Matlab으로 아래와 같은 단순코드 (matrix에서 데이터 읽고 읽은 것을 simulink에 넣고 계산결과를 빈 matrix에 넣는)를 계산하는데
tStart = tic;
Input = horzcat(time,Combined_DB((751*(j-1)+1):(751*j),i));
sim('delay_sim');
Delayed_DB((751*(j-1)+1):(751*j),i) = simout;
elapsedTime = toc(tStart)
amd Ryzen7 2700x (3.7GHz, 8cores)
intel i7-7700 (3.6GHz, 4cores)
를 사용했을 때 각각, 0.1258s / 0.045s 걸리는데 원래 이렇게 amd가 Matlab 계산에 느린가요? 3배정도 차이날 정도로?
체감상 계산이 너무 오래걸리길래 비교해보니 너무 차이가 나네요.
메모리 용량과 디스크 상태는 같은 것이죠?
디스크는 라이젠은 인텔ssd 2.5인치형, 인텔은 삼성 850 m.2입니다.
별 차이가 없을 것 같은데 3배 차이나는건 좀 이상하네요.
제가 그냥 얼핏 생각해봐도 별 차이 안 날 듯하고...
인텔 머신을 SATA SSD로 바꿔서 비교해보시던지
라이젠의 코어수를 바이오스에서 줄여서(메뉴가 있다면) 같은 4코어 급으로 만들어서 비교해 보시던지
하는게 다일 듯합니다..
역시나 오래된 프로그램인지라 코어빨 보다는 클럭빨인 듯합니다...
더구나 인텔은 노트북 환경(한성 보스몬스터), 라이젠은 데탑(+좋은 쿨링 케이스)인데도 그러네요.
물론 다른 원인에서 기인한 것일 수도 있겠지만, 한 세달전? 인텔 cpu가 미친듯이 올라 강제로 amd 처음 써보는 입장에서 선입견이 생기려하네요.
AMD를 재대로 돌리려면 무조건 바이오스와 드라이버는 최신으로 하는 것만 저는 머리속에 있고
혹시나 AMD코어수 줄일수 있으면 줄여 보세요..
매틀랩이 돌아가는 환경은 4코어라고 되어 있으니까요.. 더 이상의 많은 코어가 걸림돌이 될지도 모르겠습니다..
저는 사실 메틀랩을 아예 모르기에..
이 질문 답해주다가 나온 것입니다만..
https://kr.mathworks.com/support/sysreq.html
요근래에 뒤져본건데 그 외 AVX2 가 걸리면 보통 이런 하드웨어 명령어 가속기능은 인텔이 빨리 적용하고 AMD가 한두발 느립니다..
여기보니
Ryzen 7 performs well only when all 8 cores are used, therefore, it is very bad for MATLAB and any single core software.
이런말있네요.
각 과정별 시간을 분석해보는게 좋겠네요.
예상엔 특정조건에서의 메모리 레이턴시나 캐쉬밴드위스 차이가 영향을 주었을거 같네요.
시뮬링크에서 연산량이 증가하면 데이터병합 횟수가 감소하여 캐쉬나 메모리 엑세스 빈도가 달라져서, 속도차가 줄어들거 같습니다.
라이젠의 장점을 살리시려면 병렬연산 코드로 바꾸어 최적화하시는게 좋겠죠.
참고로 저는 코어 56개까지도 돌려봤습니다. 다만 윈도우 환경에서 매틀랩은 코어당 절반정도만 점유율만 사용해서 효율이 떨어지긴 합니다.
matlab 한번도 안써봤는데 ..
대용량 계산을 해보세요 .. 메모리에서 로드해서 계산해서 다시 쓰는거라면..
메모리 속도도 관련 있는듯 싶은데 ..
멀티코어를 제대로 지원하는 거면.. 대용량에서는 amd가 빠를듯 싶은데요.
여기 보시면 끝에쯤에 ..
1800x 와 7700k 비교 한거 있는데 ..
거의 동등하게 나옵니다..
오히려 ...엑셀에서 .. 쳐지네요 ㅋ 원래 amd 가 엑셀엔 약했는데..
대용량 데이터를 엑셀로 좀 저리하다보면 매번 응답없음 뜨는 것도 머리 아파서..
코드 통해서 데이터 편집하는게 빠르긴 한데, 매번 중간중간 출력해 보는거보다 엑셀로 직접 데이터 값 변화를 확인하는게 마음이 놓여서 매번 잘 안되더라구요..
https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/396296-what-if-anything-can-be-done-to-optimize-performance-for-modern-amd-cpu-s
제 생각에는 blas, lapcak 등.. 대부분이 MKL과 같이 intel에 적합하도록 build 되어서 그런거 아닐까 생각됩니다. 개인적으로 library들을 본인 PC에서 opensource기반으로 재빌드할 수 있게 해주거나, octave처럼 최소한 선택이라도 할 수 있게 해주면 해결이 될 것 같은데, matworks 에서는 그런 선택을 제공하지 않는것 같습니다.
저역시도 제가 짠 일반적인 코드와는 다르게 matlab을 이용할때는 성능하락을 경험하고 있네요. 아쉬운 부분입니다.
컴퓨터를 새로 구입해야 하는데 (MATLAB, 구조 해석 소프트웨어용)
본글 내용처럼 많이 차이나면 Intel 9900K로 가야할듯 하고, 10~20% 차이라면 3900X로 가려고 고민중입니다.
저의 경우에는 2020부터는 Matlab용으로 AMD 추천입니다.