4
8
8
4
4
4
4k
14.02ns
4.04ns
2.51ns
1.94ns
45.01ns
3.48ns
1.16ns
4k cycles
7.0
3.0
3.0
3.0
5.0
4.0
3.0
8k
14.02ns
4.04ns
2.51ns
1.94ns
5.01ns
3.48ns
1.16ns
8k cycles
7.0
3.0
3.0
3.0
5.0
4.0
3.0
16k
14.02ns
4.04ns
2.51ns
1.94ns
5.01ns
3.48ns
1.16ns
16k cycles
7.0
3.0
3.0
3.0
5.0
4.0
3.0
32k
14.03ns
4.04ns
2.51ns
1.94ns
5.16ns
3.58ns
1.16ns
32k cycles
7.0
3.0
3.0
3.0
5.2
4.1
3.0
64k
14.04ns
4.06ns
2.51ns
1.94ns
23.45ns
6.83ns
1.16ns
64k cycles
7.0
3.0
3.0
3.0
23.4
7.9
3.0
128k
18.04ns
14.83ns
9.19ns
7.10ns
23.75ns
7.28ns
4.00ns
128k cycles
9.0
11.1
11.0
11.0
23.7
8.4
10.4
256k
24.97ns
14.82ns
9.19ns
7.10ns
23.98ns
7.69ns
4.00ns
256k cycles
12.5
11.1
11.0
11.0
24.0
48.9
10.4
512k
22.26ns
14.82ns
9.28ns
7.13ns
24.12ns
8.04ns
4.00ns
512k cycles
11.1
11.1
11.1
11.1
24.1
9.3
10.4
1M
67.80ns
14.83ns
27.57ns
21.31ns
24.07ns
34.36n
4.03ns
1M cycles
33.9
11.1
33.1
33.0
24.1
39.6
10.5
2M
106.21ns
22.49ns
27.56ns
21.31ns
46.62ns
37.05n
12.14ns
2M cycles
53.1
16.9
33.1
33.0
46.6
42.7
31.6
4M
107.51ns
120.65ns
27.56ns
21.31ns
119.53ns
37.36n
12.06ns
4M cycles
53.8
90.5
33.1
33.0
119.5
43.0
31.3
8M
107.92ns
121.18ns
27.57ns
21.31ns
141.08ns
37.37n
12.21ns
8M cycles
54.0
90.9
33.1
33.0
141.1
43.0
31.7
16M
107.86ns
121.27ns
47.72ns
31.54ns
143.90ns
37.57n
12.01ns
16M cycles
53.9
90.9
57.3
48.9
143.9
43.3
31.2
32M
107.91ns
119.22ns
111.71ns
117.28ns
144.34ns
37.09n
12.02ns
32M cycles
54.0
89.4
134.1
181.8
144.3
42.7
31.3
64M
107.91ns
119.48ns
149.90ns
117.39ns
144.36ns
37.07n
11.98ns
64M cycles
54.0
89.6
179.9
182.0
144.4
42.7
31.2
128M
107.91ns
121.75ns
169.79ns
117.51ns
144.42ns
37.57n
12.02ns
128M cycles
54.0
91.3
203.7
182.1
144.4
43.3
31.3
256M
107.97ns
122.11ns
174.90ns
117.58ns
144.34ns
37.77n
12.21ns
256M cycles
54.0
91.6
209.9
182.3
144.3
43.5
31.7
Задержки кеша на Эльбруса 8СВ таковы:
  • L1: 3 такта с 1,94 нс
  • L2: 11 тактов с 7,1 нс
  • L3: 3 такта с 21,31 нс
  • ОЗУ: 90-180 тактов с 117 нс

Характеристики кеша для Эльбрус 8С можно посмотреть здесь: Архитектура Эльбрус 8С
Исходный код: Test TLB
Тесты памяти STREAM
Array size = 10000000 (elements), Offset = 0 (elements)
Memory per array = 76.3 MiB (= 0.1 GiB).
Total memory required = 228.9 MiB (= 0.2 GiB).

CPU
Frequency
Threads
Memory Type
Copy (MB/s)
Scale (MB/s)
Add (MB/s)
Triad (MB/s)
Elbrus 4C
750
4
DDR3-1600
9 436.30
9 559.70
10 368.50
10 464.80
Elbrus 8C
1300
8
DDR3-1600
11 406.70
11 351.70
12 207.50
12 355.10
Elbrus 8CB
1550
8
DDR4-2400
23 181.80
22 965.20
25 423.90
25 710.20
Allwinner A64
1152
4
LPDDR3-800
2 419.90
2 421.30
2 112.70
2 110.10
AMD A6-3650
2600
4
DDR3-1333
6 563.60
6 587.90
7 202.80
7 088.00
Исходный код: STREAM
Geekbench 4/5 (В режиме RTC: x86 -> e2k трансляция)
Geekbench 5
CPU
Frequency
Threads
Single Thread
Multi Thread
Эльбрус 8С
1300
8
142
941
Эльбрус 8СВ
1550
8
159
1100
Intel Core i7 2600
3440
8
720
2845
Amd A6 3650
2600
4
345
1200
Geekbench 4
CPU
Frequency
Threads
Single Thread
Multi Thread
Эльбрус 8С
1300
8
873
3398
Эльбрус 8СВ
1550
8
983
4042
Intel Pentium 4
2800
1
795
766
Intel Core i7 2600
3440
8
3702
12063
Qualcomm 625
2000
8
852
2829
Crystal Mark 2004 (В режиме RTC: x86 -> e2k трансляция)
CPU
Threads
Frequency
ALU
FPU
MEM R (Mb/s)
MEM W (Mb/s)
Anounced
486 DX4
1
75
119
77
9
11
1993
P1 (P54C)
1
200
484
420
80
65
1994
P1 MMX (P55C)
1
233
675
686
112
75
1997
P2
1
400
1219
1260
222
150
1998
Transmeta Crusoe TM5800
1
1000
2347
1689
405
223
2000
P3 (Coopermine)
1
1000
3440
3730
355
170
2000
P4 (Willamete)
1
1600
3496
4110
1385
662
2001
Celeron (Willamete)
1
1800
3934
4594
1457
657
2001
Athlon XP (Palomino)
1
1400
4450
6220
430
520
2001
P4 (Northwood)
1
2400
5661
6747
1765
754
2002
P4 (Prescott)
1
2800
5908
6929
3744
851
2004
Athlon 64 (Venice)
1
1800
6699
7446
1778
906
2005
Celeron 530 (Conroe-L)
1
1733
7806
9117
3075
1226
2006
P4 (Prescott)
2
3000
9719
10233
3373
1578
2004
Atom D525
4
1800
10505
7605
3407
1300
2010
Athlon 64 X2 (Brisbane)
2
2300
16713
19066
3973
2728
2007
Core i3-6100
2
3700
17232
10484
5553
9594
2015
Pentium T3200 (Merom)
2
2000
20702
18063
4150
1598
2008
Atom x5-Z8350
4
1440
21894
18018
4799
2048
2016
Core i3-M330
4
2133
25595
26627
6807
4257
2010
Core 2 Duo
2
3160
28105
18196
6850
2845
2008
Atom Z3795
4
1600
40231
34963
12060
5797
2016
AMD A6-3650
4
2600
46978
35315
9711
3870
2011
Core 2 Quad
4
2833
47974
31391
9710
5493
2008
Core i3-4130
4
3400
54296
39163
19450
9269
2013
AMD Phenom II X4 965 (Agena)
4
3400
59098
56272
11162
5973
2009
Core i7-2600
8
3400
95369
71648
19547
9600
2011
Core i7-9900K
16
3600
270445
238256
44618
17900
2018
Elbrus-8C RTC-x86
8
1300
65817
29977
49800
7945
2016
Elbrus-8CB RTC-x86
8
1500
77481
37972
62100
13940
2018
Elbrus-1C+ RTC-x86
1
1000
6862
2735
6230
1800
2015
Процессор Эльбрус-8С 1.3 ГГц на уровне AMD Phenom II X4 965 3.4 ГГц 4 ядра. 8СВ на 20% быстрее.
Бенчмарки сред/языков программирования
А теперь переходим к бенчмаркам языков программирования (C#, Java, JavaScript, Python, Lua).
Исходный код здесь: https://github.com/EntityFX/EntityFX-Bench
Исходный код для прощлых бенчмарков можете найти тут: https://github.com/EntityFX/anybench
Микро бенчмарки
В цикле с большим числоv итераций проводим некоторые операции и замеряем время выполнения данного куска кода. Ниже буду приводить примеры на языке Python.
Arithmetics
Замеряет скорость арифметики: в цикле выполняет различные математические операции с замером времени выполнения.
Пример кода на Python:
@staticmethod
    def _doArithmetics(i : int) -> float:
        return math.floor(i / 10) * math.floor(i / 100) * math.floor(i / 100) * math.floor(i / 100) * 1.11) + math.floor(i / 100) * math.floor(i / 1000) * math.floor(i / 1000) * 2.22 - i * math.floor(i / 10000) * 3.33 + i * 5.33

Math
Замеряет скорость математических функций (Cos, Sin, Tan, Log, Power, Sqrt):
@staticmethod
    def _doMath(i : int, li : float) -> float:
        rev = 1.0 / (i + 1.0)
        return (math.fabs(i) * math.acos(rev) * math.asin(rev) * math.atan(rev) + math.floor(li) + math.exp(rev) * math.cos(i) * math.sin(i) * math.pi) + math.sqrt(i)

Loops
Замеряет скорость работы холостых циклов. Кстати, некоторые компиляторы и рантаймы могут оптимизировать этот код.
Conditions
Замеряет скорость работы условий.
d = 0
        i = 0; c = -1
        while i < self._iterrations:
            c = ((-1 if c == (-4) else c))
            if (i == (-1)):
                d = 3
            elif (i == (-2)):
                d = 2
            elif (i == (-3)):
                d = 1
            d = (d + 1)
            i += 1; c -= 1
        return d

Array speed (Memory, Random Memory)
Замеряет скорость чтения из массива в переменную (последовательно или со случайными индексами)

Большой кусок кода на Python

SPL
def _measureArrayRead(self, size) :
        block_size = 16
        i = [0] * block_size
        array0_ = list(map(lambda x: random.randint(-2147483647, 2147483647), range(0, size)))
        end = len(array0_) - 1
        k0 = math.floor(size / 1024)
        k1 = 1 if k0 == 0 else k0
        iter_internal = math.floor(self._iterrations / k1)
        iter_internal = 1 if iter_internal == 0 else iter_internal
        idx = 0
        while idx < end:
            i[0] = (array0_[idx])
            i[1] = (array0_[idx + 1])
            i[2] = (array0_[idx + 2])
            i[3] = (array0_[idx + 3])
            i[4] = (array0_[idx + 4])
            i[5] = (array0_[idx + 5])
            i[6] = (array0_[idx + 6])
            i[7] = (array0_[idx + 7])
            i[8] = (array0_[idx + 8])
            i[9] = (array0_[idx + 9])
            i[0xA] = (array0_[idx + 0xA])
            i[0xB] = (array0_[idx + 0xB])
            i[0xC] = (array0_[idx + 0xC])
            i[0xD] = (array0_[idx + 0xD])
            i[0xE] = (array0_[idx + 0xE])
            i[0xF] = (array0_[idx + 0xF])
            idx += block_size
        start = time.time()
        it = 0
        while it < iter_internal:
            idx = 0
            while idx < end:
                i[0] = (array0_[idx])
                i[1] = (array0_[idx + 1])
                i[2] = (array0_[idx + 2])
                i[3] = (array0_[idx + 3])
                i[4] = (array0_[idx + 4])
                i[5] = (array0_[idx + 5])
                i[6] = (array0_[idx + 6])
                i[7] = (array0_[idx + 7])
                i[8] = (array0_[idx + 8])
                i[9] = (array0_[idx + 9])
                i[0xA] = (array0_[idx + 0xA])
                i[0xB] = (array0_[idx + 0xB])
                i[0xC] = (array0_[idx + 0xC])
                i[0xD] = (array0_[idx + 0xD])
                i[0xE] = (array0_[idx + 0xE])
                i[0xF] = (array0_[idx + 0xF])
                idx += block_size
            it += 1
        elapsed = time.time() - start
        return (iter_internal * len(array0_) * 4 / elapsed / 1024 / 1024, i)

String manipulation
Скорость работы со строковыми функциями (replace, upper, lower)
@staticmethod
    def _doStringManipilation(str0_ : str) -> str:
        return ("/".join(str0_.split(' ')).replace("/", "_").upper() + "AAA").lower().replace("aaa", ".")

Hash algorithms
Алгоритмы SHA1 и SHA256 над байтами строк.
@staticmethod
    def _doHash(i : int, prepared_bytes):
        hashlib.sha1()
        sha1_hash = hashlib.sha1(prepared_bytes[i % 3]).digest()
        sha256_hash = hashlib.sha256(prepared_bytes[(i + 1) % 3]).digest()
        return sha1_hash + sha256_hash

Комплексные бенчмарки
Выполнил реализацию популярных бенчмарков Dhrystone, Whetstone, LINPACK, Scimark 2 на всех 5 языках программирования (конечно же использовал существующие исходники, но адаптировал под мои тесты).
Dhrystone
Dhrystone — синтетический тест, который был написан Reinhold P. Weicker в 1984 году.
Данный тест не использует операции с плавающей запятой, а версия 2.1 написана так, чтобы исключить возможность сильных оптимизаций при компиляции.
Бенчмарк выдаёт результаты в VAX Dhrystones в секунду, где 1 VAX DMIPS = Dhrystones в секунду делить на 1757.

Whetstone
Whetstone — синтетический тест, который был написан Harold Curnow в 1972 году на языке Fortran.
Позже был переписан на языке C Roy Longbottom. Данный тест выдаёт результаты в MWIPS,
также промежуточные результаты в MOPS (Миллионов операций в секунду) и MFLOPS (Миллионы вещественных операций с плавающей запятой в секунду).
Данный тест производит различные подсчёты: производительность целочисленных и операций с плавающей запятой,
производительность операций с массивами, с условным оператором, производительность тригонометрических функций и функций возведения в степень, логарифмов и извлечения корня.

LINPACK
LINPACK — тест, который был написан Jack Dongarra на языке Fortran в 70х годах, позже переписан на язык C.
Тест считает системы линейных уравнений, делает различные операции над двумерными (матрицами) и одномерными (векторами).
Используется реализация Linpack 2000x2000.

Scimark 2
SciMark 2 — набор тестов на языке C измеряющий производительность кода встречающегося в научных и профессиональных приложениях. Содержит в себе 5 вычислительных тестов: FFT (быстрое преобразование Фурье), Gauss-Seidel relaxation (Метод Гаусса — Зейделя для решения СЛАУ), Sparse matrix-multiply (Умножение разреженных матриц), Monte Carlo integration (Интегрирование методом Монте-Карло), и LU factorization (LU-разложение).
Переходим к результатам.
Результаты
Бенчмарки Java

Результаты нативных бенчмарков

SPL
Ссылка на картинку

Результаты Java на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 4 ядра, 8 потоков 3.4 ГГц:
  • Эльбрус 1С+ в 11 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 4С в 10 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 8С в 5,5 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 8СВ в 4,5 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 1С+ в 18 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 4С в 12,5 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 8С в 3 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 8СВ в 2,5 раз медленнее на всех потоках

Результаты Java на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 4 ядра, 8 потоков, но на одинаковых частотах:
  • Эльбрус 1С+ в 3,5 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С в 2,5 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 2 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 2 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц
  • Эльбрус 1С+ в 5 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С в 2,75 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 1,15 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 1,15 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц

Для Java делали очень серьёзные оптимизации, поэтому отставание в 2 раза на одинаковых частотах не является плохим результатом.
Про то, как оптимизировали Java можно почитать тут: Java на Эльбрусе
Посмотреть здесь:
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Бенчмарки C# (.Net Framework, .Net Core, Mono)

Результаты бенчмарков на C#

SPL

Так как сред исполнения несколько (.Net Framework, .Net Core, Mono), то я старался сравнивать одинаковые среды исполнения, т. е. Mono на e2k c Mono на x86.
Результаты C# (Mono) на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 4 ядра, 8 потоков 3.4 ГГц:
  • Эльбрус 1С+ в 15,5 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 4С в 19 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 8С в 10,5 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 8СВ в 8 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 1С+ в 24 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 4С в 12,5 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 8С в 4,5 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 8СВ в 4 раз медленнее на всех потоках

Результаты C# (Mono) на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 4 ядра, 8 потоков, но на одинаковых частотах:
  • Эльбрус 1С+ в 4,5 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С в 4,2 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 3 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 3 раза медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц
  • Эльбрус 1С+ в 7 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С в 3 раза медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 1,5 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 1,2 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц

Результаты C# (NetCore) в режиме RTC на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 4 ядра, 8 потоков 3.4 ГГц:
  • Эльбрус 8С в 3,5 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 3 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц
  • Эльбрус 8С в 2 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 1,5 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц

Результаты C# (NetCore) в режиме RTC на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 4 ядра, 8 потоков, но на одинаковых частотах:
  • Эльбрус 8С в 1,3 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 1,2 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц
  • Эльбрус 8С в 1,25 раза быстрее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 1,25 раза быстрее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц

Mono сам по себе является достаточно медленной средой выполнения по сравнению с Net Fremework, а особенно с NetCore (до 3х раз). Что достаточно допустимо. Здесь я не знаю, делали ли оптимизации как это было сделано с Java.
Выходит NetCore в режиме RTC на Эльбрусах работает до 4х раз быстрее чем Mono. Будем ждать нативного NetCore для e2k.
Бенчмарки JavaScript (Браузерные)
JavaScript версия бенчмарка: http://laseroid.azurewebsites.net/js-bench/

Результаты бенчмарков на JavaScript

SPL
Ссылка на картинку

Результаты JavaScript на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 4 ядра, 8 потоков 3.4 ГГц:
  • Эльбрус 1С+ в 16 раз медленнее
  • Эльбрус 4С в 12,5 раз медленнее
  • Эльбрус 8С в 6,5 раз медленнее
  • Эльбрус 8СВ в 5 раз медленнее

Результаты JavaScript на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 4 ядра, 8 потоков, но на одинаковых частотах:
  • Эльбрус 1С+ в 5 раз медленнее Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С в 2,75 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 2,5 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 2,25 раз медленнее Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц

Другие популярные JavaScript бенчмарки
Octane
Firefox (версии разные)
Cpu
Result (баллы)
Intel Core i7 2600
23321
AMD A6-3650
11741
Intel Pentium 4 2800
3387
Elbrus 8C (rtc x86 32bit)
2815
Elbrus 8C
2102
Elbrus 1C+
739
Kraken Benchmark
Firefox (версии разные)
Cpu
Result (ms)
Elbrus 8C
10493.4
Elbrus 8CB RTX x86
9567.5
Elbrus 8CB
8714.2
Intel Pentium 4 2800
9486.6
AMD A6-3650
3052.5
Intel Core i7 2600 (3.4 GHz)
1456.8
Sunspider
Firefox (версии разные)
Cpu
Result (ms)
Elbrus 8C
3059.8
Elbrus 8CB
2394.6
Intel Pentium 4 2800
1295.5
AMD A6-3650
485.6
Intel Core i7 2600 (3.4 GHz)
242.9
Результаты слабоваты. Причина: низкие тактовые частоты и недостаточная оптимизация. Но это гораздо лучше, чем было раньше. Также браузер FX52 уже старый, а будет новая, надеюсь, там уже допилили JavaScript.
Бенчмарки PHP

Результаты бенчмарков на PHP

SPL
Ссылка на картинку

Результаты PHP на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 3.4 ГГц:
  • Эльбрус 2С+ в 15,5 раз медленнее
  • Эльбрус 1С+ в 8 раз медленнее
  • Эльбрус 4С в 4,5 раза медленнее
  • Эльбрус 8С в 3 раза медленнее
  • Эльбрус 8СВ в 2,5 раза медленнее
  • Эльбрус R1000 в 12,5 раз медленнее

Результаты PHP на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600, но на одинаковых частотах:
  • Эльбрус 2С+ в 2,3 раз медленнее Core i7 2600 на частоте 0,5 ГГц
  • Эльбрус 1С+ в 2,3 раз медленнее Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С = Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 1,1 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 1,1 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц
  • Эльбрус R1000 в 3,75 раз медленнее Core i7 2600 на частоте 1 ГГц

PHP показывает почти равную скорость на одинаковых частотах с Intel процессорами. Причина проста: здесь МЦСТ делали оптимизацию. Очень удивительно для интерпретируемого языка. Кстати, хочу обратить внимание на то что PHP 7.4 стал быстрее версии PHP 5.6 в 1,5 раза, поэтому я запускал бенчмарки на 2х версиях на Core i7 2600.
Другие популярные PHP бенчмарки
PHP Simple Benchmark
Test
Elbrus 8C
Elbrus 8CB
Pentium 4 2800
AMD A6-3650
Core i7-2600
Allwinner A64
Frequency
1300
1550
2800
2600
3400
1152
CPU Threads
8
8
1
4
8 (4)
4
Version
7.0.33
7.0.33
7.2.24
7.4.3
7.0.33
5.6.20
7.0.33
01_math (kOp/s)
58.15
69.72
104.19
295.97
308.94
131.73
44.33
02_string_concat (MOp/s)
3.56
3.92
4.00
13.15
5.52
0.56
3.07
03_1_string_number_concat (kOp/s)
418.29
472.77
631.10
1510.00
1680.00
1600.00
332.99
03_2_string_number_format (kOp/s)
506.39
573.89
724.44
1690.00
1810.00
1620.00
432.88
04_string_simple_functions (kOp/s)
77.06
91.50
198.03
332.67
39.12
57.60
59.48
05_string_multibyte (kOp/s)
2.48
2.90
-.--
57.53
11.01
12.77
2.50
06_string_manipulation (kOp/s)
22.10
26.91
78.96
127.08
14.11
23.96
35.73
07_regex (kOp/s)
48.24
54.60
128.41
233.76
334.99
62.43
47.64
08_1_hashing (kOp/s)
113.58
132.62
180.46
306.24
345.52
270.31
71.44
08_2_crypt (Op/s)
361.21
403.62
571.99
813.60
460.00
454.15
238.00
09_json_encode (kOp/s)
-.--
-.--
88.33
233.62
313.52
191.66
48.67
10_json_decode (kOp/s)
-.--
-.--
68.02
143.01
211.62
94.15
33.57
11_serialize (kOp/s)
73.67
81.57
130.16
307.52
435.66
263.06
62.20
12_unserialize (kOp/s)
63.89
69.02
79.33
301.98
348.62
258.75
46.21
13_array_fill (MOp/s)
2.08
2.50
5.30
9.69
14.07
5.35
1.97
14_array_range (kOp/s)
50.36
57.54
31.68
61.01
1140.00
30.35
25.25
14_array_unset (MOp/s)
2.08
2.48
7.17
14.05
14.45
7.32
2.16
15_loops (MOp/s)
13.57
16.21
38.75
150.46
78.92
42.54
12.64
16_loop_ifelse (MOps/s)
4.74
5.64
13.41
28.34
19.04
18.72
4.48
17_loop_ternary (MOp/s)
3.18
3.79
7.29
12.10
11.40
11.85
2.90
18_1_loop_defined_access (MOp/s)
3.28
3.90
9.03
18.90
18.29
15.35
3.18
18_2_loop_undefined_access (MOp/s)
0.60
0.66
1.13
2.60
2.40
2.10
0.49
19_type_functions (MOp/s)
250.57
293.21
806.37
1560.00
1180.00
971.77
193.89
20_type_conversion (MOp/s)
382.32
458.44
812.72
1570.00
1530.00
1510.00
298.61
21_0_loop_exception_none (MOp/s)
7.45
8.91
19.67
56.57
26.35
15.67
6.97
21_1_loop_exception_try (MOp/s)
6.48
7.74
19.11
52.18
23.61
18.99
6.39
21_2_loop_exception_catch (kOp/s)
184.22
216.00
573.09
1380.00
1240.00
498.60
147.28
22_loop_null_op (MOp/s)
3.25
3.74
8.39
16.03
17.62
-.--
3.08
23_loop_spaceship_op (MOp/s)
4.30
5.12
8.50
17.98
20.39
-.--
3.96
24_xmlrpc_encode (Op/)
-.--
-.--
-.--
-.--
17.6
-.--
-.--
25_xmlrpc_decode (Op/)
-.--
-.--
-.--
-.--
9.16
-.--
-.--
26_1_class_public_properties (MOp/s)
3.32
4.08
10.51
26.70
19.57
9.42
3.22
26_2_class_getter_setter (MOp/s)
1.31
1.51
4.66
9.41
5.52
4.13
0.97
26_3_class_magic_methods (MOp/s)
0.52
0.59
1.35
3.77
3.21
1.89
0.41
Total (MOp/s)
1.23
1.43
2.60
5.33
2.48
2.02
0.98
Time (sec)
488.324
419.895
231.485
113.087
252.376
261.652
609.787
Бенчмарки Python

Результаты бенчмарков на Python

SPL
Ссылка на картинку

Так как под Windows не удалось запустить многопоточный Python (я не Питонист, да и времени сделать универсальную многопоточность на всех ОС не было, принимаю патчи), приведу относительно Amd A6 3650, который на 40% медленнее Core i7.
Результаты Python на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 3.4 ГГц:
  • Эльбрус 2С+ в 30 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 1С+ в 12,5 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 4С в 15,5 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 8С в 9 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 8СВ в 7,8 раз медленнее на 1 поток
  • Эльбрус 2С+ в 58 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 1С+ в 25 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 4С в 13,5 раз медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 8С в 4,2 раза медленнее на всех потоках
  • Эльбрус 8СВ в 3,8 раза медленнее на всех потоках

Результаты Python на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600, но на одинаковых частотах:
  • Эльбрус 2С+ в 4,5 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 0,5 ГГц
  • Эльбрус 1С+ в 3,6 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С в 3,5 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 3,5 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 3,5 раз медленнее на 1 поток Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц
  • Эльбрус 2С+ в 8,5 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 0,5 ГГц
  • Эльбрус 1С+ в 7,4 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С в 3 раз медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 1,5 раза медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 1,35 раза медленнее на всех потоках Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц

Во первых, для Python пока не делалось оптимизаций, которые повысили бы производительность. Во вторых, интерпретируемые языки плохо подходят к VLIW-архитектуре Эльбруса. Но МЦСТ советуют использовать CPython для производительности (Python -> C, а затем компилируем с помощью LCC). Про PyPy c Jit пока ничего не известно, но если потребуется, то такая среда выполнения будет реализована, а это сильно повысит производительность.
Также было замечено, что в некоторых случаях Python в режиме RTC (двоичная трансляция x86-64 в e2k) показывает большую производительность: в арифметике и математике. Значит есть ещё потенциал для оптимизации Python, возможно даже в 2 раза.
Бенчмарки Lua

Результаты бенчмарков на Lua

SPL
Ссылка на картинку

Результаты Lua на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600 3.4 ГГц:
  • Эльбрус 2С+ в 16 раз медленнее
  • Эльбрус 1С+ в 6 раз медленнее
  • Эльбрус 4С в 10 раз медленнее
  • Эльбрус 8С в 6 раз медленнее
  • Эльбрус 8СВ в 5 раз медленнее
  • Эльбрус R1000 в 9 раз медленнее

Результаты Lua на Эльбрусах в сравнении с Core i7 2600, но на одинаковых частотах:
  • Эльбрус 2С+ в 2,4 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 0,5 ГГц
  • Эльбрус 1С+ в 1,75 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 1 ГГц
  • Эльбрус 4С в 2 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 0,8 ГГц
  • Эльбрус 8С в 2,3 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 1,3 ГГц
  • Эльбрус 8СВ в 2,2 раза медленнее Core i7 2600 на частоте 1,55 ГГц
  • Эльбрус R1000 в 2,6 раз медленнее Core i7 2600 на частоте 1 ГГц

У Lua отставание всего в 2 раза на равных частотах, это достаточно тепримо для VLIW-архитектуры.
Выводы


Как мы знаем, Эльбрус имеет VLIW архитектуру, у которой повышение производительности достигается путём оптимизации компилируемого кода (Эльбрус имеет явный параллелизм). Также у Эльбруса нет предсказателя переходов и переупорядочивания инструкций (снова всё явно задаётся компилятором).
Следует:
  • Компилируемые программы на C/C++ (возможно, другие) будут иметь хорошую производительность. Это достигается патчами участков кода, где нужно оптимизировать производительность и умным компилятором LCC (eLbrus C Compiler).
  • Языки с JIT-трансляцией (Java, JavaScript, C# Mono) будут иметь среднюю производительность. Здесь оптимизируют саму среду исполнения. Возможно, также потребуется оптимизировать сами программы.
  • Интерпретируемые языки (PHP, Python, Lua) будут иметь низкую производительность. Но оптимизация среды выполнения позволит поднять до среднего уровня.

Другие способы:
  • Доработка компилятора LCC.
  • Архитектурно-специфические доработки в самой ОС.
  • Улучшать архитектуру Эльбрус:
    • Поднимать частоту
    • Добавить предсказатель и т.д.

Какие языки ещё хотелсоь бы потестировать:
  • Golang (Ждём выпуска)
  • Ruby
  • Perl

P.S. Поздравляем команду МЦСТ с Новым Годом. Желаем удачи в разработке следующих поколений процессоров. Ждём массового появления устройств на процессорах с архитектурой E2K!

Другая интересная информация

SPL
"Что такое Эльбрус?
Эльбрус — это полувековая история развития отечественной вычислительной технологии.
Это уникальная российская архитектура микропроцессора.
Это группа компаний объединенных одной идеей.
И наконец, это просто современный микропроцессор."
elbrus.ru
Web:
Официальный сайт: http://elbrus.ru
Официальная вики: http://wiki.community.elbrus.ru
Официальный форум: http://forum.community.elbrus.ru
Персональный сайт Максима Горшенина: http://imaxai.ru
Отличная вики на сайте ALT Linux Team: https://www.altlinux.org/Эльбрус
Telegram:
https://t.me/imaxairu — основной канал с новостями из мира микропроцессоров Эльбрус из первых рук
https://t.me/e2k_chat — на текущий момент основной чат по микропроцессорам Эльбрус, в котором можно пообщаться с разработчиками (организован сотрудниками компании Промобит, хорошо известной по продуктам BITBLAZE)
https://t.me/joinchat/FUktBxkwG8FKlhdzQ7DegQ — чат для поболтать на разные темы любителями (и не очень) микропроцессоров Эльбрус с целью незасорения основного чата ненужной информацией, одним словом флудильня фан-клуба :)
Instagram:
Максим Горшенин и Эльбрусы: https://instagram.com/imaxai
Youtube:
Официальный канал группы компаний Elbrus: https://www.youtube.com/c/ElbrusTV
Частный канал Максима Горшенина: https://www.youtube.com/c/MaximGorshenin
Частный канал Михаила Захарова с эмз "Звезда": https://www.youtube.com/channel/UC3mtwuC2ugAngyO9tY2mqRw
Канал фанатов Е2К — Elbrus PC Test (https://www.youtube.com/channel/UC4zlCBy0eFLkE-BxgqQK8FA):
Серия видеороликов по Эльбрусам от Дмитрия Бачило:
Серия видеороликов по играм на Эльбрусах от Дмитрия Пугачева:
Старенький, но не устаревающий ликбез по Эльбрусам Константина Трушкина на HighLoad++ 2014: https://youtu.be/ZTxOSGBCRec
Актуальными моделями микропроцессоров Эльбрус являются:
О существующих и будующих моделях микропроцессоров можно прочитать в вики Модели процессоров Эльбрус
Альта и оф. вики Характеристики процессоров Эльбрус
Результаты тестирования Результаты тестирования Эльбрус энтузиастами дают примерную оценку производительности. И это не предел, т.к. работы над совершенствованием оптимизирующего компилятора ведутся постоянно.
Попробовать ПК с процессором Эльбрус вживую можно в Яндекс.Музее в Москве.
Полезно прочитать:
Руководство по эффективному программированию на платформе «Эльбрус» http://mcst.ru/elbrus_prog — Нейман-заде М. И., Королёв С. Д. — 2020 [ PDF ] [ HTML ]
Микропроцессоры и вычислительные комплексы семейства «Эльбрус» (http://mcst.ru/files/511cea/886487/1a8f40/000000/book_elbrus.pdf) — Ким А. К., Перекатов В. И., Ермаков С. Г. — СПб.: Питер, 2013 — 272 с. ( PDF )
Операционные системы для архитектуры E2K:
АЛЬТ 8 СП (http://altsp.su/produkty/o-produktakh/) | Рабочая станция (https://www.basealt.ru/products/alt-workstation/) | Сервер (https://www.basealt.ru/products/alt-server/) | Образование (https://www.basealt.ru/products/alt-education/)
★ Astra Linux SE "Ленинград" (http://astralinux.ru/)
Эльбрус Линукс (http://mcst.ru/programmnoe-obespechenie-elbrus)
Попробовать ОС Эльбрус Линукс для x86_64:
https://yadi.sk/d/spqkqOAncT-aKQ
Документация:
https://yadi.sk/d/2shOcqIrmZQLLA
Интересное:
Вопрос:
Зачем VLIW, давай другую?
Ответ:
Лекция Бориса Бабаяна "История развития архитектуры вычислительных машин":
Часть 1 — https://youtu.be/Swk27K9m_SA
Часть 2 — https://youtu.be/QFD0NboTwTU

 ===========
 Источник:
habr.com
===========
Похожие новости: Теги для поиска: #_vysokaja_proizvoditelnost (Высокая производительность), #_nenormalnoe_programmirovanie (Ненормальное программирование), #_elbrus (эльбрус), #_benchmarki (бенчмарки), #_.net, #_java, #_javascript, #_python, #_php, #_lua, #_vysokaja_proizvoditelnost (
Высокая производительность
), #_nenormalnoe_programmirovanie (
Ненормальное программирование
)
Профиль  ЛС 
Показать сообщения:     
Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 02-Июл 17:46
Часовой пояс: UTC + 5