Методика тестирования
Итак, после краткого и довольно поверхностного обзора базовых принципов функционирования SDRAM-памяти перейдем к основной теме нашей статьи. На всякий случай напомним, что мы хотели выяснить, насколько критичны для современной памяти DDR3 высокая тактовая частота и низкие тайминги.
Для тестирования мы использовали стенд следующей конфигурации:
- процессор — Intel Core 2 Extreme QX9650;
- системная плата — ASUS P5K3 Deluxe;
- чипсет системной платы — Intel P35 (Bearlake);
- тип памяти — DDR3 (Patriot PDC32F 1866LLK (PC3-1866));
- объем памяти — 2 Гбайт (два модуля емкостью по 1024 Мбайт);
- видеокарта — MSI NX8800GTX (GPU NVIDIA GeForce 8800GTX; 768 Мбайт видеопамяти GDDR3);
- видеодрайвер — nForce NVIDIA ForceWare 169.26;
- жесткий диск — Seagate Barracuda ST3120827AS (120 Гбайт, 7200 RPM, SATA).
Традиционно для тестирования памяти применяют различные синтетические бенчмарки, позволяющие определить пропускную способность подсистемы памяти, латентность памяти и т.д. Однако результаты таких синтетических тестов очень сложно ассоциировать с реальной производительностью системы в различных приложениях. Нас же в первую очередь интересовало именно влияние настроек памяти на производительность системы в целом. Поэтому в нашем тестировании памяти мы сделали акцент именно на реальные приложения, а не на синтетические тесты.
При тестировании памяти мы использовали методику, которую традиционно применяем для сравнительного тестирования компьютеров. Подробную методику тестирования компьютеров мы уже неоднократно разбирали на страницах нашего журнала, поэтому здесь лишь вкратце напомним основные моменты.
Тестирование проводилось под управлением операционной системы Windows Vista Ultimate 32-bit (английская версия).
Наша методика тестирования предполагает три этапа: подготовка, обучение и получение результатов.
Этап подготовки заключается в установке операционной системы, всех драйверов и обновлений, а также необходимых бенчмарков и приложений. На этапе обучения системы производится сбор и анализ необходимых для самонастройки операционной системы данных, а на этапе получения результатов тестирования — собственно тестирование системы.
При тестировании каждый тест запускается пять раз с перезагрузкой компьютера после каждого прогона теста и выдерживанием двухминутной паузы после перезагрузки. По результатам пяти прогонов теста рассчитываются средний арифметический результат и среднеквадратичное отклонение.
Весь процесс тестирования по описанной схеме был полностью автоматизирован, для чего был разработан соответствующий скрипт. Он последовательно запускал все необходимые тесты, выполнял этап подготовки системы и перезагружал компьютер, выдерживал необходимые паузы и т.д., то есть действовал по принципу «вечером запустил — утром получил результаты». Кроме того, использование такого скрипта полностью исключает человеческий фактор, то есть возможность появления ошибки в ходе тестирования.
Используемые бенчмарки и приложения
Для тестирования памяти мы применяли следующие бенчмарки и приложения:
- Futuremark 3DMark06 v.1.1.0;
- Futuremark PCMark05 v. 1.2.0;
- Lame 4.0 Beta;
- WinRAR 3.71;
- 7-Zip 4.57;
- Windows Media Encoder 9.0;
- MainConcept Reference v.1.0;
- DivX Converter 6.5;
- DivX Codec 6.8;
- DivX Player 6.6;
- Adobe Photoshop CS3;
- Microsoft Excel 2007.
Тест Futuremark 3DMark06 v.1.1.0 запускался при отключенных функциях антиалиасинга (Anti-Aliasing: None) и режима фильтрации Optimal (Filtering: Optimal) и при разрешении экрана 640x480.
В настройках теста Futuremark PCMark05 v. 1.2.0 выбирались подтесты System Test Suite, CPU Test Suite, Memory Test Suite, Graphics Test Suite и HDD Test Suite.
Приложение Lame 4.0 Beta использовалось для определения производительности при конвертировании аудиофайлов из формата WAV в формат MP3. Исходный WAV-файл имел размер 619 Мбайт, а кодирование осуществлялось с битрейтом 192 Кбит/с. Результатом теста являлось время конвертирования — чем оно меньше, тем выше производительность.
Приложения WinRAR 3.71 и 7-Zip 4.57 применялись для определения производительности при архивировании и разархивировании большого массива данных. В качестве тестового задания для архивирования служила директория размером 548 Мбайт, содержащая 743 файла. Результатами этих тестов являлось время архивирования и разархивирования — чем оно меньше, тем выше производительность.
Приложение Windows Media Encoder 9.0 использовалось для определения производительности процессора при конвертировании видеофайла размером 150 Мбайт, записанного в формате WMV, в видеофайл с меньшими разрешением и видеобитрейтом. Исходный файл имел разрешение 1440x1080 и видеобитрейт 8000 Кбит/с, а результирующий — разрешение 320x240 и видеобитрейт 282 Кбит/с.
Приложение DivX Converter 6.5 с кодеком DivX Codec 6.8 применялось для определения производительности при конвертировании исходного видеофайла размером 150 Мбайт, записанного в формате WMV и имеющего разрешение 1440x1080 и видеобитрейт 8000 Кбит/с, в видеофайл формата DivX с разрешением 720x540 и видеобитрейтом 4854 Кбит/с (предустановка Ноme Theater в приложении DivX Converter 6.5).
Приложение MainConcept Reference v.1.0 (кодек H.264) использовалось для определения производительности при конвертировании исходного видеофайла размером 203 Мбайт, записанного в формате WMV и имеющего разрешение 1280x544 в видеофайл с разрешением 1280x720 и видеобитрейтом 8000 Кбит/с (предустановка Н.264 HDTV 720p).
Приложение DivX Player 6.6 применялось в паре с приложением Windows Media Encoder 9.0 для создания многозадачного теста. Смысл этого теста заключался в том, чтобы на фоне проигрывания видеофайла с разрешением 1440x1080 и битрейтом 8000 Кбит/с с применением приложения DivX Player 6.6 запустить процесс конвертирования этого же видеофайла с помощью приложения Windows Media Encoder 9.0. Результирующий файл имел разрешение 320x240 и видеобитрейт 282 Кбит/с. Результатом теста являлось время конвертирования видеофайла.
Еще один многозадачный тест заключался в том, чтобы проигрывать видеофайл при помощи приложения DivX Player 6.6 и одновременно с этим реализовать конвертирование этого же видеофайла с использованием приложения Windows Media Encoder 9.0, конвертирование аудиофайла из формата WAV в формат MP3 посредством приложения Lame 4.0 Beta и архивирование большого массива данных с применением архиватора WinRAR 3.71. То есть в данном тесте мы реализовали одновременное выполнение большинства тех тестов, которые ранее производились по отдельности.
Приложение Adobe Photoshop CS3 использовалось нами для определения производительности системы при обработке цифровых фотографий. Наш тест с приложением Adobe Photoshop CS3 мы разбили на два подтеста. В первом из них мы последовательно применяли различные ресурсоемкие фильтры к одной и той же фотографии, имитируя при этом процесс художественной обработки фотографии, Всего использовалось десять фильтров: Radial Blur (Spin), Radial Blur (Zoom), Shape Blur, Smart Blur, Surface Blur, Twirl, Polar Coordinates, Spherize, ZigZag и Filter Gallery (Colored Pencil). Результатом данного теста стало время последовательного выполнения всех фильтров, включая время открытия файла и время его сохранения в формате TIF.
В следующем подтесте с приложением Adobe Photoshop CS3 имитировалась пакетная обработка большого количества фотографий. Обработка каждой фотографии не отнимает много времени и включает типичные операции, как-то: открытие файла, дублирование слоя, наложение слоев, объединение слоев, изменение размера фотографии и сохранение результатов в формате TIF. Все эти типичные операции являются однопоточными и не позволяют выявить преимущества многоядерной архитектуры. Однако именно с этими простейшими операциями и приходится, как правило, сталкиваться при редактировании фотографий, а потому этот тест хоть и не позволяет выявить преимущества многоядерной архитектуры, но более актуален. Всего в тесте проводилась пакетная обработка 50 фотографий, сделанных 10-мегапиксельной камерой. Результатом данного теста являлось время пакетной обработки всех фотографий.
Приложение Microsoft Excel 2007 применялось для определения производительности системы при выполнении вычислений в электронных таблицах Excel. Мы использовали две задачи в приложении Excel. Первая заключалась в пересчете электронной таблицы размером 6,2 Мбайт, включающей 28 тыс. записей, с помощью таких математических операций, как сложение, вычитание, деление, округление и вычисление квадратного корня. Кроме того, применялись операции статистического анализа, такие как нахождение максимального и минимального значений, среднего значения и т.п. Вторая задача состояла в имитации метода Монте-Карло для вероятностной оценки экономического риска. Данный тест насчитывал 300 тыс. итераций, а таблица Excel с исходными данными имела размер 70,1 Мбайт.
Дабы получить возможность сравнения производительности системы не на отдельных приложениях, а интегрально, то есть на наборе приложений, мы воспользовались понятием интегральной производительности. Интегральный показатель производительности отражает усредненную по всему набору применяемых для тестирования приложений относительную производительность системы. Для расчета относительной производительности компьютера использовалось понятие референсной системы, представляющей собой память в режиме DDR3-1333 в двухканальном режиме со следующими значениями таймингов:
- CAS# Latency (tCL) — 7;
- RAS# to CAS# Delay (tRCD) — 7;
- RAS# PRE Time (tRP) — 7;
- RAS# ACT Time (tRAS) — 20;
- RAS# to RAS# Delay (tRRD) — 4;
- REF Cycle Time (tRC) — 48;
- WRITE Recovery Time (tWR) — 8;
- WRITE to READ Delay (tWTR) — 4;
- READ to PRE Time (tRTP) — 4.
В дальнейшем для простоты тайминги памяти мы будем записывать в виде следующей последовательности:
tCL-tRCD-tRP-tRAS-tRRD-tRC-tWR-tWTR-tRTP. Соответственно для референсной конфигурации применялась следующая последовательность таймингов: 7-7-7-20-4-48-8-4-4.
Для референсной конфигурации результаты каждого теста принимались равными единице.
Для расчета интегрального показателя производительности первоначально результаты всех тестов нормировались на соответствующие результаты референсной системы. Далее вычислялось среднее геометрическое всех нормированных результатов. При расчете среднего результата в тесте 3DMark06 учитывался только результат 3DMark Score. Аналогично в тесте PCMark05 учитывался только результат PCMark Score. Полученный таким образом результат представлял собой интегральный показатель производительности.
Комментарии (0)