Цитата:
Да вентиллятор, может, и неплохой (гипотетический такой вентиллятор, ибо мы до сих пор без понятия, чё за вентиль обсуждаем), но раз проц с ним при разгоне уходит в перегрев - значит, его банально не хватает.
Ну, а у водоблока совсем другая производительность.
Да и про слабую память не стОит забывать, которая, к тому же, разная по частотам, объёму, и производителю.
Насколько лучше водоблок?В цифирках:типа такой то сферический компутер в вакууме с вентилятором разогнали до __,а с водой-до __.
Цитата:
Да, очень конкретно, спасибо. :)
Теперь всё понятно, можно эту гадость отключать. Да и на Core2Duo хорошо бы одно ядро вырубить нафиг, чтобы ядра за задачу не дрались. :D
Юморист.
Там другое:при гипер-трендинге общая производительность одинаковая,а при двух ядрах-удвоенная.И второе ядро будет грузить виндоус и т.п.
Цитата:
Влияние реплея на Hyper-Threading
Основная цель технологии Hyper-Threading – повысить КПД использования вычислительных ресурсов за счёт того, что два потока не имеют зависимости по данным, и один из потоков может использовать те вычислительные ресурсы, которые не использует другой, особенно в моменты, когда один из потоков простаивает. Обычно в процессорах ожидание данных из RAM вызывает длительные простои вычислительных ресурсов. Самое время эти ресурсы использовать потоком, не ожидающим данных из RAM.
Но что будет с производительностью, когда вмешивается реплей?
Как уже было описано выше, "зацикливание" цепочки команд в системе реплея на долгое время может приводить к большому и совершенно неэффективному потреблению ресурсов. Например, в случае отсутствия данных в кэшах первого и второго уровней цепочка команд будет вынуждена совершить десятки, а то и сотни оборотов в системе реплея, бесцельно занимая вычислительные устройства в ожидании прибытия данных из основной памяти. Если NetBurst-процессор однопоточный, то ожидание данных из памяти в системе реплея не создаёт больших дополнительных проблем производительности, так как процессор в любом случае теряет сотни тактов в ожидании данных из оперативной памяти (вычислительный поток всё равно надолго приостанавливается в ожидании данных). Дополнительная работа узлов процессора сказывается в этих случаях больше на тепловыделении. :) Но когда на процессоре одновременно исполняются два потока, неэффективное потребление ресурсов многократным реплеем одного из потоков просто не может не сказываться на производительности другого. Можно предположить, что, чем чаще поток обращается к данным, отсутствующим в кэшах первого и второго уровней, тем больше ресурсов он потребит из-за реплея в ожидании данных.
Мы решили проверить теорию на практике. Для этого была написана программа, один поток которой имеет длинную цепочку зависимости по данным и для вычислений постоянно обращается к данным в памяти по случайным адресам, а другой поток просто проводит вычисления на регистрах, почти не обращаясь к памяти. Оба потока исполняют команды одного типа (AND) на одном и том же FastALU0. Целью эксперимента была проверка того, как изменяется производительность второго потока, не обращающегося к памяти, в зависимости от того, обращается первый поток к данным в кэше первого уровня, второго уровня или оперативной памяти. Результаты тестирования процессора Pentium 4 Northwood приведены на рис. 10.
Рис. 10. Тестирование влияния реплея на
Hyper-Threading (процессор Northwood)
На рис. 10 отображена зависимость производительности второго вычислительного потока (Поток2) от размера буфера данных первого потока (Поток1), обращающегося к данным по псевдослучайным адресам.
Результаты говорят сами за себя. Ожидание данных из памяти одним потоком приводит к ощутимому замедлению скорости исполнения второго потока (> 35% по сравнению с ожиданием данных из L1). Поток, ожидающий данные из оперативной памяти, вместо того чтобы освободить ресурсы на время простоя, занимает их больше (!), чем во время нормального исполнения, когда данные находятся в L1. Ситуацию при HT усугубляет тот факт, что два потока разделяют объём L1 и L2 между собой, а значит эффективный объём кэш-памяти, приходящийся на каждый поток, сокращается вдвое. Это в свою очередь означает, что увеличивается число кэш-промахов и, как следствие, реплей-случаев, а значит снижается производительность обоих потоков. Именно реплей может быть одной из причин того, почему включение HT на некоторых задачах приносит вред вместо пользы.
Разобравшись с результатами, показанными процессором Pentium 4 с ядром Northwood, мы решили протестировать процессор с новым ядром Prescott, тем более, что компания Intel заявляла об усовершенствовании технологии Hyper-Threading в этих процессорах. Получив результаты тестирования, отображающие влияние количества кэш-промахов (а значит и реплея) одного потока на производительность другого потока, мы не остались разочарованными.
Рис. 11. Тестирование влияния реплея
на Hyper-Threading (процессор Prescott)
Влияние реплея на производительность не просто уменьшилось, оно стало существенно другим. Во-первых, производительность потока теперь всегда выше, если технология HT включена. Во-вторых, в случаях отсутствия данных в кэшах первого и второго уровней производительность второго потока оказывается несколько выше, чем в случае, если данные есть в кэше второго уровня.
