[請益] 桌機升級能快幾倍?
請問各位先進:
我的桌機跑一種演算法,每次約48-72小時,雖然現有6核心,但因為它單程序單緒
執行,所以多核心並沒有什麼用 (註:多程序multiprocessing研究過,但是子程
序除錯太困難,目前解決不了,而多緒multithreading的話會有衝突),所以只能
增加CPU的時序頻率(clock speed)。目前規格如下:CPU是Intel i5-9400F基頻是
2.9GHz,但我看到的是3.88GHz (可能是turbo-boost)。如果我升到Intel i7-
14700K,基頻是3.4GHz(還是2.5GHz?),但turbo-boost是5.6GHz,這樣是不是至
少快1.447倍?可能因為架構、快取還會快一點吧?但就算快2倍也是很有限,有機
會快個8倍、10倍嗎?我的程式大部份是Python/DataFrame運算,所以應該是CPU-
bound會主,現在運行時約30%以下而已。記憶體目前是配到48G但都是DDR4,如果
換主機板也得換DDR5。另外是散熱據說要換水冷,這樣CPU速度才會穩,這應該也
有成本。想請教大家可能的升級方案和方向,感謝先。
Device name DINODT2020
Processor Intel(R) Core(TM) i5-9400F CPU @ 2.90GHz 2.90 GHz
Installed RAM 48.0 GB (39.9 GB usable)
Device ID F68BCF4C-F93B-40C3-85BC-53A6F5983C6F
Product ID 00326-00852-28602-AAOEM
System type 64-bit operating system, x64-based processor
Pen and touch No pen or touch input is available for this display
Edition Windows 10 Home
Version 22H2
Installed on ﴲ020/ﴷ/ﴷ
OS build 19045.4170
Experience Windows Feature Experience Pack 1000.19054.1000.0
--
你要換AM5才需要DDR5吧
看看有沒有別的庫可以用
I家14代也是能配ddr4主板阿
從C-extension來的庫可能比較快
程式碼沒有很機密的話看有沒有板友幫你試
或者說你預算多少啊 只要單核高時脈
的U就行?
新舊代架構差異那麼多 只看時脈也不
準確吧
居然有人用時脈直接換算效能 蠻好笑的
9400F 現在動不動5GHz以上 會很有感
多緒還好吧 就分解成小問題去解?
推土機5G放到現在也只是被屌打
3.88/5.6=1.44 可以這樣換算效能??
多少可以吧 不都是Skylake一脈相承?
預算的部份我得看有什麼選項才能決定
這台原來含2060記得是2萬跑圍棋AI用
現在改跑演算法升級合不合適也有疑問
整台型號打完整 才看哪些好沿用阿
顯卡 RAM繼續用沒問題啊
PSU過保就換 殼也可 除非是特規
只好學C了,把Python 砍掉
也沒辦法給你講會快多少,只能看有沒
有實測
但論單核性能14700跟14600k相差其實
不大
除了12代外都在擠牙膏 不然就乘上12
代的IPC進步好了 也不超過2倍
你不如多開幾個6-12核中階的電腦
每個丟任務分攤壓力
先看看你的程式有沒辦法用到新的指令
集,像是AVX AVX2之類的,把這些性能
都榨出來再來換U
資料能切開的話就能分process執行了
多機平行應該是dask,不過要研究
能拆成多機平行前 多緒就能有辦法了
祈禱noGIL python早日出生XD
看來Intel CPU發展並不在倍增時脈
而是加強平行處理
我應該考慮多緒的寫法才對
數十個DataFrame的計算要用工作切開
多程序確實太難除錯了
你有沒有試過把其他核心關掉只留幾個
超上去
這招我去問問看,感謝
I發展多核是被A逼的,之前都靠IPC以及單
核時脈贏
程式的寫法沒改,i3跟i7沒啥差,反而低
階U核心少,時脈高
多核通常不是全核最高頻率,如網友說,
關掉一些核心,反而讓少數核心可以跑在
高頻
但這對python幫助不大,體感不大
noGIL短期而言男,改太大了。反而造成語
言本身不可預期問題,一堆程式原本正常
的反而出問題,畢竟這語言門檻低,都沒
對語言架構有深入了解
我轉貼到FB Python台灣群組
有網站叫UserBenchmark很好用,比如你可
搜索 " 9400 vs 13400 "
叫Claude幫你優化成多線程就好了
本來就可以用時脈算效能啊 就差個IPC IPC
越新越強 樓主有用"至少"所以沒問題吧
跑的慢一般是先優化演算法 演算法影響最
大 其他技巧都是常數級別提升而已
我之前叫GPT4幫我優化GPT4寫的代碼 從30
秒縮短到0.4秒 沒有用到平行化 現在Claud
e比GPT4又更好用了感覺
用polars取代pandas吧
你這種情況要有顯著效果 CPU運算密集部份
想辦法用其他語言處理 全核心跑滿 快100x
以上都是很有機會的 若是要在Python muti
process頂多快幾倍 除非是可以向量化才有
機會快
我覺得CPU進步並不大
先卻認衝突是什麼原因
你要不要用用看rapid cudf,nv的gpu
版本pandas
幾個部分 1.你的運算有沒有可靠性需求
有的話 先考慮支援ECC的平台
2是多核在單一Task幫不上忙,但可以同時
跑多個Task,還是你的工作就這麼專一,
一次只能有一個Task,一個Thread
3是這個項目有多少價值,如果很有價值,
可以考慮自己寫FPGA加速
4是OS那邊還有一些加速手段,好比
Large page,更極端點可以去改cpu模式
以及做好資料在Cache中的對齊
怎麼可能multi-thread會有衝突
先搞定你們演算法再來想硬體吧
這文章看得好痛苦 排一版吧
Pitt臥虎藏龍啊….
爆
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