調試經驗——Ryzen vs i7（AMD銳龍處理器與Intel i7處理器性能對比）

在運行深度學習案例時，無意發現Ryzen處理器性能要比i7高不少。

Ryzen: AMD Ryzen 5 4500U with Radeon Graphics, 2.38 GHz 

i7: 

參考文章：

測試代碼：

傳統方法(classic):

import time

x1 = [9, 2, 5, 0, 0, 7, 5, 0, 0, 0, 9, 2, 5, 0, 0]
x2 = [9, 2, 2, 9, 0, 9, 2, 5, 0, 0, 9, 2, 5, 0, 0]

### CLASSIC DOT PRODUCT OF VECTORS IMPLEMENTATION ###
tic = time.process_time()
dot = 0
iterations = 10000
for k in range (iterations):
    for i in range(len(x1)):
        dot+= x1[i]*x2[i]
toc = time.process_time()
print ("dot = " + str(dot) + "\n ----- Computation time = " + str(1000*(toc - tic)) + "ms")

### CLASSIC OUTER PRODUCT IMPLEMENTATION ###
tic = time.process_time()
outer = np.zeros((len(x1),len(x2))) # we create a len(x1)*len(x2) matrix with only zeros
for k in range (iterations):
    for i in range(len(x1)):
        for j in range(len(x2)):
            outer[i,j] = x1[i]*x2[j]
toc = time.process_time()
print ("outer = " + str(outer) + "\n ----- Computation time = " + str(1000*(toc - tic)) + "ms")

### CLASSIC ELEMENTWISE IMPLEMENTATION ###
tic = time.process_time()
mul = np.zeros(len(x1))
for k in range (iterations):
    for i in range(len(x1)):
        mul[i] = x1[i]*x2[i]
toc = time.process_time()
print ("elementwise multiplication = " + str(mul) + "\n ----- Computation time = " + str(1000*(toc - tic)) + "ms")

### CLASSIC GENERAL DOT PRODUCT IMPLEMENTATION ###
W = np.random.rand(3,len(x1)) # Random 3*len(x1) numpy array
tic = time.process_time()
gdot = np.zeros(W.shape[0])
for k in range (iterations):
    for i in range(W.shape[0]):
        for j in range(len(x1)):
            gdot[i] += W[i,j]*x1[j]
toc = time.process_time()
print ("gdot = " + str(gdot) + "\n ----- Computation time = " + str(1000*(toc - tic)) + "ms")

向量化方法(vectorization):

x1 = [9, 2, 5, 0, 0, 7, 5, 0, 0, 0, 9, 2, 5, 0, 0]
x2 = [9, 2, 2, 9, 0, 9, 2, 5, 0, 0, 9, 2, 5, 0, 0]

### VECTORIZED DOT PRODUCT OF VECTORS ###
tic = time.process_time()
iterations = 10000
for k in range (iterations):
    dot = np.dot(x1,x2)
toc = time.process_time()
print ("dot = " + str(dot) + "\n ----- Computation time = " + str(1000*(toc - tic)) + "ms")

### VECTORIZED OUTER PRODUCT ###
tic = time.process_time()
for k in range (iterations):
    outer = np.outer(x1,x2)
toc = time.process_time()
print ("outer = " + str(outer) + "\n ----- Computation time = " + str(1000*(toc - tic)) + "ms")

### VECTORIZED ELEMENTWISE MULTIPLICATION ###
tic = time.process_time()
for k in range (iterations):
    mul = np.multiply(x1,x2)
toc = time.process_time()
print ("elementwise multiplication = " + str(mul) + "\n ----- Computation time = " + str(1000*(toc - tic)) + "ms")

### VECTORIZED GENERAL DOT PRODUCT ###
tic = time.process_time()
for k in range (iterations):
    dot = np.dot(W,x1)
toc = time.process_time()
print ("gdot = " + str(dot) + "\n ----- Computation time = " + str(1000*(toc - tic)) + "ms")

測試結果：

	iterations = 10000
CPU	dot	outer	mul	gdot
i7_classic	140.625	2437.5	171.875	1343.75
i7_vectorization	187.5	250	156.25	93.75
i7_classic per iteration	0.014063	0.24375	0.017188	0.134375
i7_vectorization per iteration	0.01875	0.025	0.015625	0.009375
Ryzen_classic	15.625	718.75	31.25	421.875
Ryzen_vectorization	46.875	93.75	46.875	31.25
Ryzen_classic per iteration	0.001563	0.071875	0.003125	0.042188
Ryzen_vectorization per iteration	0.004688	0.009375	0.004688	0.003125
vectorization improvement
i7	0.75	9.75	1.1	14.33333
Razen	0.333333	7.666667	0.666667	13.5
CPU compare (Ryzen vs i7)
classic	9	3.391304	5.5	3.185185
vectorization	4	2.666667	3.333333	3

 

測試結論：

用classic方法進行四種運算（dot, outer, mul, gdot）測試,Ryzen性能是i7的3倍以上，最高達9倍

cectorization方法進行四種運算（dot, outer, mul, gdot）測試,Ryzen性能是i7的2倍以上，最高達4倍

這個結果真是讓我大喫一驚，難道家裏的i7電腦已經被公司電腦吊打了？

 

原始測試數據：

i7 - classic - raw data
dot = 2780000
 ----- Computation time = 140.625ms
outer = [[81. 18. 18. 81.  0. 81. 18. 45.  0.  0. 81. 18. 45.  0.  0.]
 [18.  4.  4. 18.  0. 18.  4. 10.  0.  0. 18.  4. 10.  0.  0.]
 [45. 10. 10. 45.  0. 45. 10. 25.  0.  0. 45. 10. 25.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [63. 14. 14. 63.  0. 63. 14. 35.  0.  0. 63. 14. 35.  0.  0.]
 [45. 10. 10. 45.  0. 45. 10. 25.  0.  0. 45. 10. 25.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [81. 18. 18. 81.  0. 81. 18. 45.  0.  0. 81. 18. 45.  0.  0.]
 [18.  4.  4. 18.  0. 18.  4. 10.  0.  0. 18.  4. 10.  0.  0.]
 [45. 10. 10. 45.  0. 45. 10. 25.  0.  0. 45. 10. 25.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]
 ----- Computation time = 2437.5ms
elementwise multiplication = [81.  4. 10.  0.  0. 63. 10.  0.  0.  0. 81.  4. 25.  0.  0.]
 ----- Computation time = 171.875ms
gdot = [195729.74508604 317852.95629331 243716.93089645]
 ----- Computation time = 1343.75ms

i7 - vectorization - raw data
dot = 278
 ----- Computation time = 187.5ms
outer = [[81 18 18 81  0 81 18 45  0  0 81 18 45  0  0]
 [18  4  4 18  0 18  4 10  0  0 18  4 10  0  0]
 [45 10 10 45  0 45 10 25  0  0 45 10 25  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [63 14 14 63  0 63 14 35  0  0 63 14 35  0  0]
 [45 10 10 45  0 45 10 25  0  0 45 10 25  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [81 18 18 81  0 81 18 45  0  0 81 18 45  0  0]
 [18  4  4 18  0 18  4 10  0  0 18  4 10  0  0]
 [45 10 10 45  0 45 10 25  0  0 45 10 25  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]]
 ----- Computation time = 250.0ms
elementwise multiplication = [81  4 10  0  0 63 10  0  0  0 81  4 25  0  0]
 ----- Computation time = 156.25ms
gdot = [19.57297451 31.78529563 24.37169309]
 ----- Computation time = 93.75ms

Razen - classic - raw data
dot = 2780000
 ----- Computation time = 15.625ms
outer = [[81. 18. 18. 81.  0. 81. 18. 45.  0.  0. 81. 18. 45.  0.  0.]
 [18.  4.  4. 18.  0. 18.  4. 10.  0.  0. 18.  4. 10.  0.  0.]
 [45. 10. 10. 45.  0. 45. 10. 25.  0.  0. 45. 10. 25.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [63. 14. 14. 63.  0. 63. 14. 35.  0.  0. 63. 14. 35.  0.  0.]
 [45. 10. 10. 45.  0. 45. 10. 25.  0.  0. 45. 10. 25.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [81. 18. 18. 81.  0. 81. 18. 45.  0.  0. 81. 18. 45.  0.  0.]
 [18.  4.  4. 18.  0. 18.  4. 10.  0.  0. 18.  4. 10.  0.  0.]
 [45. 10. 10. 45.  0. 45. 10. 25.  0.  0. 45. 10. 25.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]
 ----- Computation time = 718.75ms
elementwise multiplication = [81.  4. 10.  0.  0. 63. 10.  0.  0.  0. 81.  4. 25.  0.  0.]
 ----- Computation time = 31.25ms
gdot = [229870.73793486 240137.20984987 108019.8698111 ]
 ----- Computation time = 421.875ms

Razen - vectorization - raw data
dot = 278
 ----- Computation time = 46.875ms
outer = [[81 18 18 81  0 81 18 45  0  0 81 18 45  0  0]
 [18  4  4 18  0 18  4 10  0  0 18  4 10  0  0]
 [45 10 10 45  0 45 10 25  0  0 45 10 25  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [63 14 14 63  0 63 14 35  0  0 63 14 35  0  0]
 [45 10 10 45  0 45 10 25  0  0 45 10 25  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [81 18 18 81  0 81 18 45  0  0 81 18 45  0  0]
 [18  4  4 18  0 18  4 10  0  0 18  4 10  0  0]
 [45 10 10 45  0 45 10 25  0  0 45 10 25  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]]
 ----- Computation time = 93.75ms
elementwise multiplication = [81  4 10  0  0 63 10  0  0  0 81  4 25  0  0]
 ----- Computation time = 46.875ms
gdot = [22.98707379 24.01372098 10.80198698]
 ----- Computation time = 31.25ms