Leistungsverbesserungen von Linux-Kernel 5.15 bis 5.16 auf älterer Lake-Architektur

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Leistungsverbesserungen von Linux-Kernel 5.15 bis 5.16 auf älterer Lake-Architektur

📋 Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung
  2. Vergleich der verschiedenen Kernel-Versionen
  3. Rendering des PovRay-Benchmark-Szenarios
  4. Ausführung des Blender-Benchmarks
  5. Vergleich der Benchmark-Ergebnisse
  6. Verbesserungen in den neuen Kernel-Versionen
  7. Unterschiede zwischen den Effizienz- und Leistungskernen
  8. Verwendung des neuesten Linux-Kernels
  9. Installation des Linux-Kernels
  10. Zukünftige Entwicklungen und Verbesserungen

🖥️Linux-Kernel und Benchmark-Leistung auf älterer Lake-Architektur

Einführung

In diesem Video werden wir die Leistung von Rendering-Benchmarks auf dem Linux-Kernel für die ältere Lake-Architektur vergleichen. Ich werde die Laufzeiten für das PovRay-Benchmark-Szenario in zwei oder drei verschiedenen Kernel-Versionen vergleichen, um Verbesserungen festzustellen. Außerdem werde ich einen Blender-Benchmark durchführen, der etwas umfangreicher ist und etwa sieben Minuten dauert. Ich habe bereits andere Benchmarks in meiner Freizeit ausgeführt, jedoch werde ich keine weiteren Videos darüber machen. Stattdessen werde ich diese Zeiten in einer Tabelle zusammenstellen und die bisherigen Ergebnisse teilen.

Vergleich der verschiedenen Kernel-Versionen

Zunächst werde ich den ursprünglichen Kernel starten, den ich auf dieser Maschine installiert habe, und erneut den Benchmark ausführen. Der Unterschied diesmal besteht darin, dass ich nur angeben werde, dass die Szene auf 16 Kernen gerendert werden soll, anstatt auf 24. Wenn der Kernel in der Lage ist, den besten Kern zur Ausführung eines Threads zu identifizieren, sollte er theoretisch den Leistungskern für das Rendern auswählen. Mein Ziel ist es herauszufinden, ob dies funktioniert, indem ich den Benchmark mehrmals ausführe.

Rendering des PovRay-Benchmark-Szenarios

Ich führe den Benchmark-Befehl nun aus und beobachte die Ergebnisse. Bei meinen vorherigen Tests lag die Laufzeit zwischen 1 Minute und 33 Sekunden bis 1 Minute und 39 Sekunden. Mit nur 16 Threads dauert der Benchmark nun etwas länger, da die Effizienzkerne einen gewissen Einfluss haben. Bei diesem Durchlauf erzielte ich eine Laufzeit von 1 Minute und 34 Sekunden, was eine geringfügige Verlängerung gegenüber der 24-Thread-Version darstellt.

Ausführung des Blender-Benchmarks

Nun werde ich einen Blender-Benchmark ausführen, wobei ich beachten muss, dass keine grafische Benutzeroberfläche zur Verfügung steht. Der Benchmark wurde ursprünglich für die integrierte Intel-Grafik entwickelt, aber ich habe eine grundlegende Nvidia-Karte hinzugefügt. Da die Nvidia-Karte nicht in diesen Kernel integriert ist, werde ich einen anderen Kernel booten, um den Benchmark auszuführen.

Vergleich der Benchmark-Ergebnisse

Ich habe den PovRay-Benchmark mit der neuen Kernel-Version erneut ausgeführt und eine verbesserte Laufzeit von 1 Minute und 31 Sekunden erzielt. Im Vergleich zur besten Laufzeit von 1 Minute und 33 Sekunden bei der vorherigen 24-Thread-Version gab es eine Verbesserung um 2 Sekunden. Im Vergleich zur längsten Laufzeit von 1 Minute und 39 Sekunden gab es eine deutliche Verbesserung um 8 Sekunden.

Verbesserungen in den neuen Kernel-Versionen

Diese Verbesserungen in den neuen Kernel-Versionen gehen auf eine Änderung in den Prozessoroptionen und Funktionen zurück. Durch das Deaktivieren der "Cluster"-Option kann der Kernel nun schnellere und langsamere Kerne identifizieren und die Arbeit auf die schnellsten Kerne verteilen. Obwohl diese Lösung nicht ideal ist, da sie nicht den Thread-Director des Kernels nutzt, hat sie sich als wirksam erwiesen.

Unterschiede zwischen den Effizienz- und Leistungskernen

Die Effizienzkerne machen bei der Gesamtleistung der Rendering-Benchmarks einen signifikanten Unterschied aus. Ihre Verwendung führt zu längeren Laufzeiten im Vergleich zu den Leistungskernen. Dies liegt daran, dass die Effizienzkerne zwar gute Arbeit leisten, jedoch nicht die gleiche Leistung wie die Leistungskerne bieten.

Verwendung des neuesten Linux-Kernels

Ich habe den neuesten Linux-Kernel installiert und getestet. Mit dem 5.16.11-Kernel habe ich erneut den PovRay- und den Blender-Benchmark ausgeführt. Die Ergebnisse waren vergleichbar mit denen des vorherigen Kernels, wobei der PovRay-Benchmark eine verbesserte Laufzeit von 1 Minute und 31 Sekunden aufwies.

Installation des Linux-Kernels

Wenn Sie den neuesten Linux-Kernel installieren möchten und Ihre Distribution diesen noch nicht unterstützt, können Sie ihn von der Kernel-Archivseite herunterladen und selbst kompilieren.

Zukünftige Entwicklungen und Verbesserungen

Es wird erwartet, dass zukünftige Versionen des Linux-Kernels weitere Optimierungen enthalten, insbesondere in Bezug auf die Nutzung des Thread-Directors auf Intel-Chips. Diese Verbesserungen werden voraussichtlich im Frühjahr mit dem 5.18-Kernel eingeführt.

Zusammenfassung der Highlights:

  • Vergleich der Leistung von Rendering-Benchmarks auf verschiedenen Kernel-Versionen
  • Identifizierung von Verbesserungen in den neuen Kernel-Versionen
  • Unterschiede zwischen Effizienz- und Leistungskernen
  • Verwendung des neuesten Linux-Kernels für verbesserte Leistung
  • Zukünftige Entwicklungen und Verbesserungen in den Linux-Kernels

FAQ: Q: Wie lässt sich die Leistung des Linux-Kernels auf der älteren Lake-Architektur verbessern? A: Durch die Deaktivierung des "Cluster"-Modus kann der Kernel schnellere und langsamere Kerne identifizieren und die Arbeit auf die schnelleren Kerne verteilen, was zu einer besseren Leistung führt.

Q: Welche Unterschiede bestehen zwischen Effizienz- und Leistungskernen? A: Effizienzkerne bieten eine gute Leistung, sind jedoch langsamer als Leistungskerne. Bei intensiven Prozessen wie dem Rendern kann die Verwendung von Leistungskernen zu einer besseren Gesamtleistung führen.

Q: Gibt es eine Möglichkeit, den neuesten Linux-Kernel zu installieren, wenn er nicht in meiner Distribution verfügbar ist? A: Ja, Sie können den neuesten Kernel von der Kernel-Archivseite herunterladen und selbst kompilieren, um ihn zu installieren.

Ressourcen:

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