Обзор DIGITALRAZOR NANO PRO. Результаты расширенного тестирования
В декабре 2021 года, я провел тестирование и опубликовал обзор рабочей станции DIGITALRAZOR NANO PRO на базе Intel NUC Elements. Мы с коллегами провели обширное тестирование оборудования, а ряд невошедших материалов и результатов тестов, я вынес в отдельную статью.
Мы были очень впечатлены возможностями Intel NUC, мобильного процессора Intel Xeon E-2286M и графического ускорителя NVIDIA RTX A6000, установленных в системе формфактора UCFF.
В данной статье представлены результаты дополнительных тестов CPU и GPU. Будут рассмотрены результаты тестов полученные с помощью: Geekbench 5, UNIGENE 2, Indigo Renderer, MAXON Cinebench R15 и R20.
Рабочая станция DIGITALRAZOR NANO PRO (сверху, на рабочей станции DIGITALRAZOR PERFORMANCE PRO) во время тестов для обзора.
Мы подробно рассмотрим на то, сколько и в каких тестах, процессор и GPU набрали большие баллов, а также, в каких областях они себя лучше проявили. Наше углубленное знакомство, мы начнем с результатов набора тестов Geekbench 5.
Синтетические тесты Geekbench 5
Набор тестов Geekbench позволяет протестировать производительность CPU и GPU в ряде распространенных нагрузок. Данный тест позволяет узнать производительность процессора в однопоточном и многопоточном режимах, и в вычислениях общего назначения на GPU.
Чем больше баллов набирает тест, тем производительнее процессор и графический ускоритель.
Диалоговое окно теста Geekbench 5, запущенного на рабочей станции DIGITALRAZOR NANO PRO.
Набор тестов включает тестирование процессора в рабочих нагрузках подобных шифрованию данных, целочисленным вычислениям, вычислениям с плавающей запятой, трассировке лучей, работе с HDR изображениями, кодировании/декодировании видео и других.
Результаты теста Geekbench 5 в однопоточном режиме.
В наборе тестов, выполняемых в однопоточном режиме, как и следовало ожидать, процессор Xeon E-2286M уступил более производительному настольному процессору. Все тесты, данный процессор прошел с результатом на 200 баллов меньше, чем Core i9-10900KF. Это также хорошо объясняется меньшей частотой ядер и оптимизацией для меньшего энергопотребления. Но на выполнении большинства стандартных нагрузок в пользовательских приложениях, меньшая производительность, не будет заметна, пока не будут выполняться последовательные, но требовательные к вычислениям задачи, когда от производительности одного ядра зависит скорость вычислений.
Результаты теста Geekbench 5 в многопоточном режиме.
В многопоточном режиме работы, заметно более явное различие в производительности мобильного процессора и заметное отставание от настольного процессора. Производительность процессора Xeon E-2286M на 3000 баллов ниже в сравнении с настольным Core i9-10900KF. Но что интересно, процессор Xeon превзошел более производительный процессор Core i9 в группе тестов по шифрованию. Это можно объяснить оптимизацией процессоров и программного обеспечения для серверов и рабочих станций для шифрования данных на аппаратном уровне. Но в остальных тестах, напрямую связанных с многопоточными вычислениям, процессор Xeon E-2286M закономерно уступил настольному процессору Core i9-10900KF.
Результаты теста Geekbench 5 в режиме вычислений на GPU.
В группе тестов с вычислениями на GPU, система DIGITALRAZOR NANO PRO показывает закономерный для энергоэффективной и компактной системы результат, но незначительно уступающий практически аналогичной полноценной настольной системе.
Графический ускоритель NVIDIA RTX A6000 показывает высокую производительность в вычислениях общего назначения в приложениях, на основе CUDA, OpenCL и Vulkan.
Благодаря оптимизированной и эффективной системе охлаждения, RTX A6000 не перегревается во время работы, а система охлаждения практически бесшумна. Также, благодаря двуслотовому исполнению, GPU без проблем помещается в компактных корпусах, формата UCFF и SFF, что позволяет создавать дополнительные воздушные потоки, которые эффективнее охлаждают систему.
В наборе тестов GPU Compute на основе Vulkan, заметно значительное расхождение в результате теста. Ускоритель NVIDIA RTX A6000 уступил GeForce RTX 3090 почти вполовину, это можно списать на особенности драйвера игрового GPU и на оптимизации для вычислений с помощью API Vulkan.
Синтетические тесты SPEC Workstation 3
В первоначальном тесте мы исследовали производительность центрального процессора Xeon E-2286M, в дополнительном тестировании мы провели тестирование графической подсистемы с помощью группы тестов входящую в SPEC Workstation 3.
Результаты теста SPEC Workstation 3 в группе тестов для GPU.
Для унификации, все тесты мы выполнили с применением API OpenCL. Результат был также ожидаем, и схож с тем, что мы видели в тестах Geekbench 5. Если даже графический ускоритель NVIDIA RTX A6000 уступает NVIDIA GeForce RTX 3090, то оба графических ускорителя NVIDIA обошли GPU от AMD.
Графический ускоритель GeForce RTX 3090 наиболее производителен в задачах вычислений в области визуализации, что демонстрирует тест LuxRender, а также в задачах вычислений в моделировании белков, согласно результату теста FAH. Но в алгоритмах глубокого обучения, что моделирует набор тестов на основе фреймворка CAFFE, графический ускоритель AMD Radeon RX показал немногим большую производительность.
Синтетические тесты UNIGINE 2
Графическую подсистему также было интересно протестировать в популярных тестах на основе игровых движков. Одним из таких тестов является SUPERPOSITION на основе игрового движка UNIGINE 2.
В игровом движке UNIGINE 2 использованы все современные технологические решения, активно использующие возможности GPU и CPU для вычислений и визуализации, а также возможности графических API DirectX и OpenGL.
Результаты теста SUPERPOSITION.
Я использовал тесты на основе DirectX, с конфигурацией High, в разрешении FullHD. Как показано на графике выше, результат GPU NVIDIA GeForce RTX 3090 превзошел конкурентов. А графический ускоритель NVIDIA RTX A6000 показал меньший в сравнении с GPU для игр результат. Но это ожидаемо, профессиональные GPU ориентированы на меньшее энергопотребление, но более продолжительный срок службы во время эксплуатации в дата-центрах и рабочих станциях, используемых для интенсивных вычислений 24/7. Также драйвер оптимизирован под выполняемую нагрузку, например, вычисления и работу в графических и интерактивных приложениях.
Для сравнения производительности в различных графических API с различными разрешениями, я провел три дополнительных тестирования. Тесты были выполнены с разрешениями Full HD, 4K и 8K.
Для разрешения FullHD:
- DirectX - 23759 балла
- OpenGL - 18834 балла
Для разрешения 4K:
- DirectX - 15103 балла
- OpenGL - 13518 балла
Для разрешения 8K:
- DirectX - 6628 балла
- OpenGL - 6312 балла
Как можно заметить, в Full HD, производительность теста на основе API DirectX значительно превосходит тест на основе OpenGL, но если говорить о более высоком разрешении, графический ускоритель RTX A6000 показывает максимально близкие к GeForce RTX 3090 результаты.
Данный тест показал, что компактные системы очень хорошо справляются с интенсивными графическими вычислениями высокго разрешения, в приложениях на основе DirectX и OpenGL.
Синтетические тесты MAXON Cinebench
Финальным комплексным тестом, в нашем тестировании стал MAXON Cinebench R15 и R20. Этот легендарный тест позволяет определить производительность CPU в вычислениях с помощью ядра визуализации, используемого в системе компьютерной графики и анимации MAXON Cinema 4D. В основе мы использовали тесты R15 и R20. Каждый из тестов, проводился на различных системах, как мобильных, таких как ноутбуки от MSI, так и полноценных настольные рабочих станциях.
Приложение MAXON Cinebench R15 в процессе тестирования CPU.
Тест R15 является ветераном в тестировании, но у нас накопилось много результатов, на различных системах. Что и послужило причиной сравнить производительность компьютера с помощью его возможностей. Он также хорошо себя показал в переходе Cinema 4D к новым возможностям оборудования и программного обеспечения.
Результаты тестов CPU single-core и CPU multi-core в тесте MAXON Cinebench R15.
Благодаря тому, что в Intel NUC используется мобильный восьмиядерный процессор, его производительность в тесте R15 была на одном уровне с протестированными нами ранее мобильными процессорами Intel Core-i9 9880H (MSI Prestige P65 Creator 9SF) и Intel Core-i7 9750H (MSI Workstation WS65 T9M). Процессор Intel Core-i7 9750H создан в конфигурации 6 ядер/12 потоков, и является менее производительным в наших тестах, но процессор Intel Core-i9 9880H (MSI Prestige P65 Creator 9SF) создан в конфигурации 8 ядер/16 потоков, что аналогично использованному в протестированном нами Xeon E-2286M.
Но так как процессоры Core, установлены в ноутбуки, их производительность была ниже, в сравнении с процессором Intel NUC. Но все мобильные процессоры уступили, и значительно, полноценным настольным процессорам, таким как Intel Core i9-10940X (PRO T7 STUDIO).
Приложение MAXON Cinebench R20 в процессе тестирования CPU.
В более новом тесте, MAXON Cinebench R20 мы получили аналогичные результаты, процессор Intel Xeon E-2286M предоставил очень хорошую производительность для мобильного ноутбука, а процессоры для настольных компьютеров, превзошли его за счет более высокой производительности и большего количества ядер.
Результаты тестов CPU single-core и CPU multi-core в тесте MAXON Cinebench R20.
Если же рассматривать результаты тестов для визуализации 3D-сцены в однопоточном режиме, то все процессоры показали идентичные результаты. Как в тестах R15, так и тестах R20 мы видим равномерный результат. Предыдущее поколение программного обеспечения, показывает более высокий результат, это ожидаемо, для программного обеспечения предыдущих версий на современных CPU, а вот тест R20, уже ближе нам, и показывает скорость визуализации сцены современными архитектурами CPU и их модификациями.
Результаты теста в Indigo Benchmark
Еще один популярный тест, основанный на ядре системы визуализации Indigo Renderer - Indigo Benchmark. Данный тест показывает производительность CPU и GPU в визуализации трехмерных моделей. Мы просто покажем результат теста, без сравнения с другими CPU и GPU.
Приложение Indigo Benchmark с результатами теста.
В тестах CPU, процессор Intel Xeon E-2286M показал следующий результат:
- Bedroom - 1.295 M samples/sec
- Supercar - 3.095 M samples/sec
В тестах GPU, графический ускоритель NVIDIA RTX A600 показал следующие результаты:
- Bedroom - 19.237 M samples/sec
- Supercar - 48.142 M samples/sec
Как и процессор, так и графический ускоритель, показали ожидаемый для компактной системы результат. Мы получили хороший результат тестов для рабочей станции формфактора UCFF и SFF. Золотую середину, между ноутбуками и полноформатными настольными системами.
Заключение и итоги тестирования
Тестирование нашей новой рабочей станции DIGITALRAZOR NANO PRO очень вдохновило и впечатлило. Компактный формат, и высокая производительность не оставили нас впокое. Модульная платформа Intel NUC предоставляет гибкие возможности, как профессиональным пользователям, так и геймерам.
Благодаря тому, что в Intel NUC используются мобильные процессоры линеек Core i7 и Core i9 с литерой H, и Intel Xeon E с литерой M, данные системы показали себя очень хорошо в решении повседневных рабочих задач и вычислительных нагрузок с меньшим потреблением энергии. Это особенно заметно в задачах, выполняемых на небольшом числе потоков или при непостоянных вычислительных нагрузках.
Мы ожидаем более высокую оптимизацию и возможности по управлению энергопотреблением в Intel NUC на базе процессоров Intel Core 12-го поколения, выходящих в этом году. Благодаря наличию высокопроизводительных P-ядер и энергоэффективных E-ядер, и оптимизации Microsoft Windows 11, станет возможным более эффективное управление системой и распределпнием вычислительных задач между ядрами процессора и потоками.
Возможность использовать дискретные графические ускорители предоставляет высокую производительность в играх, профессиональных графических приложениях, и вычислениях общего назначения, как с использованием CUDA, так и с OpenCL и Vulkan.
Применение компьютеров в форм-факторе SFF и UCFF превосходно подходят для работы в ограниченных по площади пространствах или для установки в специальных помещениях. Также, подобные системы удобно размещать в дата-центрах, или для управления видеостенами. Они энергоэффективны и компактны, но при этом, очень функциональны.
Возможности модуля Intel NUC и всей платформы в целом, впечатляют, на их основе можно создавать комплексные вычислительные системы, например создавать небольшую ферму визуализации и выполнять на ней все необходимые вычисления. Они могут быть удобно размещены как в стойке, так и на рабочем столе. Для Intel NUC реализована поддержка со стороны операционных систем Windows и Linux, что вполне подходит для создания универсальных систем с множеством узлов.
Подробнее о рабочей станции DIGITALRAZOR NANO PRO вы можете узнать из моего большого обзора, доступного по ссылке.
Благодарю коллег из Intel и DIGITALRAZOR за предоставленное для тестирование оборудование и информацио о платформе Intel NUС и ее компонентах.