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2012年11月25日 (日)

CPU速度のベンチマークが取れるアプリ”Linpack”

Linpackベンチマークといえば、スパコンの”京”が10PFLOPSを出して世界一を取ったときにも使われたベンチマーク。

ネットワークやストレージなどのアクセス速度にはほとんど依存せず、CPUの速度計測に特化したベンチマークのようですが、これがiPhoneでも使えるアプリがありました。

AppStore - Linpack

早速使ってみました。

20121103_21_23_40

このベンチマークテスト、要するにn次連立方程式を解くプログラムで、その次数を大きくするほど計算時間がかかります。

とりあえず”1000”くらいにしてやってみました。

20121103_21_24_00

iPhone 5で平均491MFLOPS、最速で620MFLOPSでした。

つまり、最速で6億2千万回もの浮動小数点演算をやってのける速度ということに。

これがどの程度の速度かといえば、私が10数年前に使っていた当時数百万円のワークステーションが300MFLOPSでしたから、そのころのワークステーションの性能をポケットに入る端末が凌駕してしまったということに。

なお、”Multithread Mode”をオフにすると、シングルコアでの性能が出ます。

20121103_21_24_24

まあ半分強くらい。デュアルコアからシングルコアですから、まあこんなものかと・・・

と思ったところでふと気づいたのはiPhone 5ってクアッドコアじゃなかったっけ?

よく画面を見ると”2 cores”と認識されてるので、まだクアッドコアに対応してないのかも。

そう考えると、iPhone 5くらいなら1GFLOPSは十分いけてしまうかもしれません。

もっとも、計算機はCPUの演算能力だけで決まるものではありません。今のように数百CPUを連携させて使う時代なら、ストレージや他のCPUノードとのアクセス速度も速くないと能力を発揮できません。

携帯端末ですから、ただ速ければいいというものでもありません。最低限の速度にしてバッテリ消費を抑える方がバランスは良くなります。

それにしても、たかが(?)携帯端末がかつてのワークステーションを凌駕するほどの性能を持つことになるとは・・・私的にはかなりの衝撃的事実です。

Intel CPU Core i7 Extreme 3960X 3.30GHz 15M LGA2011 SandyBridge-E BX80619I73960X

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コメント

「iPhone 5のA6は、CPUコアは(A5Xと)同じデュアル構成だが、CPUコア自体がアーキテクチャ的に一新された。Appleは長いこと(約4年)自社(買収したPA.Semi)でCPUコアを設計して来たが、それがようやく日の目を見たと予想される。GPUコアはPowerVR 54x世代で、こちらもA5から増強されたはずだ」
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/20120918_560341.html

以前、※欄で説明済みですが、再度引用しておきます。
ARMアーキテクチャのライセンス形態だと、パイプライン構成も含めて自由に変更できるので、設計次第でパフォーマンスが上がるという好例です。

こんにちは、passoさん。

クアッドコアはA6Xでしたね、すいません。最近疲れてるのかな・・・

私が学生時代に研究室にあったのがたしかMIPS R10000のSONY製ワークステーションで、これが300MFLOPSでした。当時は速いと思っていた性能が、いまやポケットに入る程度の端末で出せちゃうんですからびっくりです。

よくよく考えて見れば LINPACK はCPUのベンチマークであって、GPUの性能が全く考慮されていないことから、あくまで参考値に過ぎないんですよね。
なにせ理論値だけで割り出せば、PowerVR SGX 543MP3(SIMDコアが3つ)を搭載する iPhone 5 のGPUは、10 GFLOPS前後のCPUをぶっちぎっていますから。
http://ja.wikipedia.org/wiki/FLOPS#Apple
(このページの数値を見ていると、凄すぎてクラクラします)     
実際は LPDDR2 のメモリー転送速度がネックになっていて、LPDDR3 か Wide I/O のいずれかが量産フェーズに入らないと、トータルでの性能の向上は難しいようです。
現状の性能比較で言うと、
Snapdragon S4 Pro APQ8064(Krait) >= A6 > Exynos5 >>>> A5X
といった感じでしょうか。

こんにちは、passoさん。

おっしゃるとおりで、メモリやストレージのアクセス速度にもほとんど依存しないため、本当にスパコンの速度を評価するのに相応しいかといわれるベンチマークです。

確かにGPUチップの演算速度は速いんですよね。でもそれがそのまま実際の物理計算の速度にならないところに解析ソフトの難しさがあります。巨大なマトリックス計算となると、CPU/GPUだけでなくメモリやストレージ、ノード間のアクセス速度にもかなり依存します。

ここまでARMチップが高速化してくると、そろそろ個人向けPCのダウンサイジングが始まりそうですね。メールやネットに年賀状という日本人の3大用途が満たされて、Officeアプリも充実してくれれば、あまりPCを選択する動機がなくなってしまいそうです。私が高速なCorei7よりも近年のタブレット端末に注目してしまうのは、一般ユーザーの使用レベルの適しているのは、ARM系CPUのタブレット端末じゃないかと思っているからです。

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