Hi,
Gleitkommaoperationen pro Sekunde ist ein Massstab fuer die Leistungsfaehigkeit eines Computers. Ein Teraflop (TFLOP) entspricht 1.000.000.000.000 (1 x 10 hoch 12) Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Mich wuerde interessieren, wie viel euer Thinkpad schafft. Als Benchmark habe ich ein Pythonprogramm geschrieben, welches eine 4096 * 4096 Matrix multipliziert. Dafuer sind 4096 * 4096 * 2 * 4096 = 137438953472 Multiplikationen notwendig. Wenn ihr Lust habt, lasst das Programm mal bei euch laufen und postet euer Ergebnis. Es ist ein Pyton-Skript, kein kompiliertes Programm. Ihr koennt den Quelltext mit jedem Texteditor oeffnen und selbst pruefen.
Vorraussetzungen:
- Thinkpad mit python3
- numpy installieren: pip install numpy
- Programm im Anhang des Beitrags
Modell: Thinkpad T440p @ Intel i7-4800MQ (8) @ 3.700GHz / NVIDIA GeForce GT 730M / 16GB RAM
Ergebnis: Multi-Core
Ergebnis: Single-Core
Laesst sich in numpy mit export OPENBLAS_NUM_THREADS=1 aktivieren
Gleitkommaoperationen pro Sekunde ist ein Massstab fuer die Leistungsfaehigkeit eines Computers. Ein Teraflop (TFLOP) entspricht 1.000.000.000.000 (1 x 10 hoch 12) Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Mich wuerde interessieren, wie viel euer Thinkpad schafft. Als Benchmark habe ich ein Pythonprogramm geschrieben, welches eine 4096 * 4096 Matrix multipliziert. Dafuer sind 4096 * 4096 * 2 * 4096 = 137438953472 Multiplikationen notwendig. Wenn ihr Lust habt, lasst das Programm mal bei euch laufen und postet euer Ergebnis. Es ist ein Pyton-Skript, kein kompiliertes Programm. Ihr koennt den Quelltext mit jedem Texteditor oeffnen und selbst pruefen.
Vorraussetzungen:
- Thinkpad mit python3
- numpy installieren: pip install numpy
- Programm im Anhang des Beitrags
Modell: Thinkpad T440p @ Intel i7-4800MQ (8) @ 3.700GHz / NVIDIA GeForce GT 730M / 16GB RAM
Ergebnis: Multi-Core
0.2534135104442134 TFLOP/S
0.24180093346949227 TFLOP/S
0.19926998351748532 TFLOP/S
0.2381431418390541 TFLOP/S
0.25550959060991524 TFLOP/S
0.2548226508215109 TFLOP/S
0.20093625615274374 TFLOP/S
0.21965659695089285 TFLOP/S
0.24542476552593978 TFLOP/S
0.2514123438741789 TFLOP/S
Ergebnis: Single-Core
Laesst sich in numpy mit export OPENBLAS_NUM_THREADS=1 aktivieren
0.0919514719199625 TFLOP/S
0.09022920879853173 TFLOP/S
0.08970330242453747 TFLOP/S
0.09156814705398253 TFLOP/S
0.09160898925519223 TFLOP/S
0.09177839018747995 TFLOP/S
0.09072834765038293 TFLOP/S
0.09102607564774289 TFLOP/S
0.09055558273528554 TFLOP/S
0.09019110439131561 TFLOP/S
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