2011-08-27 81 views
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首先,我不能在大多數硬件論壇上提出這個問題,因爲他們大多是由玩家填充 。此外,很難從系統管理員那裏得到意見,因爲他們的觀點也相當不同。四核內核的性能是否比雙內核的Web開發好得多?

因此,也許在開發人員中,我可能能夠推斷出現實的趨勢。

我想知道的是,如果我經常啓動netbeans/eclipse,mysql工作臺,帶有多選項卡的3到5個瀏覽器,以及在後臺運行的apache-php/mysql,或許是gimp/adobe photoshop有時候,四核的性能要比雙核的性能快得多嗎?假設這個假設是這個quad的速度較慢,即clockspeed〜2.8 vs 3.2雙核?

我唯一的相關經驗與舊的Core 2 Duo 2.8 GHz的4千兆RAM運行進行比爲2.8 GHz(臺式機),我的新酷睿i5四核處理器要慢得多。這只是一個樣本數據,所以我不能看出它是否適用於每個人。

所有這一切的最終目的是幫助我決定購買一臺新的筆記本電腦(4芯VS 2芯有相當差異,目前)。

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如果你有多個健壯的程序運行,我會說更多的核心會更好。但是桌面有什麼問題? – bdares

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我還有愛我的桌面,但我確實需要一臺筆記本電腦。當我閱讀Jeff Atwood的一篇較舊的文章時,這個問題出現了,它指出瞭如何在渲染3D時(或者其他效果)增加額外的內核。 – Gerhard

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這是一個合理的問題,我沒有看到任何合適的大拇指。如果你告訴我們你使用的操作系統,版本,patchlevel以及它是否是64位的,Gerhard將會有所幫助。同上瀏覽器。此外,爲系統磁盤使用SSD驅動器可以提高性能。 – smci

回答

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http://www.intel.com/content/www/us/en/processor-comparison/comparison-chart.html

我爲你所做的其實是一個比較。 此處四核爲2.20 GHz,雙核爲2.3 GHz。 現在看看這個比較,看看「最大渦輪頻率」。你會注意到,儘管四核的GHz有更少的頻率,但是當它達到turbo時,它通過了雙核心。

要考慮的第二件事是緩存大小。這確實造成了巨大的差異。四核將始終擁有更多緩存。在這個例子中它有6MB,但有些則有8MB。

三是,最大存儲器帶寬,四芯具有25.6 VS雙核21.3手段更多更快的速度在四核。

第四個重要因素是圖形。圖形基本頻率爲四頻650MHz,雙頻500MHz。第五,圖形最大動態頻率爲1.30(四個)和1.10(雙向)。

底線是,如果你能負擔得起四不僅給你更多的權力一拳也讓你在以後添加更多的內存。由於Quad最大內存大小爲16GB,雙重限制8GB。爲了成爲未來的證明,我會和Quad一起去。

還有一點要補充的是同時進行螺紋加工是4雙核和8四,其中確實有差別。

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我可以同意,在統計上,四分之一英鎊對於英鎊來說比雙核更好。但是一旦你購買了這款四核筆記本電腦,整體性能是否可以證明30%-40%的價格差異。 ,以及在相同的情況下可能消耗的可能的額外電池電量? – Gerhard

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我在筆記本電腦上安裝了四核和電池,僅用了3個小時。這是索尼Vaio頂尖四分之一。我討厭電池壽命和增加更大的電池成本額外的重量。所以如果你正在尋找中檔便攜性的東西,那麼雙核就可以做到。正如你所提到的,你時不時地打開photoshop ...現在它取決於你使用photoshop多少..如果你認爲它很多,那麼四核就是要走的路。如果你在一週內使用photoshop幾次,那麼dual會做,你會得到更好的電池壽命。對於VS2010,Eclipse同樣適用於它們。 – MStp

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3小時使用時間非常短,就像遊戲消耗 – Gerhard

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即使他們等同的速度,四核正在執行,每週期執行許多指令爲雙核心。 0.4 Mhz不會產生巨大的影響。

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從開發者的經驗來看,我試圖從中收集的是,在稍微更好的時鐘速度下,它是否比2核心更快地騎在4核心上?當然,4個內核可以執行更多指令,但這並不意味着他們通常會這樣做。即使我完成了所有的數學計算,最終最重要的是使用開發相關應用程序的實際用戶體驗。 – Gerhard

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多處理器/多核處理器的問題一直是仍然是內存帶寬。大多數日常使用的應用程序沒有被寫入節省內存帶寬。這意味着對於典型的日常使用,當您的應用正在做某些事情時(即不等待用戶輸入),您將耗盡帶寬。

某些應用程序 - 比如遊戲和操作系統的一部分 - 試圖解決這個問題。它們的並行性將大量數據加載到內核中,花費一些時間處理它 - 而不進一步訪問內存 - 最後將修改後的數據寫回內存。在處理過程中,內存總線是免費的,其他內核可以加載和存儲數據。

在設計良好的並行代碼中,只要處理總數(核心數*處理時間)小於或等於相同任務的不同部分,基本上任何數量的內核都可以在同一任務的不同部分上工作內存工作總時間 - 內核數量*(讀取時間+寫入時間)。

爲特定數量的內核設計和平衡的代碼對於更少的內核而言效率會更高,但對於更多的內核而言效率更高。

某些處理器具有多條數據總線以增加總體存儲器帶寬。這可以在某個點之後運行,然後下一個更高的內存(L3緩存)將成爲瓶頸。