cpu별 int및 double 연산속도 측정.

오.........
믿을수가 없는 결과네요...

컴파일된 어셈코드를 확인해보고 싶네요..

혹 젠투의 조작이 아닐까 하는 의심도 드네요
높은 성능을 낸 두 amd 모두가 젠투였으니...

미운 젠투~~

Xeon 2.8Ghz에 Redhat 7.3에서 Intel compiler로 다음과 같읍니다.

[MyCluster@MyCluster temp]$ time ./bench_d

real 0m0.003s
user 0m0.000s
sys 0m0.000s

[MyCluster@MyCluster temp]$ time ./bench_f

real 0m0.003s
user 0m0.000s
sys 0m0.000s

둘다 눈깜짝할 사이에 끝나는데요?

$ gcc -o aaa aaa.c -DDOUBLE
$ ./aaa
$ time ./aaa

real 0m2.509s
user 0m2.510s
sys 0m0.000s
$ gcc -o aaa -O3 aaa.c -DDOUBLE
$ time ./aaa

real 0m0.386s
user 0m0.380s
sys 0m0.000s

옵테론 240입니다. 역시 옵테론이 인텔계열에 비해서 엄청나게 느리군요 ^^
전 AMD빠르다는 사람을보면 항상 존경스럽습니다. 제가하는 일은 옵테론이 항상 느리더군요....

p4 최적화옵션 위력 대단합니다.

최적화 안한거.

winmaker@meow winmaker $ gcc -o test test.c -DDOUBLE
winmaker@meow winmaker $ time ./test

real    1m36.363s
user    1m36.313s
sys     0m0.042s

최적화 옵션 잔뜩 먹인거

winmaker@meow winmaker $ gcc -o test test.c -DDOUBLE -mcpu=pentium4 -march=pentium4 -msse2 -O3 -fomit-frame-pointer -fprefetch-loop-arrays -funroll-loops -fexpensive-optimizations -momit-leaf-frame-pointer
winmaker@meow winmaker $ time ./test

real    0m0.009s
user    0m0.009s
sys     0m0.001s

참고로 저 최적화 옵션은 제가 make.conf에 맨날 지정해두고 쓰죠 :lol:
누구는 안좋다고 욕하지만.

참고로 시스템은 p4 2.6c, 512m ram입니다.

이거하고 똑같은거죠... 막 시동거는 버스 옆을 달려서 앞지른후에
역시 내가 달리기가 빠르지? 버스도 기름써서 달리면 무효지... 나처럼
그냥 가야지.. 하고 말하는 것과 다름이 없어 보이는군요.

......

-O3 집어넣은거...

        .file   "test.c"
        .text
.globl main
        .type   main, @function
main:
        pushl   %ebp
        movl    $268435454, %eax
        movl    %esp, %ebp
        subl    $8, %esp
        andl    $-16, %esp
.L6:
        subl    $15, %eax
        jns     .L6
        leave
        ret
        .size   main, .-main
        .section        .note.GNU-stack,"",@progbits
        .ident  "GCC: (GNU) 3.3.4 20040623 (Gentoo Linux 3.3.4-r1, ssp-3.3.2-2, pie-8.7.6)"

-O0 최적화옵션 넣은거...

        .file   "test.c"
        .section        .rodata
        .align 8
.LC0:
        .long   0
        .long   1083484160
        .text
.globl main
        .type   main, @function
main:
        pushl   %ebp
        movl    %esp, %ebp
        subl    $24, %esp
        andl    $-16, %esp
        movl    $0, %eax
        subl    %eax, %esp
        fldl    .LC0
        fstpl   -8(%ebp)
        movl    $0, -12(%ebp)
.L2:
        cmpl    $268435454, -12(%ebp)
        jle     .L5
        jmp     .L3
.L5:
        fldl    -8(%ebp)
        fmull   -8(%ebp)
        fstpl   -8(%ebp)
        leal    -12(%ebp), %eax
        addl    $1, (%eax)
        jmp     .L2
.L3:
        leave
        ret
        .size   main, .-main
        .section        .note.GNU-stack,"",@progbits
        .ident  "GCC: (GNU) 3.3.4 20040623 (Gentoo Linux 3.3.4-r1, ssp-3.3.2-2, pie-8.7.6)"

둘을 비교해 보시기 바랍니다. -O3하면 FPU 명령이 한개도 없습니다. -_-;

정태영님 말씀이 맞군요.

-O3가 넘어가면 아예 연산 부분을 건너 뛰어버리는게 문제가 아닐까 싶네요

확실히 2^28번 연산을 하는데 저정도 시간이 걸리는건 좀 이해가 안갑니다

아니요.. 수치 해석등을 위해 코드를 작성하고 돌리게 되면.. 혹은.. 중간 중간 결과값을 이용해야 하는 경우라면.. 저 위에서 했던 테스트 등에서 측정한 결과와 비슷한 결과가 나오겠지요....

실제 사용에서.. -O0 옵션등을 붙이고 컴파일 해서 쓰라고 한 적은 없습니다.. 다만 CPU 의 ALU/FPU 연산 능력 테스트 결과에.. 최적화 옵션을 통한.. 무의미한 결과값들로 인해 테스트의 신빙성이 없어지는 거에 대해서 한마디 했을 뿐입니다.. 너무 삐딱하게 얘기를 하시는군요 :(

이 프로그램은 1322를 제곱한 결과를 제곱하고, 또 그 결과를 제곱하고, 또 그 결과를 제곱하고... 하잖아요?
printf를 넣어서 확인해보면 결국 for 루프를 10번도 돌지 못하고 int의 경우엔 0, double의 경우엔 inf를 출력하던데요.

...

cpu 연산능력 테스트하는데

최적화 해버리면 연산능력 측정이 가능합니까?

그건 컴파일러 능력을 측정하는거지요.

아예 연산을 건너띄어버리는데..

답답하시군요,.

최적화해서 연산하면 그건 연산능력아닌가요? 도대체 '연산(computation)'이라는 것의 의미가 뭔지요? 컴퓨터는 컴퓨팅을 위한 도구이고 입력을 넣어서 얼마나 빨리 아웃풋을 내는가 하는 것이 연산능력이지... 그럼 뭐가 연산능력인가요? 제가 모르고 있는 컴퓨터의 연산능력의 정의를 좀 명확하게 내려주시면 감사하겠음...

이말은 이 글을 올린사람한테 하시는것이 맞겠지요? 글올린 사람이 멍청한 글을 올렸다는 것에 대해서는 생각이 안미치시는가봐요...

저는 프로그래머가 아니라 결과를 구하는 사람이라서 어셈코드를 잘 짜시는 분들의 심리를 파악하지 못하겠군요... 어셈코드를 보라고 문제를 올린 것이 아닐건데요?

좀 생산적인 일에 정력을 쓰라고 말하고 싶습니다. 평생 개발자로 사실것인지는 모르겠지만, 저런 식으로 소스코드가 어떻고 저떻고는 집에서 취미로 하실때나 좋습니다. 물론 재미로 인생을 사신다면 뭐 말리지는 않겠지만, 나름대로 결과에 대해서 좀 고민하고 사시는 습관을 들이시기를 바랍니다.
개발자라는 말이 평생 개발만 하고 있으라는 뜻으로 해석하신다면야 더 이상 별로 할말이 없겠지만요...
충분히 이해하셨으리라 봅니다.

잠금 + 하죠.
불필요한 댓글로 정력을 낭비하시는 거 같네요.

글올리신분에게 사과드립니다.
그리고, 개발자분들의 관심사에 주제넘게 끼어든 잘못을 반성하고 싶군요.

MyCluster님이 프로그래머가 아니라고 하셔서 하는말이지만
뭐 사람인데 모를수도 있고 자기가 보기에 저건 좀 쓸데없는 짓인거 같다라는 생각이 들수도 있겠죠

하지만 생각이 다르다고 구지 공격적일 필요는 없었었지 않았었나.. 합니다.

반성하시는건지 비꼬시는건지.

평소에 두분 사이 안 좋으신가? 먼 답글이 저렇게 공격적이래.. - -;

나름대로 재밌게 볼 수 있는 주제였음에도 기이하게 흘러가버렸군요.. -_-;;

중반 이후로.. dummy999 님의 글에 답변 달 때와 비슷한 기분이
들기도 하고.. 너무 감정적인 글들만 올라와서..
기분이 묘하더군요.. -_-;;

뭐 나름대로 죄책감을 느끼기는 하지만..
잠금에 한 표 더 던집니다 :evil:

제생각은 이렇습니다.

먼저 무엇을 위한 실험인지를 확실히 해야겠지요. 이런 정의를 내리면 될것같습니다.

"각 CPU에서 ASM명령어 MUL(정수곱셈)과 FMUL(부동소수점곱셈)을 처리하는 속도를 알아본다"

물론 cpu성능을 좌우하는것은 이것말고도 무지하게 많겠죠.
수백가지의 다른 ASM명령어들, 캐쉬의 차이, 아니면 메모리fsb의 차이 등등.
하지만 그중에서 MUL명령어와 FMUL명령어 처리속도를 보자는겁니다.

이런비유가 적당할것 같습니다.

10명 사람이 누가 더 달리기를 잘 하나 마라톤을 한다고 칩시다. 같은거리에 도달하는데 얼마나 시간이 걸리느냐를 재면 되겠죠.
편의상 런닝머신에서 한다고 칩시다.
그런데 런닝머신에서뛰면 한시간뛰든 백시간뛰든 그자리니까
뛰지않습니다. 컴파일러가 최적화해서 안뛰고 가만히 있는거죠.
이러면 당연히 누가 달리기를 더 잘하나 잴수가 없습니다.

100시간뛰어도 제자리이지만 누가 더 달리기를 잘하는지 보려면 런닝머신에서 계속 뛰어야겠지요.

그러니까 MUL과 FMUL의 연산능력을 비교할라면 최적화시키지않고 계속 명령어를 돌려야겠죠. 실험정의는 이쯤 하고

MUL과 FMUL이 최적화하면 별로 안쓰이는것이라면 모를까 성능을 좌우하는 큰 요인중 하나입니다. 예로 뭉틍그려서 예기하면 Intel 팬4플렛폼은 연산이 좀 느린대신 메모리데이터흐름이 빠른편이고 AMD 애슬론플렛폼은 연산(MUL, FMUL 등)이 빠른대신 메모리속도가 늦은 편입니다.(1년전예기입니다 지금은 잘 -_-;)

결론적으로 AMD플렛폼은 부동소수점연산이 많은 게임에서 더 나은 성능을 보였고 INTEL플렛폼은 다른건 조금씩 다 AMD플렛폼보다 뒤지지만 동영상편집소프트웨어에서는 훨씬 나은 성능을 보였죠.

요새 갈수록 아키텍쳐가 복잡해져서 클럭이 얼마다 나누기연산이 몇클럭 소모된다 이런 단편적인 정보만으로 성능이 어떻다라고 말할수는 없지만 지금에있어서 MUL과 FMUL명령어의 처리 능력은 매우 중요한 고려사항중 하나 라고 생각됩니다.

물론 MyCluster님이 말씀하시는것도 충분히 이해가 갑니다. 저도 예전에 말씀하신 그러한 사례를 본 적이 있습니다.
용산에갔는데 밖에서 AMD 팜플렛을 나눠주던데 보니까 벤치마크표가 있더군요. 연산능력 밴치마크였는데 물론 AMD것이 동급의 INTEL것보다 30~40%정도 높았습니다 압도적인 그래프였지요.
보니까 웃음이 나오더군요. 당시 INTEL플렛폼의 RD램 플렛폼 속도는 AMD의 DDR플렛폼 속도보다 3~4배정도 더 빨랐습니다. 그리고 제가입수한 정보로는 다른 자질구래한 아키텍쳐도 INTEL의 것이 좀 더 좋았습니다.

MyCluster님 말씀처럼 단편적인 정보로는 비교가 되질 않습니다. 결론적으로는 종합적 성능이 가장 중요하지요. 하지만 지금은 종합적으로 이것이 저것보다 10%정도 더 빠르다 이렇게 말하기는 힘듭니다. 어떤것은 A라는 작업을 더 잘하고 어떤것은 B라는 작업을 더 잘하기도 하니까요. 그래서 자세한 분석도 필요한겁니다. 게다가 이곳은 이분야의 전문가 내지 준전문가의 커뮤니티이니까 좀더 자세한 단편적인 정보도 필요하다고 봅니다. 더군다나 단편적인 정보중에서도 "연산능력"은 매우 중요한 단편적인 정보이지요.

글을 다시 읽어보니 MyCluster님의 말씀처럼 이 커뮤니티에서도 오해의 소지가 다분한것 같습니다.

실험 결과는 잘 참고하되 cpu의 여러 기능중 하나의 성능에 불과하다는것, 그래서 전체성능을 대변하는것은 아니라는것. 이것만 확실하게 짚고 넘어갔으면 합니다.

잠금에 한표 비꼼에 두표!

글타래를 죽 읽다가 궁금한 점이 있어서 이렇게 글을 올립니다.
MyCluster님은 수치해석을 전공으로 학위를 하고 계시거나 학위를 마치신분 같은데...저도 석사학위를 할때 전공은 아니지만 수치해석에 관심이 있어서 수업도 듣고, 유한요소법같은것도 공부해보고 했었습니다. 이 글타래의 내용과 좀 벗어 나는 경향이 있는지는 모르겠으나, 수치해석이라는 학문은 엄밀히 말해서 컴퓨터가 없어도 할 수 있는 학문이 아닌가요? 전 그렇게 생각하고 있었는데...실제로 수치해석이란 필드에서 뛰고 있는 전공자분들은 어떤식으로
생각하고 계신지 궁금합니다.
어떤 해석법이 더 빠르고 뛰어난지는 수학적으로 증명되는거 같던데요. 해석적 증명을 벗어나서 실질적 실험으로 비교해보고 싶다면..같은 cpu에 같은 옵션을 주고 컴파일했을때, 절대적인 수치의 차이는 있을지라도 두 알고리즘의 성능차이는 수학적으로 증명된 차이만큼 나게 되는거 아닌가 하는데......전 그렇게 생각해서....
솔직히 컴퓨터로 코딩하고 계산해보는건 수치해석이란 학문에서
그냥, 안해보면 좀 섭섭하고 허전하니까 해보는 부록정도가 아닌가
생각하고 있었는데.....아닌경우도 있는지 궁금합니다. 꼭 실험적 근거가 그렇게 중요한 부분으로 전공학자들에게 받아들여지고 있는지도 궁금합니다.

일단 제가 생각하는 견해를 기준으로 말씀드리겠읍니다. 수치해석이라는 용어자체도 역시 사용하는 사람의 관심사에 따라서 굉장히 다른 의미로 다가온다고 볼수 있읍니다. 제가 생각하는 대표적인 구분을 본다면 하나는 수치알고리즘 자체를 연구하는 것이고 하나는 수치실험을 하는 것으로 나눌 수 있읍니다.
간단하게 둘 차이를 본다면 수치알고리즘을 연구하는 것은 어떠한 수학문제를 해결하기 위한 알고리즘 자체를 연구하는 것이고, 수치실험이라는 것은 수치해석적인 기법을 통해서 실제 문제를 효율적으로 풀고 simulation 해보자는 것을 생각하면 쉽게 나눌수 있다고 봅니다.(물론 이렇게 두부짜르듯이 안됩니다만)

이말씀은 제가 제대로 이해했는지 모르겠지만, 맞는말입니다. 어떠한 알고리즘이 더 효율적이냐 아니냐 하는것을 볼때는 같은 CPU에서 옵션을 주고 효율적이냐 아니냐를 보고 수치의 차이가 오차가 정해진 범위내에 있느냐를 검증하는 것이 필수적입니다. 하지만 이와 더불어서, 똑같은 알고리즘을 서로다른 구조의 기계에서 돌려서 그 성능을 비교하는 것도 필수적입니다. 뿐만아니라 동일한 기계에서 컴파일러를 바꿔가면서도 성능을 비교합니다. 어떤 알고리즘은 특정 아키에서는 적합하도록 만들어졌지만 새로운 아키에서는 전혀 비효율적인 경우가 많습니다. 대표적으로 벡터머신에 적합한 알고리즘, SMP에 맞는 알고리즘, MPP에 맞는 알고리즘 등등... 이에 대해서는 In search of Cluster같은 책에 좀 나와있더군요.

문제는 이와같은 알고리즘의 성능비교에 있어서 중요한 것은 결국 최종적으로 얼마나 빨리 결과를 돌려주느냐가 중요한 관점이고(왜냐면 시간=돈이므로...) 이건 특히 알고리즘을 적용해서 수치실험을 반복적으로 수행하는 사람에게 있어서는 굉장히 중요한 문제입니다.

그리고, 이러한 비교를 하다보면 수학적으로는 엄밀성을 가지는 알고리즘에도 불고하고 약간의 편법(tricky)을 동원한 다소 비 수학적인 알고리즘에 비해서 현저히 비효율적이라고 판단될때, 실제 사용자는 판단을 해야합니다. 수학적인 엄밀함을 포기하고, 효율성을 추구할 것인가... 아니면 수학적인 엄밀함을 통해서 물리적 현상을 명확하게 규명할 것인가 하는 결단을 내려야합니다. 이는 논문을 쓸때도 마찬가지라고 보시면 됩니다. 어떤 저널은 수학적인 엄밀성이 명확하지 않으면 실리지 않는 반면에 어떤 저널은 결과의 정확성만 보장되면 충분한 가정에 대한 설명을 통해 게재가 됩니다.

답변이 명확한지는 모르겠읍니다만 통상 전산학과에서 수치해석을 전공하는 분은 알고리즘의 해석적/수학적 관점에서 문제를 보는 경향이 강하고, 저처럼 application을 수치해석을 통해서 푸는 사람들은 결과를 수단과 방법을 가리지않고(답이 맞다면...) 최적화를 통해서 빠른 결과를 얻는 알고리즘을 택하고자 합니다.

제가 했던일중의 하나는 수학적인 엄밀성을 다소 포기하더라도 특정 알고리즘에서 훨씬 효율적인 알고리즘으로 문제를 재 정의하는 것이었고, 이를 통해서도 여전히 수학적인 엄밀알고리즘을 해야한다는 분들과는 상당한 논쟁이 있어오고 있읍니다...

P.S. 하지만 제 생각은 그렇습니다. 원래 지배방정식 자체에 상당한 가정이 들어가있는데, 그 가정이 포함된 지배방정식을 수학적으로 엄밀하게 풀어야만 한다고 주장하시는 분들과는 생각의 차이를 좁힐 수가 없읍니다...

일단 P4에게 불리한 테스트군요.

Pentium 4는 20단계의 깊은 파이프라인을 사용합니다. 덕분에 높은 클럭을 쓸 수 있지만, 잃는 것도 많죠.
tmp *= tmp; 라는 코드는 이 깊은 파이프라인에 쥐약입니다. tmp 값이 20단계의 파이프라인을 거쳐 계산이 끝나기 전에는 다음 단계의 곱셈을 수행할 수 없으니깐요.

어느 정도 공평(?)한 연산을 위해서는 100x100 배열의 곱을 계속 구하는 프로그램을 짰어야 합니다. 그리고 연산 중간의 loop도 손으로 풀어주고요. (그리고 그 와중에 low major/column major 문제도 발생하죠?)

이런 한 줄짜리 code로 벤치마크를 수행할 수 있다면 얼마나 행복하겠습니까? -_-;;

글타래를 잘 못 파악 했군요. 뒤쪽엔 제 생각과 같은 얘기가 있었군요. :roll:
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정태영님이 255x255의 행렬 곱셈에서나 통용되는 얘기구요.

지금의 예는 이런 것이죠.
-O0옵션을 실례로 들어 보면
영구 맹구 칠득이가 1~100까지 일일히 더 합니다.
이 부분에서 영구 > 맹구 > 칠득이의 순으로 정답을 말합니다.
일단 이 부분에서 영구가 더하기 실력이 좋습니다.
-O3옵션을 실례로 들어보면
영구 맹구 칠득이가. 각각 1~100까지의 수를 더한 값이 5050이란 것을 알고 있는 상태에서 누가 더 빠르게 말하냐 밖에 안됩니다.

뭐 이것으로 성능 테스트도 가능하겠군요. 누구의 응답시간이 빠른 건가하는.. 하지만 일반 계산능력 시험이라는 한에선 절대 옳은 방식은 아닙니다. 그리고. kldp의 문제점이라고 볼 수는 있는 문제가 또 나오고 말았군요. 글 쓰는 입장에서 읽는 사람들도 생각하실 수 있었으면합니다. 개발자도 아닌 분이 어셈코드보고(개발자라도 어셈 모를 수도 있고) 말하고자 하는 바를 알기란 힘듭니다. 자신과 남을 같다고 생각는 것은 좋습니다. 그러나 자신과 남이라는 각각의 위치를 생각한 것이 바탕이 되어야 하지 똑같은 위치라고 생각하는 것은 엉뚱한 상상을 부릅니다.
또한 남이 조금 모른다고 해서 너무 몰아 붙이는 것도 좋지 않다고 생각합니다. 자신이 좀 잘났으면 잘난 만큼 다른 이들도 알기 쉽게 말할 줄 알았으면 합니다.
------------------------------------------------------------------------

제글의 의도를 잘 못 파악 했군요 :(

저의 의도는 "실제로 어떻게 최적화가 일어나는지 방법을 이해하는
것"이 아니라, "원하는 결과를 얻는 가장 빠른 상황에서의 연산에
가치를 둔 것으로 생각되는 분의 입장과 단지 그 연산을 하는 것에
목적이 있다고 여겨지는 분의 입장간에 차이가 있다" 입니다.

실행시간에 같은 결과를 내는 코드를 컴파일 시간에 처리했다는 것을
설명하는 것이 내가 두분의 글에서 느낀 점을 얘기하는데 중요한
것은 아니었습니다. :wink:

이 쓰레드가 수면위에 올라오지 않도록 해야 하는데 쓸데없는
글을 하나 적었군요. :oops:

개인적인 생각입니다만, 자기 분야에서 안쓴다고 폄하할 필요는 없지 않을까요?

이건 마치 자기가 시스템프로그래밍을 하는데 시스템프로그래밍에서 Smalltalk를 쓰지 않으니

Smalltalk는 아무짝에도 쓸모가 없는 언어이다..라는 결론을 도출하는것으로 보입니다만..?

전 컴파일러의 뛰어난 능력에 원츄를 날리고 싶네요. (중얼)

인구 증가 정책인가보군요. :lol: