“怎么绕过Matlab的C脚AMD CPU功能”

cpu审查的一个困难是，它代表判断新功能和新软件的最佳时间，也代表尝试深入研究特定软件的最差时间。 评论家使用测试可能是因为供应商建议进行测试，而没有考虑intel和amd在系统上的性能是否相同。 在某些情况下，供应商无法确定应用程序的编译方法，因此测试在一个平台上的运行速度可能比在另一个平台上快得多。 这是哪个时代的一个？

我在threadripper 3970x / cascade lake x联合判断中公布了matlab数据，是因为英特尔推荐将该测试和业务负荷作为英特尔hedt台式机产品系列的展示。 我特别建议英特尔在集成avx-512时，记住一个18核以上、比例相对较小的应用程序。 即使是专业的应用也不可能永远完美地扩展。 在此评论中，英特尔知道自己不会在更高性能的时钟和轻量级线程应用的触点上落败。 在这种情况下，一般来说，轻度是指不能完全扩展到64个线程的应用程序，而不是不能扩展到4到8个线程以上的应用程序。 轻轻调用应用程序时。 很明显，threadripper 3960x和3970x在每个可根据线程数量进行扩展的应用程序中均超过了10980xe，特别是在3970x的情况下。 因此，要了解如何比较性能，探索英特尔最强大的行业是值得的。

不

为了进行这一审查，英特尔推荐了aixprt、adobe premiere pro、matlab和sony catalyst四种业务负载。 我觉得在系统开始运行aixprt之前，判断aixprt的时间增加了，吸引力降低了。 这是正确的，因为adobe现在要求提供信用卡，以便免费试用软件7天。 决定测试matlab和sony catalyst。 我知道8天前redditor nedflanders1976进行的调查和报告。

他写道:

使用IntelMathKernellibrary(mkl )时，matlab在amd cpu上的运行速度非常慢。 这是因为intel mkl采用了与众不同的cpu调度程序，通过cpu对simd的支持，没有使用相对有效的代码路径，而是基于供应商字符串查询的结果。 如果cpu来自amd，则无论amd cpu是否支持更有效的simd扩展(如avx2)，mkl都将避免sse3-sse4或avx1 / 2扩展，并采用sse1。

不知道100%以上的解释对现代应用是否完全正确。 例如，sse2支持从根本上内置了amd64规范。 这是因为该库很可能至少输出amd芯片的sse2代码。 但是，sse2在这些领域也已有近20年的历史，像avx和avx2这样的新的simd套件提供了更强大的性能。 两种类型的cpu都可能支持旧的simd集，但英特尔保留了更新的集。 虽然无法准确说明英特尔mkl的优化方法，但您可以验证是否应用了不同级别的simd优化，如下例所示:

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