【Sisoft】AMD Ryzen 7 性能测试
首页 > 观测 > 数码科技    作者:剧毒术士马文   2017年4月10日 20:32 星期一   0条评论    
时间:2017-4-10 20:32  

Sisoft称是在从前代中端平台升级的角度评测的,所以使用的对手是6700K和5820K

目前价格5820K>1700X>7700K>6700K>1700

即便是最便宜的1700超频后也要强过默认1700X。


测试平台


QQ截图20170410203648.png


线程调度

点击查看原图


Sisoft Sandra使用少于16个线程时(比如只分配8个线程),在原生性能测试上线程调度没有问题,负载分配在八个物理核心上,CPU50%使用率。


点击查看原图

但在Java/.Net测试上有些问题:Sisoft Sandra的Hard affinity没有生效,负载分配到了前10个线程,4个线程完全处于空闲,CPU也是50%使用率。

Intel CPU,就算是多路系统上也没有这个问题,以后的Windows版本可能会作调整。



原生性能

Windows10 x64,均开启Boost/XFR,最新驱动


原生算数性能

表格从左至右:1700X(SMT开/关)、6700K(SMT开/关)、5820K(SMT开/关)

amd-ryzen-cpu-aa.png

QQ截图20170410203754.png

Dhrystone Long=64bit integer

FP32、FP64为浮点测试

测试显示出了23-33%的领先,SMT效率也高于Intel的HT。


原生SIMD性能

amd-ryzen-cpu-mm.png

QQ截图20170410203825.png

Native Integer (Int32) =向量化AVX2,Ryzen落后HSW-E 16%,Intel的SIMD单元的确很强。


Native Long (Int64) =向量化64bit AVX2,Ryzen同样落后HSW-E 16%


Native Quad-Int (Int128) =模拟Int128,未使用SIMD,重负载测试,Ryzen领先30%


Native Float/FP32=向量化浮点AVX/FMA,Ryzen落后HSW-E 11%,但高于SKL


Native Double/FP64=FP64 SIMDRyzen同样落后于HSW-E,但依然强过SKL,这已经足够。


Native Quad-Float/FP128=FP64拓展到FP128,同样是重负载测试,Ryzen比HSW-E和SKL都要强14%,说明AVX2/FMA性能不成问题。



向量化AVX2/FMA上Ryzen要稍弱于Intel的SIMD单元,但相差不大。而非向量化测试中则大幅领先。



加密性能测试

amd-ryzen-cpu-crypto.png

QQ截图20170410203841.png


Crypto AES-256:这三颗CPU都支持AES HWA,只是内存带宽问题。四通道HSW-E很有优势Ryzen稍落后于SKL


Crypto AES-128:和AES-256一样的结果。


Crypto SHA2-256:Ryzen的秘密武器出场了:它支持SHA HWA。即便使用多重缓存的AVX2代码,Ryzen依然达到了2.25倍以上的性能。注意Ryzen关闭SMT会降低很多性能。


Crypto SHA1:虽然Ryzen也能加速SHA1,对于Intel来说AVX2也有很大帮助。


Crypto SHA2-512:Ryzen的SHA HWA v1单元不能加速SHA2-512,因此只能和Intel同样使用AVX2,Intel更强的SIMD单元带来了很大优势


金融分析性能

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QQ截图20170410203859.png


Black-Scholes float,非向量化测试,Ryzen比HSW-E高出50%


Black-Scholes double/FP64,Ryzen依然领先50%


Binomial float/FP32,对内存和缓存子系统压力很大的测试,Ryzen本应表现很差,但事实上Ryzen达到了HSW-E的2.25倍性能


Binomial double/FP64,Ryzen比HSW-E快37%


Monte-Carlo float/FP32,Ryzen依然比HSW-E快55%,SKL看不到车尾灯。


Monte-Carlo double/FP64,Ryzen领先幅度提升达到75%


科学分析性能

amd-ryzen-cpu-science.png

QQ截图20170410203915.png


Ryzen的阿喀琉斯之踵:高度向量化的AVX2/FMA算法。

只有这一项Rzyen落后HSW-E和SKL很多。



图像处理性能

amd-ryzen-cpu-image.png

QQ截图20170410203949.png


在使用了向量化AVX2算法的前五项测试里Ryzen和Intel互有胜负(+16%~-8%)

但到了非向量化的后三项测试中,Ryzen大幅领先,达到了26-50%。



虚拟机(.Net/Java)性能

.NET算数

amd-ryzen-dnet-aa.png

QQ截图20170410204005.png


.Net Dhrystone Integer:.Net CLR整数性能上Ryzen领先HSW-E 36%,领先SKL 18%


.Net Dhrystone Long:Ryzen在64位整数性能上非常强势。比HSW-E快60%,达到SKL的两倍性能


.Net Whetstone float/FP32:浮点CLR性能上Ryzen较HSW-E高出53%,原生/CLR代码在Ryzen上性能很好。


.Net Whetstone double/FP64:FP64性能一样很强,Ryzen比HSW-E快41%


.NET向量化

amd-ryzen-dnet-mm.png

QQ截图20170410204017.png


前两项整数测试Ryzen领先23%,后两项通过RyuJit的SIMD AVX/FMA支持,HSW-E得以领先4-15%



Java算数性能

amd-ryzen-java-aa.png

QQ截图20170410204030.png


无论是整数还是浮点Ryzen都领先于HSW-E/SKL,领先幅度在28-40%不等。

原生/CLR/JVM代码在Ryzen上性能良好。



Java向量化

amd-ryzen-java-mm.png

QQ截图20170410204045.png


在这里Java没法用到SIMD,所以Ryzen再次全面领先17-40%



内存及缓存测试

QQ截图20170410204231.png


amd-ryzen-core-bw.png

QQ截图20170410204246.png


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QQ截图20170410204259.png



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QQ截图20170410204313.png



amd-ryzen-mem-code-lat.png

QQ截图20170410204329.png



amd-ryzen-mem-transfer.png

QQ截图20170410204343.png


总体来说Ryzen的内存和缓存带宽都很不错,大多数情况下高于Intel同级,因为核心数和缓存更多。总体延迟也还行,只是“in-page random access”这一项有点太高。不过对于CPU性能很强的Ryzen来说,这个问题也没什么大不了的。


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本文作者:剧毒术士马文      文章标题: 【Sisoft】AMD Ryzen 7 性能测试
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