趣味评测:四核CPU内部运行情况大揭秘
出处：PConline&
作者：PConline评测室?孤独&
责任编辑：谢成明&
　　前言：从去年年中开始，Intel与AMD就已经在双核起跑线上起步了。时隔18个月，摩尔定律再次起到作用，四核处理器如期出炉。我们在较早前已经推出了四核的常规评测报告、四核的超频性能 以及四核的功耗情况
。今天我们再来看看四核运行的效率情况。　　我们知道，目前发布的四核产品是采用了类似以前Pentium D所采用的方案，就是把Dual-die放在一起，两个酷睿2核心整合在一起而构成新的四核产品。我们在9月份对Intel四核产品评测时就已经提出，这种设计方案很有可能会被竞争对手攻击为“假四核”，不出意料日前AMD的服务站/工作站产品线全球业务拓展经理约翰?弗鲁赫就抨击“Intel只是把多个处理器黏在一个芯片上”，讽刺英特尔不是真的四核。　　这种真假言论与去年的真假双核如出一辙，其实笔者觉得无论是双核或者多核产品，业界并没有准确的定义，不同的设计可能会带来不同的运行效率及效能，这当中不应该涉及什么真假。能够满足消费市场的需要，在定价上又能合理的产品就是好产品。由于四核处理器的售价在8000元以上，所以普通用户暂时都没法亲自去试用，不知道四核运行的具体情况是如何的，本文从趣味的角度出发，来研究一下四核在运行单任务及繁重多任务时的情况。
CPU Intel Core 2 Quadro Kentsfield QX6700（LGA 775 / 266Mhz * 10 ＝ 2.66G）
主板 QDI 965G
内存 Corsair DDR2 512MB*2(DDR 800@5-5-5-15)
硬盘 希捷 320G 16M SATAII
显卡 讯景 8800GTX（G80）
Core 2 Duo E6300 （LGA 775 / 266Mhz * 10 ＝ 2.66G）
Pentium Extreme Edition 840 （LGA 775 / 200Mhz * 16 ＝ 3.2G）
操作系统 WindowsXP Professional SP2 英文版＋DirectX 9.0C
驱动程序 主板：Intel Chipset driver 8.1.1.1001 显卡：Forceware 91.47 WHQL
TMPGENc 3.0 xPress
Super PI MOD-1.4 English
CineBench 2003
　　测试说明：需要强调的是，本次评测偏向于理论性与趣味性，并不具有太大的现实指导意义。关于更偏重实际应用的测试，请查看较早前发布的常规报告。趣味测试一：四核运行时的分配问题　　不少朋友比较关心四核处理器在工作时各个内核的工作情况以及不同的任务量时其工作效率是如何的，下面我们从运行1个Super PI程序开始，一直到同时运行8个Super PI程序，去具体观察四核运行的具体情况。 8个Super P程序同时运行　　1、运行一个Super PI程序　　我们首先运行Super PI程序，理论上运行单线程的程序是由一个核独立完成的。　　从上图中可以看出，和预测的一致，Windows显示只有一个核工作。应当指出的是，到目前为止，如果我们不指定程序使用哪一个内核来运行的话，我们还无法得知CPU内部在某一次的执行工作时会使用哪一个核来工作，关于这点Intel方面的技术人员也没有明确地回复。
运行一个Super PI CPU占用率
25% 19.062
　　OK，现在我们马上运行两个Super PI程序，看看运行的情况有什么变化。
键盘也能翻页，试试“← →”键
29.99美元约￥200
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移动端：2499元包邮
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DIY硬件频道本周热门文章Native、Docker容器和KVM虚拟机CPU、内存性能对比测试 | 云计算技术分享交流
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内容系本人学习、研究和总结，如有雷同，实属荣幸！
CPU性能测试
CPU性能测试主流测试工具为Linpick，采用高斯消元法求解N元一次稠密线性代数方程组，来评价高性能计算机的浮点性能。
本次测试使用针对intel cpu优化过的版本，Linpick下载地址如下
/irc_nas/5232/l_lpk_p_11.2.2.010.tgz
运行解压目录下的/linpack_11.2.2/benchmarks/linpack/runme_xeon64
会计算1000阶到45000阶的稠密线性代数方程组, 每一阶的测试次数为4次到1次递减
测试步骤，根据实际numactl –hardware的情况，分为2组测试，Native和Docker时
1 socket 1 numa情况
numactl --physcpubind=1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23 --localalloc ./runme_xeon64
2 socket 2 numa情况
numactl --physcpubind=0-23 --interleave=0,1 ./runme_xeon64
1 socket 1 numa情况numactl --physcpubind=1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23 --localalloc ./runme_xeon64&2 socket 2 numa情况numactl --physcpubind=0-23 --interleave=0,1 ./runme_xeon64&
KVM虚拟机时，是在启动参数做控制，在内部执行./runme_xeon64即可
1 socket 1 numa情况
numactl --physcpubind=1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23 /usr/libexec/qemu-kvm
2 socket 2 numa情况
numactl --physcpubind=0-23 --interleave=0,1 /usr/libexec/qemu-kvm
1 socket 1 numa情况numactl --physcpubind=1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23 /usr/libexec/qemu-kvm&2 socket 2 numa情况numactl --physcpubind=0-23 --interleave=0,1 /usr/libexec/qemu-kvm&
为了保证测试的一致性，host和容器、虚拟机都采用CentOS7 x86_64系统
环境的CPU信息Intel(R) Xeon(R) CPU E5645
@ 2.40GHz 2核24 cpu，2 socket 2 numa下测试结果如下
结果取平均值，单位为Average (Gflops)
Docker容器
1234567891011121314151617
Size&&&&LDA&&&& Align&& Native&&&&&&Docker容器&&&&KVM虚拟机1000&&&&1000&&&&4&&&&&& 15.0447&&&& 7.9979&&&&&&14.79622000&&&&2000&&&&4&&&&&& 37.1137&&&& 15.3798&&&& 31.93755000&&&&5008&&&&4&&&&&& 66.7433&&&& 61.2764&&&& 26.067510000&& 10000&& 4&&&&&& 66.0362&&&& 74.2456&&&& 34.611915000&& 15000&& 4&&&&&& 90.0891&&&& 78.9916&&&& 37.257218000&& 18008&& 4&&&&&& 89.7938&&&& 92.0565&&&& 37.708420000&& 20016&& 4&&&&&& 91.0615&&&& 91.2076&&&& 38.079622000&& 22008&& 4&&&&&& 92.7752&&&& 86.0396&&&& 37.048325000&& 25000&& 4&&&&&& 94.2644&&&& 94.5307&&&& 37.300826000&& 26000&& 4&&&&&& 92.4121&&&& 94.6419&&&& 37.339827000&& 27000&& 4&&&&&& 93.7685&&&& 93.7615&&&& 37.400330000&& 30000&& 1&&&&&& 94.5025&&&& 95.1876&&&& 37.481435000&& 35000&& 1&&&&&& 93.4128&&&& 93.1904&&&& 37.636340000&& 40000&& 1&&&&&& 94.7671&&&& 95.181&&&&&&38.636345000&& 45000&& 1&&&&&& 95.3708&&&& 95.3003&&&& 38.6485&
测试结论：
Docker与Native的CPU性能基本相同，KVM虚拟机与两者有较大差距
内存性能测试
内存测试分为内存带宽性能测试（Stream）和随机内存访问测试 （RandomAccess）。
采用IBM的测试工具集
git clone /thewmf/kvm-docker-comparison.git
测试步骤同上,
环境的内存信息Kingston DDR3 1333MHz 8G*6共48G
内存带宽测试
copy/scale/add/Triad对应四种测试内存的方式
1 socket 1 numa情况，单位Rate (GB/s)
Dokcer容器
Function&&&&Native&&Dokcer容器&&&&KVM虚拟机Copy:&&&&&& 9.6354&&9.6394&&&&&&9.374Scale:&&&&&&9.6487&&9.6471&&&&&&9.322Add:&&&&&&&&10.1717 10.1726&&&& 9.8141Triad:&&&&&&10.1353 10.1508&&&& 9.8328&
2 socket 2 numa情况，单位Rate (GB/s)
Dokcer容器
Function&&&&Native&&Dokcer容器&&&&KVM虚拟机Copy:&&&&&& 16.7581 16.3654&&&& 14.5261Scale:&&&&&&16.7292 16.376&&&&&&14.6376Add:&&&&&&&&18.7625 18.4028&&&& 16.3504Triad:&&&&&&18.7334 18.2576&&&& 16.2031&
测试结论：
Docker与Native的内存带宽性能基本相同，KVM虚拟机与两者略有差距
内存随机访问测试
kvm-docker-comparison项目把内存写死了，会报错Cannot allocate memory: Cannot allocate memory
需要重新修改./RandomAccess/gups.c
totalMem = params-&HPLMaxProcM 取消注释即可，同时注释掉下面一行写死的totalMem。
1 socket 1 numa情况，单位Updates per second [GUP/s]
Dokcer容器
Native&&&&&&&&&&Dokcer容器&&&&&&&&KVM虚拟机0.&&&& 0.&&&& 0.0.&&&& 0.&&&& 0.0.&&&& 0.&&&& 0.0.&&&& 0.&&&& 0.0.&&&& 0.&&&& 0.&
2 socket 2 numa情况，单位Updates per second [GUP/s]
Dokcer容器
Native&&&&&&&&&&Dokcer容器&&&&&&&&KVM虚拟机0.&&&& 0.&&&& 0.0.&&&& 0.&&&& 0.0.&&&& 0.&&&& 0.0.&&&& 0.&&&& 0.0.&&&& 0.&&&& 0.&
内存随机访问Native最好，docker次之，虚拟机最差。
linpack在kvm-docker-comparison里也有，但算的是45000阶10次，耗时太久约9个小时，故使用intel提供的。
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