多核革命 AMD首席技术官帮你解密CPU

◎ 反思这样做究竟能带来性能提升有多少？

    上面三个实例提供了大量令人困扰的独立性能和性价比指标——70 个相对值。就算将SPEC基准测试的14 个性能值减少到3个（最小、几何平均数、最大），仍然给我们留下了9个性能值和12 个性价比值（其中9个与性能值相同）。将这些值结合为1个指标，用以制定合理的设计决策并不是一项轻而易举的事。

    找到这六项主要优势或主要缺点中的哪些会对哪些客户构成关键决策因素，相对简单。而上述信息的利用、推广，以及用其来支持公司的商业模型就要复杂得多。

 无论怎样，性价比最重要

    当然，设计决策必须支持公司投资的商业模式。即使是看起来最简单的目标“赚钱”在细节检查上也会一片混乱。可以将商业模型设计为取得非常好的短期收入、短期利润、长期收入、长期利润、市场“轰动”或“良好愿望”，也可以设计为实现具体市场份额目标或尽量向竞争对手施加财务压力。真实的市场模型是这些目标的复杂结合，不幸的是，对于“纯粹”的设计优化流程，不同的商业目标可以改变各种性能和性能价格比指标的相对重要程度。

◎ 补充说明

    在所有这些情况中，性能的变化取决于基准系统上内存性能与 CPU 性能的比率。随着可用带宽的提高，大缓存的优势将递减，而更多 CPU 核心的优势将提高。与此相反，相对较低的内存带宽会使大缓存更为关键，而明显降低增加CPU核心带来的吞吐量提升。

    对于对缓存有利的SPECint_rate2000基准测试，以2.2 GHz运行的IBM e326服务器上的结果显示：在SPECint_rate2000上，每芯片上同频率核心数量的翻倍可以将吞吐量提高65%到100%（几何平均数提升= 95%）。