• MSI Armor GTX 1070 Ti по цене 1070 - надо брать!!! ">MSI Armor GTX 1070 Ti по цене 1070 - надо брать!!!
• Последние GTX 1060 ASUS по СТАРОЙ ЦЕНЕ
• Новейший 6 ядерный Core i5 - по цене 4 ядерного i3 8350K в Регарде

Вы можете отметить интересные вам фрагменты текста,
которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.

Изучаем влияние объема оперативной памяти DDR3 на производительность процессоров в играх. Июль 2016 (ОС Windows 7)

Phoenix 20.07.2016 06:00 Страница: 1 из 4 | | версия для печати | | архив

• Стр. 1: Вступление, конфигурация, методика тестирования, результаты тестов в Company of Heroes 2 и Dead Rising 3
• Стр. 2: Результаты тестов в Grand Theft Auto V, Lords of the Fallen и Project CARS
• Стр. 3: Результаты тестов в Sleeping Dogs, StarCraft II: Legacy of the Void и Stronghold Crusader 2
• Стр. 4: Результаты тестов в Witcher 3: Wild Hunt - Blood and Wine и Watch Dogs, среднегеометрические результаты, заключение

Вступление

В последние несколько месяцев на российском рынке комплектующих наблюдается тенденция, нехарактерная для нынешнего кризисного периода: цены на модули оперативной памяти рухнули до неприлично низкого уровня.

В связи с этим событием было решено проверить влияние объема оперативной памяти DDR3 на производительность процессоров. Почему именно этот тип памяти, а не DDR4? Потому что память стандарта DDR3 установлена в большинстве игровых ПК и до сих пор является актуальной для сборки новых системных блоков на базе процессоров Intel и AMD.

В данном материале будут протестированы следующие комплекты оперативной памяти:

• 2 х 8 Гбайт (DDR3-1866 МГц);
• 2 х 4 Гбайт (DDR3-1866 МГц);
• 2 х 2 Гбайт (DDR3-1866 МГц).

Для полноты картины тесты будут проведены с конфигурациями, основанными на процессорах Core i7-4790K, Core i3-4370, FX-9590 BE и A10-7890K.

Тестовая конфигурация

Тесты проводились на следующем стенде:

• Материнская плата №1: GigaByte GA-Z97X-UD5H, LGA 1150;
• Материнская плата №2: Gigabyte GA-990FXA-UD5, АМ3+;
• Материнская плата №3: ASRock FM2A88X Extreme6+, FM2+;
• Видеокарта: GeForce GTX 980 Ti 6144 Mбайт - 1000/7012 МГц (Zotac);
• Система охлаждения CPU: Corsair Hydro Series H105 (~1300 об/мин);
• Оперативная память: 2 x 8192 Мбайт DDR-III 1866 МГц Samsung;
• Оперативная память: 2 x 4096 Мбайт DDR-III 1866 МГц Samsung;
• Оперативная память: 2 x 2048 Мбайт DDR-III 1866 МГц Samsung;
• Дисковая подсистема №1: 64 Гбайт, SSD ADATA SX900;
• Дисковая подсистема №2: 1 Тбайт, HDD Western Digital Caviar Green (WD10EZRX);
• Блок питания: Corsair HX850 850 Ватт (штатный вентилятор: 140 мм на вдув);
• Корпус: открытый тестовый стенд;
• Монитор: 27" ASUS PB278Q BK (Wide LCD, 2560x1440 / 60 Гц).

Процессоры:

• Core i7-4790K - 4000 МГц;
• Core i3-4370 - 3800 МГц;


• FX-9590 BE - 4700 МГц;
• A10-7890K - 4100 МГц.

Программное обеспечение:

• Операционная система: Windows 7 x64 SP1;
• Драйверы видеокарты: Nvidia GeForce 368.39 WHQL.
• Утилиты: Fraps 3.5.99 Build 15618, AutoHotkey v1.0.48.05, MSI Afterburner 4.2.0.

Инструментарий и методика тестирования

Для более наглядного выявления разницы все игры, используемые в качестве тестовых приложений, запускались в разрешении 1920 х 1080.

В качестве средств измерения быстродействия применялись встроенные бенчмарки, утилиты Fraps 3.5.9 Build 15586 и AutoHotkey v1.0.48.05. Список игровых приложений:

• Company of Heroes 2 (Бенчмарк).
• Dead Rising 3 (Зона авиакатастрофы).
• Grand Theft Auto V (Лос-Сантос).
• Lords of the Fallen (Цитадель Замкового Камня).
• Project CARS (Трасса Монца).
• Sleeping Dogs (Бенчмарк).
• StarCraft II: Legacy of the Void (Предчувствие тьмы).
• Stronghold Crusader 2 (Штурм крепости).
• Witcher 3: Wild Hunt - Blood and Wine (Туссент).
• Watch Dogs (Паркер сквер).

Во всех играх замерялись минимальные и средние значения FPS. В тестах, в которых отсутствовала возможность замера минимального FPS , это значение измерялось утилитой Fraps. VSync при проведении тестов был отключен.

Перейдем непосредственно к тестам.

Результаты тестов: сравнение производительности

Company of Heroes 2 (Бенчмарк)

• Версия 4.0.0.21400.
• DirectX 11.
• Полноэкранное сглаживание - среднее.
• Качество графики - максимально высокое.
• Качество текстур - очень высокое.
• Качество снега - высокое.
• Качество физики - высокое.

1920х1080

Dead Rising 3 (Зона авиакатастрофы)

• Версия Update 6.
• DirectX 11.
• Полноэкранное сглаживание - FXAA.
• Фильтрация текстур (анизотропная) - 16х.
• Уровень детализации - ультра высокий.
• Качество игры - полное.
• Объемный свет - включен.
• Размытие при движении - включено.
• Размытие изображения - включено.
• Качество прорисовки зомби - высокое.
• Качество прорисовки теней - высокое.
• Качество текстур - высокое.
• Подповерхностное рассеивание - включено.
• Качество отражений - высокое.
• Качество неба - высокое.

Пользователи компьютера часто задаются вопросом о количестве оперативной памяти, необходимой для нормальной работы компьютера и в этой статье вы узнаете все нюансы. Оперативная память одна из важных составных компьютера, которая влияет на скорость работы. И не удивительно, что многих этот вопрос волнует.

Думаю вы знаете, что самыми важными составляющими компьютера являются процессор, видеоадаптер (Видеокарта) и естественно оперативная память. Именно эти компоненты влияют на скорость работы вашего компьютера.

Что касается именно памяти компьютера, то тут имеются несколько критериев: 1) ее стандарт, 2)частность модулей, 3)задержки таймингов. Эти параметры влияют на мощность. Что касается стандартов Оперативной памяти, то можно выделить всего два, это DDR2 и DDR3. (DDR устарел). А частность модулей имеет такие стандарты DDR2 - 553, 667, 800 и 1066 Мегагерц; для DDR3 - 1066, 1333 и 1600 Мегагерц. Что касается параметров таймингов, то их много. Кому интересно, можете поискать в интернете.

Один из основных параметров компьютера -
это объём ОЗУ. (О перативно З апоминающее У стройство). Может быть 1Гб, 2Гб, 4Гб, или 8Гб. Любая операционная система потребляет определенное количество ОЗУ. Допустим Windows xp потребляет раза в два меньше чем windows 7.

Объёмы ОЗУ
1 гигабайт
В современных компьютерах встречается чаще всего в нетбуках. А также в старых компьютерах 7 летней давности. В принципе 1 гигабайта хватит для выполнения стандартных задач. Допустим работа в Word, просмотр фильмов, для пользования интернетом. Хватит с головой. Но если вы собираетесь покупать компьютер для игр или для работы с видио, то вам 1гб не хватит. На стационарном компьютере 1 гб хватит для игры в need for spead1,2. Это к примеру.

2 гигабайта.
Данный объем памяти часто устанавливают в современных компьютерах, в том числе и нетбуках. Для компьютерных игр и выполнения серьезных задач этот объем тоже не подойдет. Естественно компьютер будет работать быстрее с 2 гб. При выполнении более сложных задач вы будете ощущать нехватку оперативной памяти. Подтормаживает даст о себе знать
4 гигабайта
На данный момент 4гб считается стандартом. Именно столько памяти необходимо для выполнения сложных задач на компьютере. Обрабатывания видио, работа с офисными приложениями, требовательные игры, просмотр видио в формате Full HD без "глюков". Ваш компьютер будет работать на много быстрее с таким объемом памяти, по скольку компьютер меньше будет обращаться к жесткому диску, а в место этого информация будет сохраняться в ОЗУ, что значительно ускоряет работу компьютера. На ноутбуках и нетбуках такой объём позволит повысить работу от батареи за счёт того, что жесткий диск станет работать значительно меньше

8 Гигабайт.
Если в вашем компьютере стоит процессор класса Intel Core i7, i5 или AMD Phenom II X4 или X6, то такой объем оперативной памяти может обеспечить его работай, а меньший объем будет просто напросто тормозить работу такого мощного процессора. Если у вас установлено столько оперативной памяти, то ваш жесткий диск будет работать очень редко, а вся нужная информация будет находиться в озу, что как следствие невероятно ускорит работу компьютера.

Для тех кто в танке)
ОЗУ - это Оперативно Запоминающее Устройство

Если кто не знает сколько у него на компьютере установлено ОЗУ, то это узнать очень легко.
Нажимаете "ПУСК" потом "Панель управления", далее "Система" И два раза левой кнопкой клацаете. Там и написано Объем ОЗУ.

Как правило, при тестировании производительности платформ акцент делается на процессорозависимые приложения. Но скорость системы зависит не только от центрального процессора. И сейчас мы даже не вспоминаем о графически насыщенных приложениях и использовании GPU для вычислений общего назначения, в которых значимую роль играет выбор видеокарты. Речь, как нетрудно догадаться, пойдет о влиянии производительности памяти, и нашей попытке количественно оценить это влияние.

Зависимость общей производительности системы от памяти имеет сложный характер, что затрудняет прямую оценку скорости памяти, то есть сравнения различных модулей. Например, память с частотой 1600 МГц имеет вдвое большую пропускную способность, чем 800-мегагерцовая. И синтетические тесты памяти прилежно выведут столбик в два раза выше. Но если вы протестируете целую систему с этими двумя видами памяти с помощью популярных тестовых приложений, на которых обычно тестируют процессоры, то и близко не получите двухкратной разницы в производительности. Интегральный индекс быстродействия может отличаться максимум на несколько десятков процентов.

Это делает синтетические тесты памяти малоинформативными с практической точки зрения. Нельзя, однако, поручиться и за то, что подход с применением реальных приложений дает нам стопроцентно достоверную картину, поскольку велика вероятность, что какие-то режимы, где производительность памяти действительно критична, остались без внимания и не были учтены.

Краткая теория

Чтобы понять специфику проблемы, рассмотрим принципиальную схему взаимодействия приложения, ЦП и подсистемы памяти. Уже давно для описания работы центрального процесса считается удачной аналогия с заводским конвейером. И движутся по этому конвейеру инструкции из программного кода, а функциональные модули процессора обрабатывают их словно станки. Тогда современные многоядерные ЦП будут подобны заводам с несколькими цехами. Например, работу технологии Hyper-Threading можно сравнить с конвейером, по которому едут вперемешку детали сразу нескольких автомобилей, и умные станки обрабатывают их одновременно, по метке на деталях определяя, к какой модели машины они относятся. Например, собирается красная и синяя машины, тогда красящий станок использует красную краску для деталей красной машины и синюю краску для синей. И поток деталей сразу для двух моделей позволяет лучше загрузить станки. А если аппарат для покраски будет иметь два распылителя, и сможет красить одновременно две детали в разные цвета, конвейер сможет работать на полную мощность вне зависимости от того, в каком порядке будут поступать детали. Наконец, последний писк моды, реализуемый в будущих процессорах AMD, в которых различные ядра ЦП будут иметь некоторые общие функциональные блоки, можно сравнить с идеей сделать часть особо громоздких и дорогих станков общей для двух цехов, чтобы сэкономить заводскую площадь и сократить капитальные затраты.

С точки зрения данной аналогии, системная память будет являться внешним миром, который поставляет на завод сырье и принимает готовый продукт, а кэш-память - это некий склад непосредственно на заводской территории. Чем больше у нас системной памяти, тем больший виртуальный мир мы можем обеспечивать выпускаемой продукцией, и чем больше частота ЦП и количество ядер, тем мощнее и производительнее наш завод. А чем больше размер кэш-памяти, то есть заводского склада, тем меньше будет обращений в системную память - запросов на поставку сырья и комплектующих.

Производительность памяти в этой аналогии будет соответствовать скорости транспортной системы по доставке сырья и отправке деталей во внешний мир. Допустим, доставка на завод осуществляется при помощи грузовиков. Тогда параметрами транспортной системы будут вместимость грузовика и скорость движения, то есть время доставки. Это хорошая аналогия, так как работа ЦП с памятью осуществляется с помощью отдельных транзакций с блоками памяти фиксированного размера, причем данные блоки расположены рядом, в одном участке памяти, а не произвольно. И для общей производительности завода важна не только скорость работы конвейера, но и оперативность подвоза компонентов и вывоза готовых изделий.

Произведение объема кузова на скорость движения, то есть количество грузов, которые можно перевезти в единицу времени, будет соответствовать пропускной способности памяти (ПСП). Но очевидно, что системы с одинаковой ПСП не обязательно равноценны. Важно значение каждого компонента. Скоростной маневренный грузовичок может оказаться лучше, чем большой, но медленный транспорт, так как необходимые данные могут лежать в различных участках памяти, расположенных далеко друг от друга, а вместимость грузовика (или объем транзакции) много меньше общего объема (памяти), и тогда даже большому грузовику придется совершить два рейса, и его вместимость не будет востребована.

Другие же программы имеют так называемый локальный доступ к памяти, то есть они читают или пишут в близко расположенные ячейки памяти - им относительно безразлична скорость случайного доступа. Это свойство программ объясняет эффект от наращивания объемов кэш-памяти в процессорах, которая, благодаря близкому расположению к ядру, в десятки раз быстрее. Даже если программа требует, например, 512 МБ общей памяти, в каждый отдельный небольшой промежуток времени (например, миллион тактов, то есть одна миллисекунда), программа может работать только с несколькими мегабайтами данных, которые успешно помещаются в кэше. И потребуется только обновлять время от времени содержимое кэша, что, в общем, происходит быстро. Но может быть и обратная ситуация: программа занимает всего 50 МБ памяти, но постоянно работает со всем этим объемом. А 50 МБ значительно превышают типичный размер кэша существующих настольных процессоров, и, условно говоря, 90% обращений к памяти (при размере кэша в 5 МБ) не кэшируются, то есть 9 из 10 обращений идут непосредственно в память, так как необходимых данных нет в кэше. И общая производительность будет почти полностью лимитирована скоростью памяти, так как процессор практически всегда будет находиться в ожидании данных.

Время доступа к памяти в случае, когда данных нет в кэше, составляет сотни тактов. И одна инструкция обращения к памяти по времени равноценна десяткам арифметических.

«Памятенезависимые» приложения

Позволим себе один раз использовать такой корявый термин для приложений, производительность в которых на практике не зависит от смены модулей на более высокочастотные и низколатентные. Откуда вообще такие приложения берутся? Как мы уже отметили, все программы имеют различные требования к памяти, в зависимости от используемого объема и характера доступа. Каким-то программам важна только общая ПСП, другие, наоборот, критичны к скорости доступа к случайным участкам памяти, которая иначе называется латентностью памяти. Но очень важно также, что степень зависимости программы от параметров памяти во многом определяется характеристиками центрального процессора - прежде всего, размером его кэша, так как при увеличении объема кэш-памяти рабочая область программы (наиболее часто используемые данные) может поместиться целиком в кэш процессора, что качественно ускорит программу и сделает её малочувствительной к характеристикам памяти.

Кроме того, важно, как часто в коде программы встречаются сами инструкции обращения к памяти. Если значительная часть вычислений происходит с регистрами, велик процент арифметических операций, то влияние скорости памяти снижается. Тем более что современные ЦП умеют изменять порядок выполнения инструкций и начинают загружать данные из памяти задолго до того, как те реально понадобятся для вычислений. Такая технология называется предвыборкой данных (prefetch). Качество реализации данной технологии также влияет на памятезависимость приложения. Теоретически, ЦП с идеальным prefetch не потребуется быстрая память, так как он не будет простаивать в ожидании данных.

Активно развиваются технологии спекулятивной предвыборки, когда процессор, даже ещё не имея точного значения адреса памяти, уже посылает запрос на чтение. Например, процессор для номера некоторой инструкции обращения к памяти запоминает последний адрес ячейки памяти, которая читалась. И когда ЦП видит, что скоро потребуется исполнить данную инструкцию, он посылает запрос на чтение данных по последнему запомненному адресу. Если повезет, то адрес чтения памяти не изменится, или изменится в пределах читаемого за одно обращение к памяти блока. Тогда латентность доступа к памяти отчасти скрадывается, поскольку параллельно с доставкой данных процессор исполняет инструкции, предшествующие чтению из памяти. Но, разумеется, такой подход не является универсальным и эффективность предвыборки сильно зависит от особенностей алгоритма программы.

Однако разработчики программ также в курсе характеристик современного поколения процессоров, и зачастую в их силах (при желании) оптимизировать объем данных таким образом, чтобы он помещался в кэш-памяти даже бюджетных процессоров. Если мы работаем с хорошо оптимизированным приложением - для примера можно вспомнить некоторые программы кодирования видео, графические или трехмерные редакторы, - у памяти, с практической точки зрения, не будет такого параметра, как производительность, будет только объем.

Еще одна причина, по которой пользователь может не обнаружить разницы при смене памяти, состоит в том, что она и так слишком быстрая для используемого процессора. Если бы сейчас все процессоры вдруг замедлились в 10 раз, то для производительности системы в большинстве программ стало бы абсолютно все равно, какой тип памяти в ней установлен - хоть DDR-400, хоть DDR3-1600. А если бы ЦП радикально ускорились, то производительность значительной части программ наоборот стала бы гораздо существеннее зависеть от характеристик памяти.

Таким образом, реальная производительность памяти есть величина относительная, и определяется в том числе и используемым процессором, а также особенностями ПО.

«Памятезависимые» приложения

А в каких пользовательских задачах производительность памяти имеет большее значение? По странной, но на самом деле имеющей глубокие основания причине - в случаях, которые сложно тестировать.

Тут сразу вспоминаются игрушки-стратегии со сложным и «медленным» искусственным интеллектом (ИИ). Ими никто не любит тестировать ЦП, так как инструменты для оценки либо отсутствуют, либо характеризуются большими погрешностями. На скорость выработки решения алгоритмом ИИ влияют множество факторов - например, иногда закладываемая в ИИ вариативность решений, чтобы сами решения выглядели более «человеческими». Соответственно, и реализация различных вариантов поведения занимает разное время.

Но это не значит, что у системы в данной задаче нет производительности, что она не определена. Просто её сложно точно вычислить, для этого потребуется собрать большое количество статистических данных, то есть провести множество испытаний. Кроме того, такие приложения сильно зависят от скорости памяти из-за использования сложной структуры данных, распределенных по оперативной памяти зачастую непредсказуемым образом, поэтому упомянутые выше оптимизации могут просто не работать или действовать неэффективно.

Достаточно сильно от производительности памяти могут зависеть и игры других жанров, пусть не со столь умным искусственным интеллектом, зато с собственными алгоритмами имитации виртуального мира, включая физическую модель. Впрочем, они на практике чаще всего упираются в производительность видеокарты, поэтому тестировать на них память также бывает не очень удобно. Кроме того, важным параметром комфортного игрового процесса в трехмерных играх от «первого лица» является минимальное значение fps: его возможное проседание в пылу жестокой битвы может иметь самые плачевные для виртуального героя последствия. А минимальный fps тоже, можно сказать, невозможно измерить. Опять же - из-за вариативного поведения ИИ, особенностей расчета «физики» и случайных системных событий, которые тоже могут приводить к проседанию. Как прикажете в таком случае анализировать полученные данные?

Тестирование скорости игр в демо-роликах имеет ограниченное применение еще и потому, что не все части игрового движка бывают задействованы для воспроизведения демки, и в реальной игре на скорость могут влиять иные факторы. Причем даже в таких наполовину искусственных условиях минимальный fps непостоянен, и его редко приводят в отчетах о тестировании. Хотя, повторимся, это наиболее важный параметр, и в тех случаях, когда идет обращение к данным, проседание fps весьма вероятно. Ведь современные игры, в силу своей сложности, разнообразия кода, включающего помимо поддержки физического движка и искусственного интеллекта также подготовку графической модели, обработку звука, передачу данных через сеть и пр., очень зависят как от объема, так и от производительности памяти. Кстати, будет заблуждением считать, что графический процессор обрабатывает сам всю графику: он только рисует треугольники, текстуры и тени, а формированием команд все равно занимается ЦП, и для сложной сцены это вычислительно емкая задача. К примеру, когда вышел Athlon 64 с интегрированным контроллером памяти, наибольший прирост в скорости по сравнению со старым Athlon был именно в играх, хотя там не использовались 64-битность, SSE2 и другие новые «фишки» Athlon 64. Именно существенное повышение эффективности работы с памятью благодаря интегрированному контроллеру сделало тогдашний новый процессор AMD чемпионом и лидером по производительности в первую очередь в играх.

Многие другие сложные приложения, прежде всего серверные, в случае которых имеет место обработка случайного потока событий, также существенно зависят от производительности подсистемы памяти. Вообще, используемое в организациях ПО, с точки зрения характера кода программы, зачастую не имеет аналогов среди популярных приложений для домашних персоналок, и поэтому весьма существенный пласт задач остается без адекватной оценки.

Ещё одним принципиальным случаем усиленной зависимости от памяти является режим многозадачности, то есть запуск нескольких ресурсоемких приложений одновременно. Вспомним снова все тот же AMD Athlon 64 с интегрированным контроллером памяти, который к моменту анонса Intel Core выпускался уже в двухъядерном варианте. Когда вышел Intel Core на новом ядре, процессоры AMD стали проигрывать везде, кроме SPEC rate - многопоточном варианте SPEC CPU, когда запускается столько копий тестовой задачи, сколько ядер в системе. Новое интеловское ядро, обладая большей вычислительной мощностью, тупо затыкалось в этом тесте в производительность памяти, и даже большой кэш и широкая шина памяти не помогали.

Но почему это не проявлялось в отдельных пользовательских задачах, в том числе многопоточных? Главной причиной было то, что большинство пользовательских приложений, которые в принципе хорошо поддерживают многоядерность, всячески оптимизированы. Вспомним в очередной раз пакеты для работы с видео и графикой, которые больше всех получают прирост от многопоточности - всё это оптимизированные приложения. К тому же объем используемой памяти меньше, когда код параллелится внутри программы - по сравнению с вариантом, когда запускаются несколько копий одной задачи, а тем более - разные приложения.

А вот если запустить на ПК сразу несколько различных приложений, нагрузка на память возрастет многократно. Это произойдет по двум причинам: во-первых, кэш-память будет поделена между несколькими задачами, то есть каждой достанется только часть. В современных ЦП кэш L2 или L3 - общий для всех ядер, и если одна программа использует много потоков, то они все могут выполняться на своем ядре и работать с общим массивом данных в L3-кэше, а если программа однопоточна, то ей достается весь объем L3 целиком. Но если потоки принадлежат различным задачам, объем кэша будет вынужденно делиться между ними.

Вторая причина заключается в том, что большее количество потоков создаст больше запросов на чтение-запись памяти. Возвращаясь к аналогии с заводом, понятно, что если на заводе работают все цеха на полную мощность, то сырья потребуется больше. А если они делают различные машины, то заводской склад будет переполнен различными деталями, и конвейер каждого цеха не сможет воспользоваться деталями, предназначенными для другого цеха, так как они от разных моделей.

Вообще, проблемы с ограниченной производительностью памяти - главная причина низкой масштабируемости многоядерных систем (после, собственно, приципиальных ограничений возможности распараллеливания алгоритмов).

Типичным примером такой ситуации на ПК будет одновременный запуск игры, «скайпа», антивируса и программы кодирования видеофайла. Пусть не типичная, но совсем не фантастическая ситуация, в которой очень сложно корректно измерить скорость работы, так как на результат влияют действия планировщика в составе ОС, который при каждом замере может по-иному распределять задачи и потоки по разным ядрам и давать им различные приоритеты, временны́е интервалы и делать это в разной последовательности. И опять-таки, наиболее важным параметром будет пресловутая плавность работы - характеристика, по аналогии с минимальным fps в играх, которую в данном случае измерить еще сложнее. Что толку от запуска игры или какой-то другой программы одновременно с кодированием видеофайла, если поиграть нормально не удастся из-за рывков изображения? Пусть даже видеофайл быстро сконвертируется, поскольку многоядерный процессор в данном случае может быть и недогружен. Здесь нагрузка на систему памяти будет гораздо больше, чем при исполнении каждой из перечисленных задач по отдельности.

В случае использования ПК как рабочей станции, ситуация одновременного исполнения нескольких приложений даже более типична, чем для домашнего ПК, и сама скорость работы ещё более важна.

Проблемы тестирования

Сразу целая группа факторов снижает чувствительность ЦП-ориентированных тестов к скорости памяти. Очень чувствительные к памяти программы представляют собой плохие тесты ЦП - в том смысле, что они слабо реагируют на модель ЦП. Такие программы могут различать процессоры с контроллером памяти, снижающим латентность доступа к памяти, и без оного, но при этом в пределах одного семейства почти не реагировать на частоту процессора, показывая сходные результаты при работе на частоте 2500 и 3000 МГц. Часто такие приложения отбраковываются как тесты ЦП, ибо тестеру просто непонятно, что лимитирует их производительность, и кажется, что дело в «чудачествах» самой программы. Будет удивительно, если все процессоры (и AMD, и Intel) покажут в тесте одинаковый результат, но такое вполне возможно для приложения, очень сильно зависимого от памяти.

Чтобы избежать упреков в необъективности и вопросов, почему выбрана та или иная программа, в тесты стараются включать только наиболее популярные приложения, которыми все пользуются. Но такая выборка не совсем репрезентативна: наиболее популярные приложения из-за своей массовости часто очень хорошо оптимизированы, а оптимизация программы начинается с оптимизации её работы с памятью - она важнее, например, чем оптимизация под SSE1-2-3-4. Но совсем не все на свете программы так хорошо оптимизируются; попросту на все программы не хватит программистов, которые умеют писать быстрый код. Опять возвращаясь к популярным программам кодирования, многие из них были написаны при непосредственном активном участии инженеров фирм-изготовителей ЦП. Как и некоторые другие популярные ресурсоемкие программы, в частности медленные фильтры двухмерных графических редакторов и движки рендеринга студий трехмерного моделирования.

В свое время было популярно сравнивать компьютерные программы с дорогами. Эта аналогия потребовалась, чтобы объяснить, почему на некоторых программах быстрее работает Pentium 4, а на некоторых Athlon. Интеловский процессор не любил ветвления и быстрее «ехал» по прямым дорогам. Это очень упрощенная аналогия, но она удивительно хорошо передает суть. Особенно интересно, когда две точки на карте соединяют две дороги - «оптимизированная» прямая качественная дорога и «неоптимизированная» кривая ухабистая. В зависимости от выбора одной из дорог, ведущих к цели, выигрывает тот или иной процессор, хотя в каждом случае они делают одно и тоже. То есть на неоптимизированном коде выигрывает Athlon, а при простой оптимизации приложения выигрывает Pentium 4 - и сейчас мы даже не говорим о специальной оптимизации под архитектуру Netburst: в таком случае Pentium 4 мог бы посоревноваться даже с Сore. Другое дело, что хорошие «оптимизированные» дороги строить дорого и долго, и это обстоятельство во многом предопределило печальную участь Netburst.

Но если мы отойдем от популярных наезженных трасс, то окажемся в лесу - там вообще нет никаких дорог. И немало приложений написаны безо всякой оптимизации, что почти неминуемо влечет сильную зависимость от скорости памяти в случае, если объем рабочих данных превышает размер кэша ЦП. К тому же множество программ пишутся на языках программирования, которые в принципе не поддерживают оптимизацию.

Специальный тест памяти

Для того чтобы корректно оценить влияние скорости памяти на производительность системы в случае, когда память имеет значение (для упомянутых «памятезависимых» приложений, мультизадачности и т. п.), исходя из всех вышеперечисленных обстоятельств и решено было создать специальный тест памяти, который по структуре кода представляет собой некое обобщенное сложное, зависимое от памяти приложение и имеет режим запуска нескольких программ.

Какие плюсы есть у такого подхода? Их очень много. В отличие от «натуральных» программ, возможен контроль над объемом используемой памяти, контроль над её распределением, контроль над количеством потоков. Специальное контролируемое выделение памяти позволяет нивелировать влияние особенностей менеджера памяти программы и операционной системы на производительность, чтобы результаты были не зашумлены, и можно было корректно и быстро тестировать. Точность измерения позволяет производить тест за относительно небольшое время и оценить большее количество конфигураций.

Тест основан на измерении скорости работы алгоритмов из типичных для сложных приложений программных конструкций, работающих с нелокальными структурами данных. То есть данные распределены в памяти достаточно хаотично, а не составляют один небольшой блок, и доступ в память не является последовательным.

В качестве модельной задачи была взята модификация теста Astar из SPEC CPU 2006 Int (кстати, предложенный для включения в этот пакет автором статьи; для теста памяти использован адаптированный для графов алгоритм) и задача сортировки данных с помощью различных алгоритмов. Программа Astar имеет сложный алгоритм с комплексным доступом к памяти, а алгоритмы сортировки числового массива - базовая задача программирования, использующаяся во множестве приложений; она включена, в том числе, для дополнительного подтверждения результатов сложного теста данными производительности простой, но распространенной и классической задачи.

Интересно, что существует несколько алгоритмов сортировки, но они отличаются по типу шаблона доступа к памяти. В некоторых доступ к памяти в целом локален, а другие используют сложные структуры данных (например, бинарные деревья), и доступ к памяти хаотичен. Интересно сравнить, насколько параметры памяти влияют при различном типе доступа - при том, что обрабатывается одинаковый размер данных и количество операций не сильно отличается.

Согласно исследованиям набора тестов SPEC CPU 2006, тест Astar - один из нескольких, в наибольшей мере коррелирующих с общим результатом пакета на x86-совместимых процессорах. Но в нашем тесте памяти объем используемых программой данных был увеличен, так как со времени выпуска теста SPEC CPU 2006 типичный объем памяти возрос. Также программа приобрела внутреннюю многопоточность.

Программа Astar реализует алгоритм нахождения пути на карте с помощью одноименного алгоритма. Сама по себе задача типична для компьютерных игр, прежде всего стратегий. Но используемые программные конструкции, в частности множественное применение указателей, также типичны для сложных приложений - например, серверного кода, баз данных или просто кода компьютерной игры, не обязательно искусственного интеллекта.

Программа осуществляет операции с графом, соединяющим пункты карты. То есть каждый элемент содержит ссылки на соседние, они как бы соединены дорогами. Есть два подтеста: в одном граф строится на основе двухмерной матрицы, то есть плоской карты, а во втором - на основе трехмерной матрицы, которая представляет собой некий сложный массив данных. Структура данных аналогична так называемым спискам - популярному способу организации данных в программах с динамическим созданием объектов. Такой тип адресации в целом характерен для объектно-ориентированного ПО. В частности, это практически все финансовые, бухгалтерские, экспертные приложения. И характер их обращений к памяти разительно контрастирует с типом доступа у оптимизированных на низком уровне вычислительных программ, вроде программ видеокодирования.

Каждый из подтестов имеет два варианта реализации многопоточности. В каждом из вариантов запускается N потоков, но в одном каждая из нитей осуществляет поиск пути на собственной карте, а в другом все нити ищут пути одновременно на одной карте. Так получаются несколько различных шаблонов доступа, что делает тест более показательным. Объем используемой памяти по умолчанию в обоих вариантах одинаков.

Таким образом, в первой версии теста получается 6 подтестов:

• Поиск пути на 2D-матрице, общая карта
• Поиск пути на 2D-матрице, отдельная карта для каждого потока
• Поиск пути на 3D-матрице, общая карта
• Поиск пути на 3D-матрице, отдельная карта для каждого потока
• Сортировка массива с использованием алгоритма quicksort (локальный доступ к памяти)
• Сортировка массива с использованием алгоритма heapsort (сложный доступ к памяти)

Результаты теста

Результаты теста отражают время нахождения заданного количества путей и время сортировки массива, то есть меньшее значение соответствует лучшему результату. В первую очередь качественно оценивается: реагирует ли в принципе данный процессор на заданной частоте на изменение частоты памяти или её настройки, частоту шины, тайминги и т. п. То есть отличаются ли результаты теста на данной системе при использовании различных типов памяти, или процессору хватает минимальной скорости.

Количественные результаты в процентах относительно конфигурации по умолчанию дают оценку прироста или падения скорости работы памятезависимых приложений или мультизадачной конфигурации при использовании различных типов памяти.

Тест сам по себе не предназначен для точного сравнения различных моделей ЦП, так как из-за того, что организация кэшей и алгоритмы предвыборки данных могут у них существенно отличаться, тест может отчасти благоволить определенным моделям. Но качественная оценка семейств ЦП между собой вполне возможна. А память производства различных компаний устроена одинаково, поэтому здесь субъективная составляющая исключена.

Также тест может быть использован для оценки масштабируемости процессоров по частоте при разгоне или внутри модельного ряда. Он позволяет понять, с какой частоты процессор начинает «затыкаться» в память. Часто процессор формально разгоняется сильно, и синтетические тесты, основанные на выполнении простых арифметических операций, показывают соответствующий изменению частоты прирост, но в памятезависимом приложении прироста может и не быть вообще из-за отсутствия соответствующего прироста в скорости памяти. Другая причина заключается в том, что ядро ЦП теоретически может потреблять больше энергии в случае сложного приложения и начнет либо сбоить, либо само снижать частоту, что не всегда возможно выявить в простых арифметических тестах.

Заключение

Если бы платформы и сокеты не менялись столь часто, то всегда можно было бы рекомендовать покупать самую быструю память, так как после апгрейда на новый более мощный и быстрый процессор возрастут и требования к памяти. Однако оптимальной стратегией все же является покупка сбалансированной конфигурации, поскольку сама память тоже прогрессирует, пусть и не так быстро, но ко времени смены процессора, вполне возможно, потребуется обновить и память. Поэтому тестирование производительности подсистемы памяти в сочетании с разными процессорами, в том числе в режиме разгона, остается актуальной и даже насущной задачей, которая позволит выбрать оптимальную связку, не переплачивая за лишние мегагерцы.

На самом деле, проблема ускорения доступа к данным - краеугольный камень современного процессоростроения. Узкое место здесь будет всегда, если только, конечно, сам процессор не будет состоять полностью из кэш-памяти, что, кстати, недалеко от истины - львиную долю площади кристаллов современных ЦП занимает как раз кэш-память разных уровней. (В частности, Intel заработал свои рекордные миллиарды, в том числе, благодаря тому, что в свое время разработал метод более плотного размещения кэшей на кристалле, то есть на единицу площади кристалла помещается больше ячеек кэша и больше байт кэш-памяти.) Однако всегда будут существовать приложения, которые либо невозможно оптимизировать таким образом, чтобы данные умещались в кэш-памяти, либо этим просто некому заниматься.

Поэтому быстрая память зачастую является столь же практичным выбором, как покупка внедорожника для человека, который хочет иметь возможность с комфортом передвигаться как по асфальту, так и по дорогам с «неоптимизированным» покрытием.

• MSI Armor GTX 1070 Ti по цене 1070 - надо брать!!! ">MSI Armor GTX 1070 Ti по цене 1070 - надо брать!!!
• Последние GTX 1060 ASUS по СТАРОЙ ЦЕНЕ
• Новейший 6 ядерный Core i5 - по цене 4 ядерного i3 8350K в Регарде

Вы можете отметить интересные вам фрагменты текста,
которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.

Изучаем влияние частоты оперативной памяти DDR3 на производительность процессоров в играх

Phoenix 30.03.2014 12:00 Страница: 1 из 5 | | версия для печати | | архив

• Стр. 1: Вступление, тестовая конфигурация, инструментарий и методика тестирования, разгон процессоров
• Стр. 2: Результаты тестов в играх A - F
• Стр. 3: Результаты тестов в играх H - T
• Стр. 4: Развернутый анализ результатов
• Стр. 5: Анализ среднегеометрических результатов, заключение

Вступление

В данном обзоре будет изучено влияние частоты оперативной памяти DDR3 на производительность актуальных процессоров.

Для этого были взяты следующие модели ЦП:

• Core i7-3770К;
• Core i3-3240;
• FX-8320;
• A10-5800K.

Работать они будут в связке с оперативной памятью, функционирующей на следующих частотах:

• DDR3 2133 МГц;
• DDR3 1866 МГц;
• DDR3 1600 МГц;
• DDR3 1333 МГц;
• DDR3 1066 МГц.

В графическую подсистему вошли видеокарты GeForce GTX 780 3072 Мбайт и Radeon R9 290X 4096 Мбайт. Сделано это для того, чтобы наиболее полно изучить поставленную цель материала.

Тестовая конфигурация

Тесты проводились на следующем стенде:

• Материнская плата №1: GigaByte GA-Z77X-UD5H, LGA 1155, BIOS F14;
• Материнская плата №2: GigaByte GA-990FXA-UD5, АМ3+, BIOS F12;
• Материнская плата №3: ASRock FM2A85X Extreme4, FM2, BIOS 1.70;
• Видеокарта №1: GeForce GTX 780 3072 Мбайт - 863/6008 МГц (Palit);
• Видеокарта №2: Radeon R9 290X 4096 Мбайт - 1000/5000 Мбайт (Sapphire);
• Система охлаждения CPU: Corsair Hydro Series H100 (~1300 об/мин);
• Оперативная память: 2 x 4096 Мбайт DDR3 Geil BLACK DRAGON GB38GB2133C10ADC (Spec: 2133 МГц / 10-11-11-30-1t / 1.5 В) , X.M.P. - off;
• Дисковая подсистема: 64 Гбайта, SSD ADATA SX900;
• Блок питания: Corsair HX850 850 Ватт (штатный вентилятор: 140 мм на вдув);
• Корпус: открытый тестовый стенд;
• Монитор: 27" ASUS PB278Q BK (Wide LCD, 2560x1440 / 60 Гц).

Процессоры:

• Core i7-3770К @ 4600 МГц;
• Core i3-3240 @ 3400 МГц;


• FX-8350 BE @ 4600 МГц;
• A10-5800K @ 4500 МГц.

Программное обеспечение:

• Операционная система: Windows 7 x64 SP1;
• Драйверы видеокарты: NVIDIA GeForce 335.23 WHQL и AMD Catalyst 14.3 Beta.
• Утилиты: FRAPS 3.5.9 Build 15586, AutoHotkey v1.0.48.05, MSI Afterburner 3.0.0 Beta 19.

Инструментарий и методика тестирования

Для более наглядного сравнения процессоров все игры, используемые в качестве тестовых приложений, запускались в разрешении 1280х1024.

В качестве средств измерения быстродействия применялись встроенные бенчмарки, утилиты FRAPS 3.5.9 Build 15586 и AutoHotkey v1.0.48.05. Список игровых приложений:

• Assassin"s Creed 3 (Бостонский порт).
• Batman Arkham City (Бенчмарк).
• Call of Duty: Black Ops 2 (Ангола).
• Crysis 3 (Добро пожаловать в джунгли).
• Far Cry 3 (Глава 2. Охотники).
• Formula 1 2012 (Бенчмарк).
• Hard Reset (Бенчмарк).
• Hitman: Absolution (Бенчмарк).
• Medal of Honor: Warfighter (Сомали).
• Saints Row IV (Начало игры).
• Sleeping Dogs (Бенчмарк).
• The Elder Scrolls V: Skyrim (Солитьюд).

Во всех играх замерялись минимальные и средние значения FPS. В тестах, в которых отсутствовала возможность замера минимального FPS , это значение измерялось утилитой FRAPS. VSync при проведении тестов был отключен.

Разгон процессоров

Процессоры разгонялись следующим образом. Стабильность разгона проверялась утилитой ОССТ 3.1.0 «Perestroika» путем получасового прогона ЦП на максимальной матрице с принудительной 100% нагрузкой. Соглашусь с тем, что разгон тестируемых CPU не является абсолютно стабильным, но для любой современной игры он подходит на все сто.

При максимальном разгоне у всех процессоров AMD частота контроллера памяти была поднята до 2400-2800 МГц.

Core i7-3770К

Процессор разогнан до частоты 4600 МГц. Для этого множитель был поднят до 46 (100х46), напряжение питания – до 1.2 В, напряжение питания DDR3 – 1.5 В, Turbo Boost – выключен, Hyper Threading – выключен.

Core i3-3240

Штатный режим. Тактовая частота 3400 МГц, базовая частота 100 МГц (100х34), напряжение питания 1.1 В, напряжение питания DDR3 – 1.5 В, Hyper Threading – включен.

• Частота DDR3 – 2133 МГц (100х21.33);
• Частота DDR3 – 1866 МГц (100х18.66);
• Частота DDR3 – 1600 МГц (100х16.0);
• Частота DDR3 – 1333 МГц (100х13.33);
• Частота DDR3 – 1066 МГц (100х10.66).

FX-8320 BE

Процессор разогнан до частоты 4600 МГц. Для этого множитель процессора был поднят до значения 23 (200х23), напряжение питания ядра – до 1.53 В, напряжение питания DDR3 – 1.5 В, Turbo Core и APM – выключены.

• Частота DDR3 – 2133 МГц (200х10.66);
• Частота DDR3 – 1866 МГц (200х9.33);
• Частота DDR3 – 1600 МГц (200х8.0);
• Частота DDR3 – 1333 МГц (200х6.66);
• Частота DDR3 – 1066 МГц (200х5.33).

A10-5800K

Процессор разогнан до частоты 4500 МГц. Для этого множитель процессора был поднят до значения 45 (100х45), напряжение питания ядра – до 1.45 В, напряжение питания DDR3 – 1.5 В, Turbo Core и APM – выключены.

На нашем сайте было представлено много различных и значимых обзоров, в которых поднимался вопрос необходимости мощности каждой из составляющей компьютера.
Мы решили провести большое количество тестов и выяснить, как оперативная память может повлиять на работу известных приложений.

Была отобрана мощная аппаратная часть, дабы иметь возможность детально проследить за сменой ситуации в зависимости от потенциала и возможностей модуля оперативной памяти. Вот примерная конфигурация выбранного ПК: материнская плата Asus P9X79, шестиядерный гигант Intel Core i7-3960X, архитектура Sandy Bridge-E, 12 мбайт общего кэша третьего уровня, тактовая частота 3,3 ГГц, после разгона 4,4 ГГц. Видеокарта представлена двумя спаренными MSI R7970-2PMD3GD5/OC, GDDR5-5500, GPU 1010 МГц. Выбранная платформа Intel LGA 2011, которая весьма гибкая для проведения различных тестов.

В основу проведения замеров поставлены известные игры и программы. А именно, программа 3D Mark, знаменитые игры: Aliens vs. Predator, F1 2012, Metro 2033, а так же Battlefield 3.

Для тестов представлены четыре различных модуля операционной памяти: четырехканальный DDR3-2133 C9, двухканальный DDR3-2133 C9, DDR3-1600C7, DDR3-1600 C9. Первые измерения проводились в программе 3D Mark 11 версии. Стоит отметить, что показатели действительно отличаются в зависимости от выбранной нами конфигурации ОЗУ. Возможно, что данные отличия не столь глобальны, но они все же присутствуют. Aliens vs. Predator показал примерно одинаковые результаты по всем модулям оперативной памяти. Скорее всего, это связанно с тем, что мощные графические модули сдерживают частоту кадров на высоте. F1 2012 показал наиболее интересные результаты. Здесь все показатели размещены так, как они и должны находиться в теории. Всякий прирост операционной памяти влияет на общую скорость работы.

Мы можем представить интересные результаты и в игре Metro 2033. Производительность не дала заметных изменений, но стоит отметить, что при просмотре графика FPS мы были очень удивлены. Присутствующие впадины на графике были больше при использовании четырехканального ОЗУ, нежели двухканального. Это очень странно, так как существуют принципы работы железа. С увеличением прироста пропускной способности фактически порог должен уменьшаться, но никак не увеличиваться.

The Elder Scrolls V: Skyrim смога продемонстрировать, что действительно пропускная способность может повлиять на общую частоту кадров в секунду. Были проведены тесты кадра за кадром, и стало понятным, что фактически длительность кадра превысила грань в 50 мс при разрешении в 5760x1080 пикселей. В свою очередь, в зависимости от средней частоты кадров, мы можем наблюдать за тем, как уменьшаются скачки самой длительности кадров. За время проведения теста, был замечен лишь один действительно долгий кадр.

В играх Metro 2033, Aliens vs. Predator и Battlefield 3 мы вообще не смогли заметить разницы в скорости работы. При этом, производительность данных игр связанна с возможностями графических адаптеров, что и может объяснить столь малую разницу во влиянии полосы пропускания и самого тайминга памяти.

В заключение можно сказать, что конфигурация памяти все же влияет на скорость работы в играх. При этом скорость смены кадров столь высока, что Вы не сможете увидеть разницу от повышения производительности, так как для этого потребуется более быстрый монитор (до двух раз). Средний уровень FPS 100 является очень большим показателем. Но, если Вы используете функции Eyefinity или технологию AMD HD3D одновременно, то вам понадобится поддерживать подобный показатель на высоте. В другом случае, столь огромный прирост производительной части может показаться лишь хвастовством. Благодарим вас за ваше внимание. Мы рады, что Вы уделяете время нашим обзорам и постараемся представлять вам все новые и более интересные тесты.!