Không thể phủ nhận rằng bộ vi xử lý AMD Threadripper 9980X mới nhất của AMD có tốc độ xử lý cực kỳ ấn tượng. Với 64 nhân, công suất 350 watt và kiến trúc Zen 5 tiên tiến, đây là một lựa chọn mạnh mẽ cho những tác vụ nặng. Tuy nhiên, vấn đề với một CPU Threadripper 64 nhân như 9980X không phải là thiếu sức mạnh tính toán, mà là việc tìm ra các tác vụ thực sự có thể tận dụng hết tất cả số nhân đó một cách hiệu quả.
Các CPU Threadripper rất lý tưởng cho những ứng dụng như ảo hóa và đa nhiệm đòi hỏi cao. Tuy nhiên, chúng ta cần đi sâu hơn để khám phá những ứng dụng cụ thể nào có thể tự mình tận dụng triệt để toàn bộ con chip này. Thực tế, có nhiều tác vụ mà CPU Threadripper 9970X 32 nhân sẽ hoạt động tốt tương đương với Threadripper 9980X 64 nhân. Nhưng nếu công việc của bạn thường xuyên yêu cầu một trong các tác vụ dưới đây, việc đầu tư vào CPU có nhiều nhân hơn chắc chắn sẽ là lựa chọn đáng giá.
7. Blender
Blender chắc chắn không phải là ứng dụng kết xuất đồ họa cuối cùng trong danh sách này. Kết xuất đồ họa là một tác vụ được song song hóa rất cao, vì vậy việc CPU 64 nhân thể hiện sự vượt trội rõ rệt so với CPU 32 nhân là điều hoàn toàn hợp lý. Mặc dù không phải là tỷ lệ một đối một, nhưng Threadripper 9980X đã đạt được điểm số trung bình cao hơn 72% so với Threadripper 9970X trong Blender. Trong khi đó, ở một ứng dụng kết xuất thiên về benchmark hơn như Cinebench, Threadripper 9980X chỉ đạt được mức tăng chưa đến một nửa, ngay cả khi xem xét hiệu suất đa luồng.
Đây là một ứng dụng thực sự phát huy lợi thế trên 9980X ở hai khía cạnh. Không chỉ cho thấy sự cải thiện thế hệ lớn hơn mức trung bình, mà nó còn mở rộng hiệu năng rất tốt với số nhân cao hơn trên các chip Threadripper. Mặc dù kết xuất dựa trên GPU trong các ứng dụng như Blender vẫn là lựa chọn tối ưu – lợi thế của 64 nhân, dù có mặt, sẽ giảm đi nếu bạn sử dụng GPU làm công cụ kết xuất chính – nhưng kết xuất đồ họa vẫn là một trong những tác vụ rõ ràng nhất mà CPU có số nhân cao thực sự tỏa sáng.
6. LAMMPS
Bạn có thể đã quen thuộc với Blender, nhưng nhiều người có thể chưa từng nghe nói về LAMMPS, hay Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator. Mọi thứ bạn cần biết đều nằm ngay trong tên gọi của nó. LAMMPS là một trình mô phỏng động lực học phân tử mã nguồn mở được thiết kế cho các hoạt động song song. Và bất cứ khi nào bạn có một tác vụ đòi hỏi cao được thiết kế với mục tiêu song song hóa, bạn sẽ có thể tìm thấy một ứng dụng mở rộng hiệu suất tốt với CPU Threadripper 64 nhân.
So với Blender, mức tăng không quá đột phá, nhưng Threadripper 9980X vẫn đạt hiệu suất tốt hơn 36% trong tác vụ này so với Threadripper 9970X 32 nhân. Con số này cao gấp đôi so với mức cải thiện thế hệ của các chip Threadripper dựa trên Zen 5 mới nhất của AMD.
5. LLVM Clang
Màn hình console hiển thị quá trình biên dịch mã nguồn với LLVM Clang trên hệ thống máy trạm.
Biên dịch mã là một trong những tác vụ được tăng tốc đáng kể nhờ số nhân CPU cao hơn. LLVM Clang chỉ là một ví dụ ở đây, được đưa vào như một trình biên dịch tiêu chuẩn trong SPECworkstation 4 để xây dựng PyTorch, nhưng bạn có thể tin rằng việc xây dựng bất kỳ phần mềm nào từ mã nguồn sẽ thấy sự tăng tốc với một Threadripper 64 nhân. Trong tác vụ cụ thể này, Threadripper 9980X đã đạt kết quả cao hơn 34% so với Threadripper 9970X, một lần nữa vượt xa mức cải thiện thế hệ mà các Threadripper Zen 5 mang lại.
Không chỉ dừng lại ở việc xây dựng PyTorch với Clang. Như bạn có thể thấy trên Open Benchmarking, Threadripper 9980X đã giành vị trí thứ ba về khả năng biên dịch kernel Linux, chỉ bị vượt mặt bởi các CPU AMD Epyc kép với tối đa 192 nhân mỗi chip. Kết hợp cả cải tiến thế hệ và tăng số nhân, Threadripper 9980X có thể biên dịch kernel trong khoảng một nửa thời gian so với Threadripper 7970X, đây là một nâng cấp đáng kể.
4. LuxCoreRender
Như đã nói, Blender không phải là ứng dụng kết xuất cuối cùng trong danh sách này. LuxCoreRender là một công cụ kết xuất vật lý miễn phí, mã nguồn mở, mở rộng hiệu năng với số nhân cao hơn trên các chip Threadripper. Bạn thực sự có thể sử dụng nó làm công cụ kết xuất trong Blender. Dựa trên kết quả từ SPECworkstation – bản thân nó sử dụng benchmark LuxMark – Threadripper 9980X đã vượt trội hơn Threadripper 9970X khoảng 48%. Mức chênh lệch này không quá rõ rệt như với Blender, nhưng điều này có thể do cách LuxCoreRender được thiết kế.
Không giống như Blender, LuxCoreRender chủ yếu là một công cụ kết xuất, và nó được thiết kế dựa trên tính toán dị thể (heterogeneous computing). Bạn không sử dụng một nguồn tính toán chính duy nhất để kết xuất. Thay vào đó, LuxCoreRender tận dụng tất cả các CPU và/hoặc GPU hiện có để tăng tốc độ kết xuất một cách đáng kể. Khi xem xét lợi thế về số nhân CPU, chúng ít rõ ràng hơn, vì GPU được giữ cố định giữa các lần chạy benchmark.
3. NAMD
NAMD, hay Nanoscale Molecular Dynamics, hoặc Not Another Molecular Dynamics Program, như bạn có thể suy luận, là một chương trình động lực học phân tử khác dành cho mô phỏng khoa học. Công cụ này, được phát hành lần đầu cách đây 30 năm, được xây dựng bởi Phòng thí nghiệm Lập trình Song song tại Đại học Illinois Urbana-Champaign. Nếu bạn đã chú ý, bạn sẽ biết rằng từ “song song” nên báo động. Số nhân cao hơn mở rộng hiệu suất cực kỳ tốt với loại tác vụ này.
Hiệu quả đến mức nào? Theo SPECworkstation, Threadripper 9980X nhanh hơn Threadripper 9970X đến 50%. Mặc dù tôi không phải là một nhà khoa học phân tử, nhưng theo Puget Systems, NAMD là một chương trình bị giới hạn nặng bởi CPU. Mặc dù nó được tăng tốc bởi CUDA, phần lớn khối lượng công việc vẫn nằm trên CPU. Điều đó càng làm cho số nhân cao trở nên quan trọng hơn.
2. Tài chính và Định giá Quyền chọn
Bộ vi xử lý AMD Threadripper 9000 series đặt trên bo mạch chủ, minh họa sức mạnh tính toán cho các ứng dụng tài chính.
Chúng ta đang sử dụng điểm phụ “options pricing” từ SPECworkstation ở đây vì không có nhiều ứng dụng thương mại hóa chạy các loại mô phỏng tài chính này. Hầu hết các ứng dụng, ít nhất là theo những gì tôi có thể tìm hiểu, là các công cụ độc quyền được xây dựng bởi và dành cho các tổ chức tài chính. Trong định giá quyền chọn, nơi xem xét các thuật toán như Monte Carlo và mô hình Black-Scholes, Threadripper 9980X đã vượt trội hơn 9970X tới 59%. Và, dù bạn có tin hay không, đó vẫn chưa phải là màn trình diễn tốt nhất của CPU 64 nhân khi nói đến các tác vụ tài chính.
Khi xem xét mô hình phân phối Poisson, cố gắng tìm xác suất của một sự kiện nhất định trong một khung thời gian cụ thể, CPU 64 nhân đã vượt trội đến 183%.
1. SRMP
Thiết kế cận cảnh chip AMD Threadripper 9000 series, biểu tượng cho khả năng xử lý dữ liệu địa chấn và các tác vụ tính toán chuyên sâu.
SRMP, trong trường hợp này, là viết tắt của surface-related multiples prediction (dự đoán bội số liên quan đến bề mặt), một thuật toán được viết bởi Evgeny Kurin, được sử dụng để xử lý dữ liệu địa chấn, đặc biệt trong ngành công nghiệp dầu khí. Dữ liệu địa chấn được thu thập bằng cách ghi lại âm thanh của lớp vỏ Trái đất để tìm kiếm những thứ như trữ lượng dầu, cũng như phân tích cấu trúc địa chất. Vấn đề với dữ liệu địa chấn, như bạn có thể đoán, là nó rất phức tạp. Có rất nhiều dữ liệu được ghi lại, và dữ liệu thô không hoàn hảo ngay từ đầu để phân tích.
Đó là lúc một thuật toán như SRMP phát huy tác dụng, làm sạch các bội số một cách dự đoán, để dữ liệu thực sự có thể sử dụng được. Đương nhiên, với lượng dữ liệu lớn như vậy, bạn cần rất nhiều sức mạnh tính toán để xử lý dữ liệu địa chấn. Điều đó thể hiện rõ ràng trong kết quả benchmark của chúng tôi, nơi Threadripper 9980X đã vượt 9970X tới 48%.
Tóm lại, trong khi AMD Threadripper 9980X là một bộ vi xử lý mạnh mẽ, sức mạnh thực sự của 64 nhân chỉ được phát huy tối đa trong các ứng dụng đòi hỏi khả năng song song hóa cao và xử lý dữ liệu cực lớn như kết xuất đồ họa (Blender, LuxCoreRender), mô phỏng khoa học (LAMMPS, NAMD), biên dịch mã (LLVM Clang), phân tích tài chính phức tạp và xử lý dữ liệu địa chấn (SRMP). Đối với những chuyên gia hay tổ chức làm việc với các workload chuyên biệt này, việc đầu tư vào Threadripper 9980X 64 nhân sẽ mang lại lợi thế hiệu suất vượt trội và rút ngắn đáng kể thời gian xử lý.
Bạn có đang sử dụng Threadripper 64 nhân cho tác vụ nào khác không? Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới!
