G
gaussmath
Guest
AW: Neu im Testlabor: Ryzen Threadripper 2990WX & 2950X - Test folgt
Wie man es auch dreht und wendet, es läuft letztlich im CAE Bereich auf die Bandbreite hinaus. Wenn man mehrere Simulationen gleichzeitig macht -> Bandbreite. Wenn man was "anderes" nebenbei macht -> Bandbreite. Das ist nunmal die große Schwäche des 2990WX.
Aber keiner hat mal wieder an die Optimierer gedacht, deren Herz bei 64 Threads höher schlägt. Wenn die nämlich mit relativ kleinen Basisdaten arbeiten, führt das dazu, dass ein Kern deutlich länger an einem Datenpaket rumrechnet (Kombinationen durchprobieren) als es Zeit benötigt, das entsprechende Paket zu beschaffen. Wenn allerdings die Zielfunktionen (Objective Functions) wiederum zur Evaluierung größere Datenmgen brauchen, greift wieder das Problem mit der Bandbreite.
Aber es gibt tatsächlich Workloads, bei denen der 2990WX seine Stärken ausspielen kann. Als Faustregel kann man sagen: je besser die Augfaben parallelisierbar sind und je kleiner die Datenbasis ist, desto besser performt die CPU. Außerdem sollte die Komplexität des Algorithmus bei > O(n), eigentlich sogar bei > O(n)*log(n) liegen. Dann übersteigt die Rechenzeit für genügend große n den Aufwand für das Datenschaufeln.
Wie man es auch dreht und wendet, es läuft letztlich im CAE Bereich auf die Bandbreite hinaus. Wenn man mehrere Simulationen gleichzeitig macht -> Bandbreite. Wenn man was "anderes" nebenbei macht -> Bandbreite. Das ist nunmal die große Schwäche des 2990WX.
Aber keiner hat mal wieder an die Optimierer gedacht, deren Herz bei 64 Threads höher schlägt. Wenn die nämlich mit relativ kleinen Basisdaten arbeiten, führt das dazu, dass ein Kern deutlich länger an einem Datenpaket rumrechnet (Kombinationen durchprobieren) als es Zeit benötigt, das entsprechende Paket zu beschaffen. Wenn allerdings die Zielfunktionen (Objective Functions) wiederum zur Evaluierung größere Datenmgen brauchen, greift wieder das Problem mit der Bandbreite.
Aber es gibt tatsächlich Workloads, bei denen der 2990WX seine Stärken ausspielen kann. Als Faustregel kann man sagen: je besser die Augfaben parallelisierbar sind und je kleiner die Datenbasis ist, desto besser performt die CPU. Außerdem sollte die Komplexität des Algorithmus bei > O(n), eigentlich sogar bei > O(n)*log(n) liegen. Dann übersteigt die Rechenzeit für genügend große n den Aufwand für das Datenschaufeln.
Zuletzt bearbeitet von einem Moderator:

beim Preis wenigstens nicht er hat ja nur 700€ gekostet. 