Использование ЦП не соответствует требованиям ПК и ухудшается каждый год
Использование процессора неверно. Это аргумент Брэндон Грегг, старший архитектор Netflix, сравнялся с одним из самых фундаментальных инструментов измерения производительности, которые мы используем при оценке системы. По словам Грегга, загрузка процессора, как сообщается Windows, не просто неверна - со временем она становится все хуже.
Если вы когда-либо врывались в эту тему, вам известно о некоторых способах, которые не учитываются при использовании CPU. С тех пор, как Intel (и теперь AMD) добавила поддержку Hyper-Threading / SMT, существует расхождение между тем, как ядра представлены в диспетчере задач и какие ресурсы действительно доступны. Windows, Linux и другие операционные системы сообщают общее количество ядер и измеряют использование ЦП, как если бы каждое логическое ядро было фактически физическим ядром. Но это не проблема, которую обсуждает Грегг. Во-первых, проблема остановки потока. Если вы видите, что ваш процессор работает с нагрузкой 90 процентов, вы можете подумать, что он выглядит так:
На самом деле Грегг указывает, что может происходить, что-то похожее на это, когда CPU застопоривается и ждет данных, но на самом деле не делает никакой работы.
Если вы думаете об этом, вы, вероятно, видели это в действии. Если вы когда-либо выполняли рендеринг или манипулирование Photoshop, которые действительно задавали ваш процессор, производительность - даже производительность пользовательского интерфейса - может замедляться при обходе в процессе выполнения рабочей нагрузки. Есть способы избежать этой проблемы, установив общее количество активных потоков или приоритет самой рабочей нагрузки, но если вы работали с компьютерами какое-то время, вы, вероятно, видели случаи, когда 100-процентное использование ЦП не фактически означает 100-процентное использование ЦП. Проблема, по словам Грегга, заключается в том, что доступ к памяти часто замедляет работу системы. Это называется разрывом CPU-DRAM, и это тема, о которой мы говорили ранее в ET.
Вся причина, по которой мы реализовали передовые структуры кэширования с кешем L1, L2 и L3, заключается именно в том, что разрыв в DRAM закрывает CPU и снижает общую производительность. Но теперь есть еще одна проблема, вызывающая проблемы для использования ЦП: пятна Spectre и Meltdown.
В видео выше Gregg просматривает пример из двух современных серверов, которые отличались очень разными показателями производительности для одной и той же рабочей нагрузки, несмотря на то, что они работали на одних и тех же часах и выполняли точно такие же задачи. Виновник? Spectre и Meltdown, которые очищают тайники TLB, вызывая циклические циклы в CPU. Грегг более подробно рассказывает о том, как патчи KPTI могут влиять на производительность в блоге на эту тему, и хотя данные, которые он представляет, являются специфическими для рабочих нагрузок, которые он запускает (как и следовало ожидать), воздействие значительным.
Но выгода заключается в следующем: загрузка процессора, как сообщает Windows, часто неверна. Слишком часто то, что выглядит как использование ЦП, на самом деле является остановленным процессором, ожидающим сделать что-то полезное.
Читать далее
Облачный TPU от Google соответствует требованиям Volta в обучении машинам при гораздо более низких ценах
Google и Nvidia предлагают конкурентоспособные продукты для машинного обучения, но Google изнашивает Nvidia по затратам, по крайней мере, в некоторых тестах.
Google Mirror Move соответствует вашей позе с индексом 80 000 фотографий в режиме реального времени
Новый эксперимент «Зеркальный перенос» может идентифицировать вашу позу и сопоставить ее с более чем 80 000 изображений других людей, чтобы показать вам кого-то в подобной позиции. Зачем? Поэтому вы можете делать GIF, конечно.
Apple iPad Pro A12X почти соответствует процессорам Top-End x86 в GeekBench
Новый A12X Bionic от Apple почти соответствует основным процессорам Intel в современных MacBook Pros, но ситуация немного сложнее, чем может показаться.