AMD Ryzen Threadripper 2990WX和intel 9980XE 用于第一性原理计算对比
目前除去工作站服务器多路CPU，个人桌面CPU性能也不断提高，特别是年初AMD发布了第二代线程撕裂者CPU，同时intel也是在原来7980XE的基础上发布了升级后主频更高的i9 9980XE，目前从各种测评和核数线程等来看，AMD的线程撕裂者2990WX拥有32核64线程，网上各种测评都暗示其性能在intel之上。
但是，除了程序多开等应用，具体到数值并行计算，特别是第一性原理计算等需要矩阵迭代等Fortran以及C++编写的程序，两者性能如何？
这里使用24原子体系以及57原子体系，利用Quantum-espresso程序计算，k格点等计算参数经过收敛测试。
首先利用intel 7980XE，内存使用8条8G 2666MHz内存，cpu无超频，2.6GHz，使用MKL库，编译使用intel编译器ifort(比使用GNU版本普通编译器提升约2倍)，使用openmpi作为并行程序。则24原子体系，每次迭代平均用时20s；57原子体系每次100~110s；
利用AMD的线程撕裂者2990WX，内存使用4条16G 2666MHz，由于AMD cpu无专用编译器，只有OpenBLAS数学库有针对zen处理器的优化，同时AMD官网提供一些数学库(AOCL),链接https://developer.amd.com/amd-cpu-libraries/，BLAS库，计算同样24原子体系(计算全程没有超频)：
1.不使用任何专用库，用GNU版本编译器和数学库，使用openmpi并行编译，计算使用32核，24原子体系每次迭代用时85s；mpirun使用8核数，时间128s，可见mpirun多核后效率提升不明显。
2. 使用openBLAS库，编译器采用GNU版本，使用openmpi并行计算，发现计算使用4核效率最高，24原子体系每次迭代用时65s；mpirun使用核数增大，计算效率降低。
3. 并行计算使用mpich，同openmpi差别不大。
总结：使用openBLAS数学库后，AMD 芯片计算效率有显著提升，但是对于AMD Ryzen 2990WX，单程序数值计算并行效率随核数增大反而降低，对原子数较小的体系，计算效率随核数增加下降明显，最优核数反倒仅使用4核计算时获得，此时性能大于为intel 7980 XE的1/3，随着原子体系增大，如对57原子体系，AMD 这款cpu最优核数为12，此时性能约为intel 7980XE的1/2。
综上，从程序窗口多开的角度看，AMD的线程撕裂者性能遥遥领先，但是对于单程序多核计算，目前针对AMD的优化还不够，导致CPU的性能没有全部发挥，不严谨的说，在目前优化状态下，针对小原子体系计算，AMD Ryzen 2990wx相当于8台安装MKL库后的6核芯片，程序多开角度来看性能强大，但是对于单个并行程序每台的极限性能只有intel 18核7980XE的1/3；随着原子数目增大，AMD 线程撕裂者的性能提升明显，接近于优化后intel芯片的1/2。并且目前问题只是优化问题，并且对于AMD芯片还有超频等选项，也不排除更大数目原子体系计算效率会更接近与intel 7980芯片整体性能。
所以建议根据用途确定cpu平台，intel做数值计算等有优势，容易发挥出多核性能，AMD针对数值计算优化不多，但是程序多开等应用优势明显，对于单程序多核并行计算优化不够，导致对于小原子体系性能随核数增加反而下降，多核性能不能完全发挥。
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