Re: Warum nutzt MMA mein System nicht aus?

[Harald Giese <Harald.Giese@XXXXXXX.com>]

On 09.12.12 16:52, Dr. Peter Klamser wrote:
> Benchmark[] sagt
>
> {"MachineName" -> "peter", "System" -> "Microsoft Windows (64-bit)",
> Â "BenchmarkName" -> "MathematicaMark8", "FullVersionNumber" -> "8.0.4",
> Â "Date" -> "December 9, 2012", "BenchmarkResult" -> 0.72,
> Â "TotalTime" -> 19.235, "Results" -> {{"Data Fitting", 1.073},
> Â Â  {"Digits of Pi", 1.326}, {"Discrete Fourier Transform", 1.493},
> Â Â  {"Eigenvalues of a Matrix", 1.249}, {"Elementary Functions", 1.244},
> Â Â  {"Gamma Function", 1.227}, {"Large Integer Multiplication", 1.226},
> Â Â  {"Matrix Arithmetic", 1.232}, {"Matrix Multiplication", 1.267},
> Â Â  {"Matrix Transpose", 1.234}, {"Numerical Integration", 1.97},
> Â Â  {"Polynomial Expansion", 1.083}, {"Random Number Sort", 1.192},
> Â Â  {"Singular Value Decomposition", 1.273}, {"Solving a Linear
> System", 1.146}}}

Hallo Peter,

das sieht eigentlich nicht schlecht aus. Von mehreren Kernen profitieren 
schließlich nur gut parallelisierbare Aufgaben.
Zum Vergleich mein Mac mini, ein 2 GHz Intel Core 2 Duo (2 Kerne) mit 4 
GB RAM:

Benchmark[]
{"MachineName" -> ****, "System" -> "Mac OS X x86 (64-bit)",
 "BenchmarkName" -> "MathematicaMark9", "FullVersionNumber" -> "9.0.0",
 "Date" -> "December 9, 2012", "BenchmarkResult" -> 0.523,
 "TotalTime" -> 26.491, "Results" -> {{"Data Fitting", 1.197},
   {"Digits of Pi", 1.432}, {"Discrete Fourier Transform", 1.991},
   {"Eigenvalues of a Matrix", 1.295}, {"Elementary Functions", 2.724},
   {"Gamma Function", 1.163}, {"Large Integer Multiplication", 1.239},
   {"Matrix Arithmetic", 2.425}, {"Matrix Multiplication", 2.238},
   {"Matrix Transpose", 1.803}, {"Numerical Integration", 1.65},
   {"Polynomial Expansion", 0.226}, {"Random Number Sort", 2.656},
   {"Singular Value Decomposition", 2.292}, {"Solving a Linear System", 
2.16}}}

In allen Fällen, wo es um Matrix-Operationen mit Gleitkomma-Zahlen geht, 
braucht mein Rechner fast doppelt so lange.
Virtuelle Kerne helfen hier übrigens nicht, da sie es (nur) ermöglichen, 
brachliegende Recheneinheiten für andere Aufgaben zu nutzen. Wenn also 
alle Floating-Point-Einheiten durch MMA für eine Matrix-Multiplikation 
belegt sind, können z.B. die Integer-Einheiten von anderen Programmen 
genutzt werden.
HTH.

Beste Grüße
Harald