Mathematica v.12를 사용한 벤치마킹으로 여러 시스템 간의 최신 비교
특히 Mathematica 프로그래밍 용도로 사용할 새 컴퓨터를 구입할 계획입니다. 현재 MMA v.11이 있습니다. Mathematica v.12 사용자가 다음 벤치마킹을 실행하고 벤치마킹 보고서를 제공 할 수 있습니까?
Needs["Benchmarking`"]
BenchmarkReport[]
저장소의 벤치마킹 보고서가 최신 상태가 아닙니다.
감사.
편집하다
내 질문에 대한 답변을 통해 내 질문이 제대로 구성되어 있지 않다는 것을 알았습니다. 나는 가지고 싶어
"WolframMark 시스템 비교"및 "WolframMark 세부 타이밍"
답변 해 주셔서 감사합니다.
편집 1BenchmarkReport[...] 고정 및 이전 OS 세트와 관련하여 테스트 된 운영 체제의 상대적 성능 을 나타내는 것으로 나타났습니다 . 이것은 아래에보고 된 OS 목록에서 분명합니다. 나는 MMA가 Benchmark. 이 포럼의 중재자는 새롭고 업데이트 된 OS 목록을 시작하기 위해이 관찰 내용을 기록 할 수 있습니다.
답변
업데이트 됨
이 명령이 필요할 수 있습니다.
Needs["Benchmarking`"]
BenchmarkReport[]
실물
CPU : Intel i5-1035G4 (8) @ 3.700GHz
GPU : Intel Iris Plus Graphics G4
메모리 : 2369MiB / 15773MiB (15 %)
운영체제 : ArcoLinux
DE : 플라즈마 5.20.3
{"MachineName" -> "cvgmt-950qcg",
"System" -> "Linux x86 (64-bit)", "BenchmarkName" ->
"WolframMark", "FullVersionNumber" -> "12.1.1",
"Date" -> "November 18, 2020", "BenchmarkResult" -> 3.22,
"TotalTime" -> 4.299, "Results" -> {{"Data Fitting", 0.22},
{"Digits of Pi", 0.312}, {"Discrete Fourier Transform",
0.357}, {"Eigenvalues of a Matrix", 0.303},
{"Elementary Functions", 0.185}, {"Gamma Function", 0.46},
{"Large Integer Multiplication", 0.371},
{"Matrix Arithmetic", 0.12}, {"Matrix Multiplication",
0.278}, {"Matrix Transpose", 0.324},
{"Numerical Integration", 0.449}, {"Polynomial Expansion",
0.059}, {"Random Number Sort", 0.181},
{"Singular Value Decomposition", 0.354},
{"Solving a Linear System", 0.326}}}
2020 년 여름에 만든 커스텀 머신입니다.를 사용하면 잘 한 "BenchmarkResult" -> 5.037것 같습니다.
{"MachineName" -> "amos", "System" -> "Linux x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" ->
"12.1.1", "Date" -> "November 27, 2020",
"BenchmarkResult" -> 5.037, "TotalTime" -> 2.748,
"Results" -> {{"Data Fitting", 0.224}, {"Digits of Pi", 0.204},
{"Discrete Fourier Transform", 0.257},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.322}, {"Elementary Functions",
0.106}, {"Gamma Function", 0.272},
{"Large Integer Multiplication", 0.263},
{"Matrix Arithmetic", 0.068}, {"Matrix Multiplication",
0.051}, {"Matrix Transpose", 0.192},
{"Numerical Integration", 0.373}, {"Polynomial Expansion",
0.057}, {"Random Number Sort", 0.059},
{"Singular Value Decomposition", 0.18},
{"Solving a Linear System", 0.12}}}
기계 세부 사항
- 메인 보드 : Gigabyte X299X DESIGNARE 10G
- CPU : Intel (R) Core (TM) i9-10920X CPU @ 3.50GHz
- RAM : 64GB DDR4 2133MHz
- 그래픽 : GeForce RTX 2080 Ti
- 2x 2TB m.2 기가 바이트, 1x 1TB Samsung SSD 850, 1x 6TB WDC WD60EFAX-68S
Intel Core i7-6820HQ @ 2.7GHz, 24GB (Lenovo ThinkPad P50) :
Benchmark[] /. Rule["MachineName", _String ] -> Nothing /.
Rule -> Sequence /. List -> Sequence /. InputForm -> List /.
"Results" -> Nothing // OperatorApplied[Partition][2] // TableForm
\ begin {array} {ll} \ text {System} & \ text {Microsoft Windows (64 비트)} \\ \ text {BenchmarkName} & \ text {WolframMark} \\ \ text {FullVersionNumber} & \ text {12.1 .1} \\ \ text {Date} & \ text {2020 년 11 월 18 일} \\ \ text {BenchmarkResult} & 1.848 \\ \ text {TotalTime} & 7.492 \\ \ text {Data Fitting} & 0.55 \\ \ text {Digits of Pi} & 0.417 \\ \ text {Discrete Fourier Transform} & 0.78 \\ \ text {행렬의 고유 값} & 0.485 \\ \ text {기본 함수} & 0.77 \\ \ text {감마 함수} & 0.531 \\ \ text {Large Integer Multiplication} & 0.612 \\ \ text {Matrix Arithmetic} & 0.531 \\ \ text {Matrix Multiplication} & 0.367 \\ \ text {Matrix Transpose} & 0.637 \\ \ text {Numerical Integration} & 0.658 \\ \ text {다항식 확장} & 0.083 \\ \ text {Random Number Sort} & 0.246 \\ \ text {Singular Value Decomposition} & 0.391 \\ \ text {Solving a Linear System} & 0.434 \\ \ end {정렬}
최신 정보
결과는 다음과 같습니다 BenchmarkReport.
... 그리고 이것은 Anton을위한 것입니다.
{"MachineName" -> "HappyLappy",
"System" -> "Microsoft Windows (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" ->
"12.1.1", "Date" -> "November 28, 2020",
"BenchmarkResult" -> 1.98, "TotalTime" -> 6.992,
"Results" -> {{"Data Fitting", 0.482},
{"Digits of Pi", 0.358}, {"Discrete Fourier Transform",
0.77}, {"Eigenvalues of a Matrix", 0.458},
{"Elementary Functions", 0.766}, {"Gamma Function", 0.46},
{"Large Integer Multiplication", 0.49},
{"Matrix Arithmetic", 0.506}, {"Matrix Multiplication",
0.357}, {"Matrix Transpose", 0.627},
{"Numerical Integration", 0.631}, {"Polynomial Expansion",
0.093}, {"Random Number Sort", 0.222},
{"Singular Value Decomposition", 0.366},
{"Solving a Linear System", 0.406}}}
MacBook Pro (13-inch, 2020, 2.3GHz 쿼드 코어 Intel Core i7, 32GB, Intel Iris Plus Graphics 1536MB)에서 macOS 11.0.1 (Big Sur) 사용
Needs["Benchmarking`"]
Benchmark[]
{"MachineName" -> "macbook-pro", "System" -> "Mac OS X x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "12.1.1",
"Date" -> "November 17, 2020", "BenchmarkResult" -> 2.963,
"TotalTime" -> 4.672, "Results" ->
{{"Data Fitting", 0.22},
{"Digits of Pi", 0.234},
{"Discrete Fourier Transform", 0.252},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.264},
{"Elementary Functions", 0.141},
{"Gamma Function", 0.328},
{"Large Integer Multiplication", 0.824},
{"Matrix Arithmetic", 0.247},
{"Matrix Multiplication", 0.253},
{"Matrix Transpose", 0.282},
{"Numerical Integration", 0.642},
{"Polynomial Expansion", 0.081},
{"Random Number Sort", 0.497},
{"Singular Value Decomposition", 0.192},
{"Solving a Linear System", 0.215}}}
Eluktronics Thinn-15 노트북 : AMD Ryzen 4800H 8 코어 (2.9-4.2Ghz), 32GB DDR4.
여기서 논의한 AMD 프로세서에 MKL에 대한 수정 사항을 적용하여 30 %의 속도 향상을 얻었습니다.
{"MachineName" -> "desktop-o4n5ks2", "System" -> "Microsoft Windows (64-bit)", "BenchmarkName" -> "WolframMark",
"FullVersionNumber" -> "12.1.1", "Date" -> "December 4, 2020", "BenchmarkResult" -> 3.399, "TotalTime" -> 4.072,
"Results" -> {{"Data Fitting", 0.252}, {"Digits of Pi", 0.212}, {"Discrete Fourier Transform", 0.337},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.323}, {"Elementary Functions", 0.444}, {"Gamma Function", 0.28},
{"Large Integer Multiplication", 0.317}, {"Matrix Arithmetic", 0.26}, {"Matrix Multiplication", 0.178},
{"Matrix Transpose", 0.407}, {"Numerical Integration", 0.422}, {"Polynomial Expansion", 0.043},
{"Random Number Sort", 0.112}, {"Singular Value Decomposition", 0.196}, {"Solving a Linear System", 0.289}}}
16GB RAM이 장착 된 Intel Core i5-8265U @ 1.6GHz에 대한 결과는 다음과 같습니다.
{"MachineName" -> "REDACTED", "System" -> "Microsoft Windows (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "12.0.0",
"Date" -> "November 17, 2020", "BenchmarkResult" -> 1.269, "TotalTime" -> 10.91,
"Results" -> {{"Data Fitting", 0.493}, {"Digits of Pi", 0.348},
{"Discrete Fourier Transform", 0.48}, {"Eigenvalues of a Matrix", 0.471},
{"Elementary Functions", 0.709}, {"Gamma Function", 0.382},
{"Large Integer Multiplication", 0.345}, {"Matrix Arithmetic", 0.443},
{"Matrix Multiplication", 0.473}, {"Matrix Transpose", 1.416},
{"Numerical Integration", 1.185}, {"Polynomial Expansion", 0.17},
{"Random Number Sort", 2.129}, {"Singular Value Decomposition", 0.659},
{"Solving a Linear System", 1.207}}}
Intel Core i9-9900K 8c @ 5.0GHz / 64GB RAM / Quadro P4000
{"MachineName" -> "m1", "System" -> "Linux x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" ->
"12.1.1", "Date" -> "November 26, 2020",
"BenchmarkResult" -> 5.863, "TotalTime" -> 2.361,
"Results" -> {{"Data Fitting", 0.146}, {"Digits of Pi", 0.172},
{"Discrete Fourier Transform", 0.27},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.224}, {"Elementary Functions",
0.158}, {"Gamma Function", 0.239},
{"Large Integer Multiplication", 0.238},
{"Matrix Arithmetic", 0.06}, {"Matrix Multiplication",
0.068}, {"Matrix Transpose", 0.174},
{"Numerical Integration", 0.266}, {"Polynomial Expansion",
0.035}, {"Random Number Sort", 0.059},
{"Singular Value Decomposition", 0.123},
{"Solving a Linear System", 0.129}}}
2013 년 후반 Macbook Pro 2.4ghz i5, 16gb 2400mhz ram, Intel Iris 1536mb ram.
{"System"-> "Mac OS X x86 (64-bit)",
"BenchmarkName"-> "WolframMark",
"FullVersionNumber"-> "12.0.0",
"Date"-> "November 25, 2020",
"BenchmarkResult"-> 1.613,
"TotalTime"-> 8.579,
"Results" ->{
{"Data Fitting", 0.478},
{"Digits of Pi", 0.34},
{"Discrete Fourier Transform", 0.464},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.528},
{"Elementary Functions", 0.696},
{"Gamma Function", 0.469},
{"Large Integer Multiplication", 0.455},
{"Matrix Arithmetic", 0.456},
{"Matrix Multiplication", 0.5},
{"Matrix Transpose", 0.85},
{"Numerical Integration", 0.639},
{"Polynomial Expansion", 0.128},
{"Random Number Sort", 1.156},
{"Singular Value Decomposition", 0.746},
{"Solving a Linear System", 0.674}}}
Retina 5K 27 형 iMac, 3.6GHz 8 코어 Intel Core i9, 64GB 2556MHz DDR4 RAM, macOS Catalina 10.15.7 :
{"MachineName" -> "blackstone",
"System" -> "Mac OS X x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark",
"FullVersionNumber" -> "12.1.1",
"Date" -> "November 27, 2020",
"BenchmarkResult" -> 4.85,
"TotalTime" -> 2.854,
"Results" -> {{"Data Fitting", 0.191},
{"Digits of Pi", 0.187},
{"Discrete Fourier Transform", 0.203},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.234},
{"Elementary Functions", 0.168},
{"Gamma Function", 0.255},
{"Large Integer Multiplication", 0.258},
{"Matrix Arithmetic", 0.108},
{"Matrix Multiplication", 0.097},
{"Matrix Transpose", 0.161},
{"Numerical Integration", 0.315},
{"Polynomial Expansion", 0.042},
{"Random Number Sort", 0.358},
{"Singular Value Decomposition", 0.14},
{"Solving a Linear System", 0.137}}}
MacBook Pro (15 인치, 2018), 프로세서 2.9GHz Intel Core i9, 메모리 32GB 2400MHz DDR4, Graphics Radeon Pro 560X 4GB; Intel UHD 그래픽 630 1536MB
{"MachineName" -> "macbook-pro",
"System" -> "Mac OS X x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark",
"FullVersionNumber" -> "12.1.1",
"Date" -> "December 4, 2020",
"BenchmarkResult" -> 3.262,
"TotalTime" -> 4.244,
"Results" -> {
{"Data Fitting", 0.261},
{"Digits of Pi", 0.234},
{"Discrete Fourier Transform", 0.32},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.308},
{"Elementary Functions", 0.229},
{"Gamma Function", 0.325},
{"Large Integer Multiplication", 0.298},
{"Matrix Arithmetic", 0.274},
{"Matrix Multiplication", 0.14},
{"Matrix Transpose", 0.351},
{"Numerical Integration", 0.43},
{"Polynomial Expansion", 0.057},
{"Random Number Sort", 0.553},
{"Singular Value Decomposition", 0.21},
{"Solving a Linear System", 0.254}}}
MacBook Pro (15 인치, 2017), 프로세서 3.1GHz 쿼드 코어 Intel Core i7, 메모리 16GB 2133MHz LPDDR3, 그래픽 Radeon Pro 560 4GB; 인텔 HD 그래픽 630 1536 M
{"MachineName" -> "macbook-pro", "System" -> "Mac OS X x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "12.1.1",
"Date" -> "November 26, 2020", "BenchmarkResult" -> 2.937, "TotalTime" -> 4.713,
"Results" -> {{"Data Fitting", 0.28}, {"Digits of Pi", 0.282},
{"Discrete Fourier Transform", 0.358}, {"Eigenvalues of a Matrix", 0.326},
{"Elementary Functions", 0.355}, {"Gamma Function", 0.34},
{"Large Integer Multiplication", 0.348}, {"Matrix Arithmetic", 0.205},
{"Matrix Multiplication", 0.219}, {"Matrix Transpose", 0.421},
{"Numerical Integration", 0.491}, {"Polynomial Expansion", 0.075},
{"Random Number Sort", 0.47}, {"Singular Value Decomposition", 0.272},
{"Solving a Linear System", 0.271}}}
많은 경우 하드웨어는 그다지 중요하지 않습니다. 내 결과는 다음과 같습니다.
{"MachineName" -> "desktop-32f0eld", "System" -> "Microsoft Windows (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark",
"FullVersionNumber" -> "12.1.1",
"Date" -> "November 26, 2020",
"BenchmarkResult" -> 0.43,
"TotalTime" -> 32.18,
"Results" ->
{{"Data Fitting", 2.181},
{"Digits of Pi", 1.008},
{"Discrete Fourier Transform",2.294},
{"Eigenvalues of a Matrix", 1.751},
{"Elementary Functions",3.909},
{"Gamma Function",0.885},
{"Large Integer Multiplication",1.019},
{"Matrix Arithmetic",2.187},
{"Matrix Multiplication", 3.216},
{"Matrix Transpose", 2.383},
{"Numerical Integration", 2.176},
{"Polynomial Expansion", 0.612},
{"Random Number Sort", 0.802},
{"Singular Value Decomposition",3.602},
{"Solving a Linear System",4.155}}}
내 컴퓨터 사양은 @ rohit-namjoshi와 동일 해 보이지만 결과는 다릅니다.
{{"System", "Mac OS X x86 (64-bit)"}, {"BenchmarkName",
"WolframMark"}, {"FullVersionNumber", "12.1.1"}, {"Date",
"December 7, 2020"}, {"BenchmarkResult", 2.827}, {"TotalTime",
4.897}, {"Data Fitting", 0.324}, {"Digits of Pi",
0.313}, {"Discrete Fourier Transform",
0.354}, {"Eigenvalues of a Matrix", 0.364}, {"Elementary Functions",
0.232}, {"Gamma Function", 0.381}, {"Large Integer Multiplication",
0.38}, {"Matrix Arithmetic", 0.304}, {"Matrix Multiplication",
0.216}, {"Matrix Transpose", 0.387}, {"Numerical Integration",
0.508}, {"Polynomial Expansion", 0.067}, {"Random Number Sort",
0.525}, {"Singular Value Decomposition",
0.253}, {"Solving a Linear System", 0.289}}
이 값을 중심으로 안정 될 때까지 5 번 실행 한 결과 결과가 향상되었습니다. 방금 종료하고 다시 시작하여 재현했습니다.
각 실행 (새 커널에서 시작)에 대한 요약 결과는 다음과 같습니다. {2.589,2.791,2.83,2.766}
보고서는 다음과 같습니다.
ROG 노트북, 24GB (2666MHz에서 8GB, DDR5 모두 3200MHz에서 16GB), 3504MHz에서 실행되는 GTX 1050 ti i7 7700 HQ cpu @ 2.80GHz에서 실행되는 GTX 1050 ti, 3504MHz에서 실행되는 GTX 1050 ti 4GB GDDR5
{"MachineName" -> "4-node homogeneous cluster",
"System" -> "Windows-x86-64", "BenchmarkName" ->
"WolframMark", "FullVersionNumber" -> "12.1.0",
"Date" -> "December 4, 2020", "BenchmarkResult" -> **4.462**,
"TotalTime" -> 37.228}
신선한 커널을 잘 부탁드립니다!
{"MachineName" -> "4-node homogeneous cluster",
"System" -> "Windows-x86-64", "BenchmarkName" ->
"WolframMark", "FullVersionNumber" -> "12.1.0",
"Date" -> "December 6, 2020", "BenchmarkResult" -> **4.105**,
"TotalTime" -> 40.462}
MMA가 내가 볼 수없는 창을 열지 않는 한 다른 출력은 없습니다. 벤치 마크 보고서는 다른 사람들이 얻은 요약 데이터를 제공하지 않았습니다. 게임용 노트북이므로 시작할 때 4 개의 커널이있을 수 있습니다.
{{"Data Fitting", 0.4112875`}, {"Digits of Pi",
0.2719581 }, {"Discrete Fourier Transform", 0.4819707}, { "행렬의 고유 값", 0.4298385 }, {"Elementary Functions", 0.6460083}, { "Gamma Function", 0.3626365 }, {"Large Integer Multiplication", 0.4136961}, { "Matrix Arithmetic", 0.3955658 }, {"Matrix Multiplication", 0.3505343}, { "Matrix Transpose", 0.4625563 }, {"Numerical Integration", 0.5356864}, { "Polynomial Expansion", 0.0668919 }, {"Random Number Sort", 0.2122121}, { "특수 값 분해", 0.353618 }, {"Solving a Linear System", 0.3778531}}}
