AMD에서 기존의 Ryzen에 L3 캐시를 적층하여 출시한 제품인 5800X3D
대다수의 사이트들이 윈도우를 기준으로 테스트를 하였고 게임에서 좋은 성능을 보여주고 있다.
윈도우를 기준으로 하고 있는데 리눅스에서는 어떨까?
해외사이트중에 리눅스를 전문으로 하고 있고 통합 벤치마크 프로그램도 지속적으로 업데이트 하고 있는 곳에서 테스트를 한 결과를 찾을 수 있었다.
https://www.phoronix.com/scan.php?page=article&item=amd-5800x3d-linux&num=1
일부 항목은 17.1% ~ 36.4% 까지 성능이 증가한 것을 보여주고 있지만
테스트 항목에 따라서 5800X가 앞서는 모습을 보여주는 것도 있고 전체적인 평균을 내면
5800X와 비슷한 수준이라고 평가하고 있다.
아무래도 리눅스 게임이 윈도우에 비해서 게임에 대한 지원이 빈약하기 때문일 것으로 보여진다.
테스트의 초점을 조금 바꾸어서 실제 응용프로그램들 워크로드에는 어떤 영향이 있는지 보면
항목이 많은 관계로 일부만 가져온 것이다.
특정한 워크로드에서 100%이상의 성능 향상을 보여주고 있으며
위에 보이는 것만 보면 최소 20%이상은 향상된 것으로 보인다.
하지만 실제는....
285개의 항목 중에서 X3D가 기존의 5800X를 앞서는 것은 38.6%라고 한다.
5800X가 앞선 이유는 클럭이 5800X3D보다 높기 때문에 클럭에 영향을 받는 워크로드에서 앞선 결과를 보였기 때문이다.
그럼 리눅스에서 5800X3D는 어디에 이점이 있을까?
벤치마크 항목에서 38.6%의 우위를 보인 워크로드를 보면
AI / ML이 3D cache로 많은 성능의 향상이 있었다고 한다.
그럼 다른 CPU와 비교할때 어느정도의 성능을 나타낼 수 있을까
역시나 동일한 곳에서 ( Ryzen 9 5950X, 5900X, intel i9 12900K ) 를 추가하여 AI / ML 항목을 가지고 테스트를 하였다.
https://www.phoronix.com/scan.php?page=article&item=5800x3d-part-two&num=1
경쟁사인 인텔(intel)의 onDNN이라는 신경망 라이브러리를 이용한 벤치 결과 입니다.( https://github.com/oneapi-src/oneDNN )
5800X3D가 2배의 코어를 가지고 있는 5950X를 비롯하여 5900X, i9 12900K보다 더 나은 성능을 보여주고 있습니다.
더욱 놀라운 것은 전력 소비량도 적으면서 위 결과를 보여준다는 것입니다.
결과 값이라는 것은 워크로드에 따라서 많은 차이를 가지게 됩니다. 또 다른 것을 보면
5800X3D가 낮은 전력소비를 보여주며 다른 CPU들 보다 더 낳은 성능을 보여주고 있습니다.
Numpy 벤치마크입니다.
12900K에는 떨어지는 성능이지만 동사 5900X와 비슷하며 5950X보다는 앞선 성능을 보여주며
전력소모도 양호한 상태를 보여주고 있습니다.
ONNX Runtime 1.11 테스트는 5950X를 앞지르고 12900K에 근접하는 성능을 보여주고 있고
전력소모는 다른 CPU에 비해서 매우 적은 수치를 기록하고 있습니다.
Open Porous Media Git 결과입니다.
스레드 1일대는 모든 CPU를 앞지르고 있으며 역시 전력소모는 다른 CPU와 비교시 적은 것을 알 수 있습니다.
쓰레드가 증가할때마다 5900X, 5950X와 차이가 줄어들다가
8쓰레드가 되니 비슷한 성능을 보여줍니다.
하지만 역시나 놀라운 것은 전력사용량은 매우 적으면서 저런 수치의 결과를 보여주었다는 것입니다.
3D cache로 특정한 워크로드에서는 5900X, 5950X을 앞서는 성능을 보여주고 있습니다.
더구나 전력소모량이 매우 적습니다.
이러한 결과로 보면 AMD에서는 AI / ML 의 열풍으로 인하여 많은 수요를 요구하는 시장인
Server 시장을 위해 만들어진 물건이 3D cache라고 생각됩니다.
그것을 미리보기.... 또는 맛보기로 일반시장에 5800X3D로 출시하여
시장성과 같은 것을 확인하는 것으로 생각됩니다.
그러다보니 다른 제품 5900X3D, 5950X3D은 왜 없는가?
현재 슈퍼컴퓨터 및 서버시장의 Milan-X 수요가 상당해서 저 제품을 만들 여력도 없는데
값이 싼 저 제품을 굳이 만들어서 시장에 확인을 할 필요는 없는 것이지요.
위의 AI / ML 워크로드에 대한 결과만 봐도 그럴 것 같습니다.
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