Eu tenho dois sistemas, um tem umCPU Xeon E5-1650, 24 GB de RAM e um disco rígido de 7200 rpm. O outro sistema, que é um laptop Lenovo G510, possui umprocessador central i7-4700MQ, 4 GB de RAM e disco rígido de 5400rmp.
O resultado do benchmark para o sistema Xeon:
O resultado do benchmark para o sistema i7-4700MQ:
Parece que apesar do Xeon ter uma velocidade de clock muito maior, até o dobro, oMatemáticao software funciona melhor em um sistema com muito menos RAM e CPU supostamente mais fraca! Alguém poderia me explicar por que o resultado do benchmark é como está? Estou me perguntando se eu poderia comprar um laptop mais barato e ainda assimMatemáticapoderia ter um desempenho aceitável. Parece que uma CPU mais forte nem sempre leva a um cálculo mais rápido. Se eu soubesse o fator importante, poderia comprar um laptop mais adequado para mim.
Aqui estão o tempo de cada teste e uma descrição do teste:
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A razão para isto é que um computador é tão rápido quanto o seu componente mais lento!
Uma de suas máquinas pode ter uma CPU muito mais rápida, uma carga menor de RAM e uma velocidade de barramento mais rápida, mas tudo isso é quase inútil se o disco rígido girar apenas a 5400 rpm e só puder mover dados da unidade para o processador em um velocidade lenta!
O Mathmatica é um programa bastante intensivo de drive/swap - ele precisa de um disco rígido rápido. Se você colocar uma unidade de 15k - ou melhor ainda, um SSD em vez de 5,4k na máquina mais rápida, ela voaria com certeza!
É o mesmo que ter um carro de corrida forumular 1, mas colocá-lo em uma estrada de 30 mph - você ainda tem o carro teórico mais rápido - mas não vale a pena se a estrada for limitada! (metáfora fraca, mas faz tempo que não tomo café)
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Os dois processadores são de gerações diferentes de hardware Intel. Você não pode sugerir nada sobre o desempenho da frequência do clock entre diferentes gerações. Ao rodar no i7, ele pode usar o processador gráfico no chip para acelerar a computação.Explorador de processospode mostrar o uso da GPU.
O Windows Performance Toolkit pode ser usado para analisar esses problemas, mas há uma curva de aprendizado bastante acentuada a ser negociada.