intel Z8300 2G 32G小主机跟树莓派3B的功耗/性能对比

具体硬件平台就不详细说了,浪费时间码字,贴一个淘宝上的配置:

intel Z8300 2G 32G小主机跟树莓派3B的功耗/性能对比

intel Z8300 2G 32G小主机跟树莓派3B的功耗/性能对比

 

有点广告的既视感,哈哈,不过我200块咸鱼收的2手,配置比这个稍低,比如CPU是Z8300,网卡是百兆的,WIFI可能也不是双频的(这个不确定。

因为linux下这玩意没驱动起来)不过我买回来不是做NAS,只是想搞个7*24在线的小服务器,映射到外网做一点小服务。所以配置差点也无所谓的样子

先来个待机功耗图:

intel Z8300 2G 32G小主机跟树莓派3B的功耗/性能对比

待机2.0瓦。不过这个是算上这个220V/5V 3A的效率的,因为电源的总功率是15W(5V/3A)而目标功率小于3W,所以也算是低负载运行,所以实际功耗

应该是小于2瓦的,不像直测USB电流,测出来就是实际功耗,所以在接下来的对比中,我树莓派也用一个5V 3A的充电头来带,尽量做到情景一致

(不过考虑到不同的充电头,效率也不一样,所以还是不算严谨对比)先来个screenfetch。

                   -`
                  .o+`                 yafeng@archlinux
                 `ooo/                 OS: Arch Linux
                `+oooo:                Kernel: x86_64 Linux 5.3.0-arch1-1-ARCH
               `+oooooo:               Uptime: 1h 5m
               -+oooooo+:              Packages: 188
             `/:-:++oooo+:             Shell: bash 5.0.9
            `/++++/+++++++:            CPU: Intel Atom x5-Z8300 @ 4x 1.84GHz [40.2°C]
           `/++++++++++++++:           GPU:
          `/+++ooooooooooooo/`         RAM: 88MiB / 1862MiB
         ./ooosssso++osssssso+`
        .oossssso-````/ossssss+`
       -osssssso.      :ssssssso.
      :osssssss/        osssso+++.
     /ossssssss/        +ssssooo/-
   `/ossssso+/:-        -:/+osssso+-
  `+sso+:-`                 `.-/+oso:
 `++:.                           `-/+/
 .`                                 `/

 

算了,不说废话了,先记下现在测试过的结果:

空载 2.0W-2.1W,还算稳定

跑满单核(我自己写的单核计算圆周率的benchmark) 3.2W

跑满四核(同上),4.9W

Python递归算法计算斐波那契数列的40位:3.9W

测试成绩如下:

::Testing gcc installed
::>GCC installed
::===Benchmarking C===
::Compling pi.c..
::>Complie time:0.3423449993133545
::>Calc time:111.01979780197144
::Wait 10 seconds
::===Benchmarking GMP===
::Compling gmpi.cpp..
::>Complie time:2.5547237396240234
::>Calc time:22.081634759902954
::Wait 10 seconds
::===Benchmarking mtGMPi Mutithread===
::Compling mtgmpi.c..
::>Complie time:0.3653872013092041
::Number of Thread: 4
::>Calc time:65.04465556144714

嗯,记住时间就行,三个测试分别是111秒,22秒,65秒

最为比较,i7-4790K这三个成绩分别是:36.751,4.675,6.534

计算40位斐波那契数时间为:

[yafeng@archlinux fibn]$ python fib.py
102334155
151.38735151290894

比起台式机简直弱爆了哈哈。

树莓派3B,用的另外一个5V 3AUSB供电,测得空载功耗2.2W

python递归计算斐波那契数列,功耗3.4W

单线程计算圆周率: 3.4W

多线程计算圆周率:4.5-4.7W,不稳定,也有时候会蹦到4.0

[alarm@alarmpi pimark]$ python test.py
::Testing gcc installed
::>GCC installed
::===Benchmarking C===
::Compling pi.c..
::>Complie time:0.5492968559265137
::>Calc time:106.87575554847717
::Wait 10 seconds
::===Benchmarking GMP===
::Compling gmpi.cpp..
::>Complie time:3.184544086456299
::>Calc time:26.894031286239624
::Wait 10 seconds
::===Benchmarking mtGMPi Mutithread===
::Compling mtgmpi.c..
::>Complie time:0.5404598712921143
::Number of Thread: 4
::>Calc time:96.08412599563599

python递归速度有点让我不相信自己的眼睛了:

[alarm@alarmpi fibn]$ python fib.py
102334155
554.3715827465057

 

最终对比如下:

单线程满载,111秒 vs 106秒  3.2瓦 vs 3.4瓦 性能差距5% 树莓派小胜

多线程满载,65秒 VS 96秒    4.9瓦 vs 4.6瓦  性能差距47%,Z8300胜

python递归计算斐波那契数列: 151秒 vs 554秒 3.9瓦 vs 3.4瓦 性能差距367%,Z8300大胜

另外那个GMP单线程计算圆周率的结果是22秒 vs 26秒,Z8300 胜20%,

这里说明一下:第一个计算pi的程序,是用数组来做大数计算的,纯C语言编写。而后边俩都是用GMP大数库来做运算的,可以看作是GMP针对平台各自做一定的优化。

另外,树莓派的系统是32位系统,而Z8300系统为64位,也可能是有些项目差距过大的原因,后续我会再在树莓派64位系统做测试,看看是不是这个原因。

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