13代intel和7000锐龙生产力（科学计算和编译能力）测试汇总

coooool_boy

这是一个13代intel和7000锐龙生产力测试汇总贴。我发这贴的初衷是，给各位看官选购cpu进行生产力活动，做一个参考。

---------------  前言 -----------------------------------------------------------------------------------------
之所以产生这种想法，是因为我经常逛B站，chh论坛，NGA等，几乎没有一个关于生产力的靠谱测试。一些自媒体确实在评测里面增加了一些生产力项目跑分和测试，但是，关键问题就是，这些项目既不实用，也不准确，甚至很多测试案例都是有问题的。生产力项目测试往往专业性强，比如linux内核编译、一些开源项目的编译、计算流体动力学案例测试、计算化学案例测试等，每一个项目背后都是一个行业，不能强求自媒体的测试具有多强的专业性。这就导致很多有意思的观点，比如，“大小核生产力无用论”，“amd适合生产力，intel适合打游戏”，“源码编译老老实实用amd，全大核心编译有优势”，“linux系统大小核调度有问题，老实用amd”。实际上，很多看法都是主观的。

为了打破这些主观看法，本贴的初衷就是，用测试数据说话，就像linus.你的上帝.torvalds所说，talk is cheap, show me your code。本贴支持各位看管分享你的观点，但任何观点都应该建立在足够的数据之上。

---------------  生产力定义 ------------------------------------------------------------------------------------
首先要强调，本贴中所说的生产力，就是狭义的指科学计算和程序编译。科学计算指计算力学，计算化学，通常来说，科学计算涉及到专业技能和邻域。程序编译，可以是开源代码的编译测试，典型的，比如linux内核编译测试。此外，也可以是一些软件的测试，包括计算流体相关的ANSYS fluent软件案例测试，开源软件OpenFOAM测试，Matlab案例测试，python案例测试，c或者cpp案例测试，等等（楼主是某高校土博，干的是计算流体，因此对计算流体方面比较熟悉，也用了好几年linux系统，也略懂一些编译）。

---------------  发帖形式 --------------------------------------------------------------------------------------
很显然，这个工作量，不是我一个人能够完成的。因此，楼主希望具有专业技能的看官，特别是用上了13代intel，7000amd的。能够分享你们的知识和测试案例，然后，其他人可以根据你分享的测试案例，也再个人pc上进行测试。其实，你用的如果是12代，或者5000锐龙，或者是epyc，县城撕裂者等，都可以分享。我相信这些测试案例都具有参考价值。

举个例子，楼主用的是13900k，那么最近我用13900k测试了linux-6.1-rc5内核的编译，那么我就可以将编译过程简单分享出来。如果有另一位看管，他恰好用的是7950x，同时也懂linux内核编译，那么他将他的编译过程和时间分享出来。这样，13900k和7950x关于linux内核的编译性能，就能通过对比知晓。

再举个例子，你对chromium的源代码编译很感兴趣，你想知道究竟是13900k编译快，还是7950x编译快。那么，你可以先自己编译一次，分享你的编译过程（源码如何获取，如何编译，大概要多久等），这如果有另一位看官，恰恰对你的分享感兴趣，也有7950x的电脑，那么他可能会基于你的案例进行测试，同时分享给你测试结果。

请尽可能分享一些开源代码编译测试，保证源码是可自由获取的，最好源码就在github，gitlab。如果要分享一些专业软件的测试案例，也可以，但请提供测试案例的源程序。比如，可以分享软件ANSYS Fluent的测试案例，因为这个软件确实很能说明cpu的性能，但也需要提供相应的源程序（fluent的cas文件）。

本贴支持分享，不支持白嫖。如果你直接就发贴说“帮我测试xxx”，抱歉，大概率没人回复你。但是你可以这样，“我的电脑配置是xxx，我测试了xxx项目，源文件的网盘链接如下xxxx，我想知道xxx项目在13900k上的编译情况，测试过程是，先执行xxx，再xxx，最后xxx。希望有人帮我测试一下。”

楼主也会不定期分享一些测试项目，供大家参考。

此外，各位看官也可以分享一些网上已有的关于生产力测试的案例、视频、或者网站链接。

-----------------  统计  --------------------------------------------------------------------------------------
我会定期将一些有价值的案例分享进行统计。会按照如下形式进行统计。

例如： linux内核编译速度测试：5楼（13900k平台测试），13楼（7900x平台测试），29楼（epyc7T83平台测试）。

希望各位具有专业技能的、或者有兴趣的看管都能参与进来。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

coooool_boy

分享个13900k在linux系统下，编译linux内核的测试案例。内核从kernel.org直接获取，版本linux-6.1-rc5。
编译平台：linux 6.0.9 + dwm + 13900k，cpu默认设置，内存a die 7000hz。
执行：保持config默认，即make menuconfig后，不作额外设置，保持，退出，然后执行time make -j32，time命令统计时间。
结论：
线程全调用（make -j32），编译耗时：46.6s；
调用16个线程（make -j16），编译耗时：1分1秒；
调用8个线程（make -j8），编译耗时：1分30秒；

一些有意思的事：我在多次编译过程中，发现，目前linux内核对于大小核的调度是，优先调用大核心，再小核心，最后是多线程。例如，13900k编译时，如果make -j16，会发现，8个大核被占有，8个小核被占用。如果make -j8，会发现，仅8个大核被占有。

调用16线程，如下。过程中，8个大核心被始终占用，小核心的调用有点迷。


调用8线程，如下。过程中，8个大核心被始终占用，并不会调用小核心。

coooool_boy

liu8866543 发表于 2022-11-20 18:45
ANSYS fluent一般怎么测？

瞬态可以测三维圆柱绕流，稳态可以测三维台阶，最好是几百万网格，大涡模拟案例，纯结构化网格。流体测下来比较费时间。我记得东岳流体的论坛有一些测试案例，他们专门用来测试工作站性能的，fluent的和openfoam的都有。流体比较吃内存带宽。

coooool_boy

koney 发表于 2022-11-20 19:22
媒体测试最大的问题是根本看不出大小核的兼容性问题，全部多线程跑满很强， 但是在实际负载下不可能只跑一 ...

我测试下，后台挂一个16线程的程序，通过mpirun执行的。前台挂一个谷歌浏览器，在挂一个qemu的win10虚拟机。后台这个16进程的程序，牢牢占死了8个大核心的线程和8个小核心。虚拟机大小核调度有问题，在大小核线程间跳来跳去。目前似乎没解决办法，当然，linux下可以通过taskset绑定pid到指定cpu，强制改变进程的亲和性。在我看来，linux目前关于大小核的调度，除了个别程序，大多数情况下都没问题，基本都是优先大核心实体，再小核心，最后是大核心的多线程。看来小核心似乎比大核心的多线程调用优先级高。

coooool_boy

HyperSPH 发表于 2022-11-20 21:39
楼主想法很不错，但是举手的不会多，cfd-online的硬件版块评测也不过如此。一方面门槛高，另一方面代码采用 ...

没事，我看还是有很多人愿意分享一些看法和观点，我觉得都挺好呀。至于说案例测试，确实费时费力，也可以汇总一些网上已有的测试，总之能给生产力用户形成一个参考，那就是这帖子的目的就达到了。

coooool_boy

人撞猪上 发表于 2022-11-21 02:49
Mpirun执行的那是16个进程不是线程

是进程，笔误了，哈哈。

coooool_boy

QSG 发表于 2022-11-20 22:29
为啥我觉得消费级测生产力没啥用

也不能这么说。确实，我们组也有3990x，还有epyc等工作站，但是，个人电脑还是要执行一些生产力项目的。用13代或者7000锐龙跑生产力，大概是研究生居多，有些研究生导师压根不会购买专业工作站，为了发文章很多学生都是自己配pc。所以，测试还是有一些参考价值的。

coooool_boy

今天分享一个计算流体动力学开源软件OpenFOAM的测试案例，这个案例出自于cfd中文网，两年前的旧案例了，不过可以做作为并行算力测试的benchmark。原贴子：https://www.cfd-china.com/topic/3988/200万网格并行算力测试-openfoam版本。

案例分享：cloud.189.cn/web/share?code=67VzieMvYz2m（访问码：41fk）

这个测试案例比较专业，需要编译openfoam，搞流体的看官可以测测。我用13900k测试出来的结果有点奇怪。mpirun调用8核时，计算结果是最快的，只需要106.23s。

三种可能，1.我的测试有问题；2.算例压力太小，通常来说，数值计算确实不是核心越多算得越快，还需要匹配内存带宽；3.-np 8是只调用了大核心，超过后，比如-np 10，就会调用8大核心，2小核心。也有可能是小核心在计算中拖后腿了，如果是这样，7000锐龙全大核心搞计算，应该会更快？？

这个案例有空还值得在研究下，比如强制对进程绑核，不知道会不会更快些。

coooool_boy

roychan 发表于 2022-11-23 03:41
Linux 内核编译可以用 make allmodconfig，这样会编译内核当中所有的模块，工作量更大。 ...

早上抽空又编译了下，平台：linux内核6.0.9，13900k + 海力士adie 32x2，7000hz，cpu设置默认。
make allmodconfig生成配置文件，time make -j32，需要时间8分55秒；
make allyesconfig生成配置文件，time make -j32，需要时间10分02秒；