Dr.Overworks' lab in Tistory

※ 이 글은 오가사와라 히로유키(小笠原博之) 씨가 블로그에 적은 글을 번역한 것입니다. 사정에 따라 예고없이 삭제될 수 있으므로 양해부탁드립니다.

Raspberry Pi 3의 속도비교, Cortex-A53의 속도

(원문 : Raspberry Pi 3 の速度比較, Cortex-A53 の速度)

Raspberry Pi 3를 입수했기에 간단하게 벤치마크를 해봤습니다.

비슷한 스펙의 DragonBoard 410c (Snapdragon 410)가 작년에 발매되었습니다. CPU는 Cortex-A53 1.2GHz quad로 거의 동등, 둘 다 온보드로 Wi-Fi/BT를 탑재했습니다. RAM은 Pi 3 쪽이 살짝 느리고 내장 스토리지도 없습니다만, 가격은 절반 이하입니다. 조금 아쉬운 건 Pi 3의 OS가 32bit라는 것입니다. DragonBoard 쪽은 64bit로 동작합니다.

평소 하던대로 컴파일 시간을 비교해봤습니다. (Time이 작을수록 고속)

역시 DragonBaord 410c와 비슷한 수치가 나왔습니다. SD Card의 차이도 있기에 딱 잘라 말할수는 없습니다만, 초대와 비교하여 대충 10배, Pi 2과 비교해도 2배 이상 고속입니다.

스펙 포함&보다 많은 기기와 비교하면 다음과 같습니다.

vfp benchmark의 비교는 이쪽 (단위는 GFLOPS, 수치가 클수록 빠름)

어디까지다 최대치이므로 실제 소프트웨어에서는 이정도로 차이가 나지 않습니다만, 잠재력으로 보자면 Pi 2의 5배 이상의 차이가 납니다. (SIMD에서 4배 x clock 차이) 단정밀도에서는 초대 Pi와 비교하여 55배나 빠릅니다. 장래에 64bit에 대응하면 배정밀도 연산도 DragonBoard와 비슷할 정도의 속도로 상승할 것입니다.

Cortex-A53는 big.LITTLE의 LITTLE로 사용됩니다만, 부동소수점 연산에서는 A7에서 대폭으로 확장되어 big core에 가까운 구성이 되었습니다. 아래 슬라이드 사진에서도 「2 배정밀도 MAC / cycle」「4 단정밀도 MAC / cycle」이라는 것을 알 수 있습니다.

• 마이나비 뉴스 ARM TechCon 2012 - 64bit 프로세서 「Cortex-A50」 시리즈의 개요가 공개되다/Cortex-A53편

또한 하위 모델인 Cortex-A35가 등장예정이고, 이쪽이 본래 Cortex-A7에 상당하는 64bit 프로세서가 될 것이라 생각됩니다.

아래 페이지를 갱신했습니다.

• VFP Benchmark Log 계측결과 정리
• CPU의 부동소수점 연산능력 상세

관련글

• ARM Cortex-A53의 부동소수점 연산속도와 컴파일 시간 비교
• 2955U vs N3150/J1900/Athlon5350 (컴파일 시간 비교)
• Raspberry Pi 2에서 빨라진 컴파일 시간 비교

※ 이 글은 오가사와라 히로유키(小笠原博之) 씨가 블로그에 적은 글을 번역한 것입니다. 사정에 따라 예고없이 삭제될 수 있으므로 양해부탁드립니다.

Raspberry Pi 2에서 빨라진 컴파일 시간 비교

(원문 : Raspberry Pi 2 で速くなったコンパイル時間の比較)

Raspberry Pi 2를 입수했기에 사용해보았습니다. ARM11인 Raspberry Pi와 비교하면 현격하게 빨라졌습니다.

VFP Benchmark의 비교

               CPU       clock       single fp      double fp
----------------------------------------------------------------
Raspberry Pi B ARM1176   0.7GHz x1   0.674 GFLOPS   0.674 GFLOPS
Raspberry Pi 2 Cortex-A7 0.9GHz x4   7.087 GFLOPS   3.472 GFLOPS

ARM11세대 VFP와 비교하면 core당 2.6배(단정밀도시, 클럭차 포함).

상세결과는 아래에 추가했습니다.

• VFP Benchmark Log

Cortex-A7은 big.LITTLE에서도 전력절약용 core로 사용되며, 개별 성능은 그다지 높지 않습니다.

그럼에도 엔트리 클래스의 스마트폰이나 태블릿에서는 같은 Cortex-A7 Quad core의 기기가 다수 나와있습니다. Snapdraogn 400 MSM8926/8226이나 MT8125/8389/6582 등, 나름대로 밸런스가 좋은 구성이라 생각합니다.

아래는 제가 작성한 라이브러리(flatlib3)의 빌드시간 비교입니다. 36분에서 5분 30초라는 현실적인 수치가 되었습니다. SD Card의 속도에 의존하므로 아주 정확하지는 않지만, 대충 6.6배가 나와 공식수치대로라고 할 수 있겠습니다.

                                Clock  core  ISA    RAM    gcc-4.8 clang-3.4
---------------------------------------------------------------------------
(1) Raspberry Pi B ARM1176JZF   0.7GHz x1    armv6l 0.5GB   36m18s
(2) Raspberry Pi 2 Cortex-A7    0.9GHz x4    armv7l   1GB    5m29s
(3) Nexus 7 2012   Cortex-A9    1.3GHz x4    armv7l   1GB    3m42s
(4) Atom Z540      Bonnell      1.8GHz x1+HT x86      2GB    6m23s   6m18s
(5) BayTrail-D J1900 Silvermont 2.0GHz x4    x86_64   8GB    1m30s   1m11s
(6) Athlon-5350    Jaguar       2.0GHz x4    x86_64   8GB    1m33s   1m10s
(7) Core i7-2720QM SandyBridge  2.2GHz x4+HT x86_64  16GB    0m31s   0m24s

・36m18s = 36분18초
・값은 실행시간(3회의 평균). 수치가 작을 수록 고속.

Raspberry Pi 2에서 그냥 빌드하면 ARMv6의 바이너리가 생성되므로, gcc-4.8 -march=armv7-a mfpu=neon-vfpv4의 옵션으로 컴파일했습니다.

아래는 각 기기의 상세 내용입니다.

(1) Raspberry Pi model B
BMC2835 ARM1176JZF 0.7GHz x1
RAM 512MB, SD 16GB
Debian wheezy armv6l (console)


(2) Raspberry Pi 2 model B
BMC2836 Cortex-A7 0.9GHz x4
RAM 1GB DDR2, SD 16GB
Debian wheezy armv7l (console)
gcc-4.8 (-march=armv7-a mfpu=neon-vfpv4)


(3) Nexus 7 (2012)
Tegra 3 T30L Cortex-A9 1.3GHz x4
RAM 1GB DDR3L, 8GB
Ubuntu 13.04 armv7l (console)


(4) VAIO Type P
Atom Z540 Bonnell 1.86GHz x1+HT
RAM 2GB, SSD 64GB
Ubuntu 14.04LTS x86 (console)


(5) Desktop PC
BayTrail-D Celeron J1900 Silvermont 2.0GHz x4
RAM 8GB, HDD
Ubuntu 14.04LTS x86_64


(6) Desktop PC
Athlon-5350 Jaguar 2.0GHz x4
RAM 8GB, HDD
Ubuntu 14.04LTS x86_64


(7) Desktop PC
Core i7-2720QM SandyBridge 2.2GHz x4+HT
RAM 16GB, HDD
Ubuntu 14.04LTS x86_64

GPU쪽은 변하지 않은 것 같습니다. 아래 페이지에 추가했습니다.

• CPU/GPU OpenGL ES Extension (Mobile GPU)