『用途を間違えなければ素晴らしいCPU』 AMD Ryzen Threadripper 3990X macハックさんのレビュー・評価

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プロセッサ名:Ryzen Threadripper 3990X クロック周波数:2.9GHz ソケット形状:Socket sTRX4 二次キャッシュ:32MB Ryzen Threadripper 3990Xのスペック・仕様

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Ryzen Threadripper 3990XAMD

最安価格(税込):¥494,780 (前週比:±0 ) 発売日:2020年 2月 8日

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以下の構成で組んでみました。

CPU: Ryzen Threadripper 3990X
memory: KLEVV DDR4-3000 (16GB x 8)
GPU: GTX 1600
motherboard: TRX40 Taichi
system disk: Crucial M2 SSD:512GB x1
OS: ubuntu18.04LTS, windows 10 pro
CPUクーラー ROG RYUJIN 360
ケース Thermaltake Core V51

名古屋大須のツクモで購入。発売日当日の夕方行ったのですが、1人目だったようです。CPUは空冷にしようと思ったのですが、店頭には対応するものがほぼないとのことで、勧められたROG RYUJIN 360にしました。メモリは32GBで3200の在庫がなかったため、家にバックアップで買い置きしていたメモリを使用しました。Taichiはquad M.2 SSDの拡張ボードが標準で付いており、2.5Gpsと無線に対応しているため選びました。PCケースは注意が必要で、これは360mmラジエータを装着できる隙間がない場合が多いためです。店長さんらしき方に、天井部に隙間ができ、干渉しないケースとしてThermaltake Core V51を勧めていただいたので、これを購入しました。

windows10 proから走らせたcinebnchR20のスコアは25000くらいで(MP ratio49)、うまく並列化できるジョブではかなりのスコアが出ています。


2020 4/3追記
ベンチマークした結果を追記します。n=1です。
並列化に対応したpigzを使い、使用スレッド数を変えて大きなテキストファイルの圧縮時間を比較しました(図1)。
pigzは並列処理がかなり上手なプログラムで、スレッド数10以下だとコア数に応じてリニアに時間は短縮できるのですが、64コアよりずっと小さな値で並列化効率は落ちているのが分かります。単純そうなジョブでも、コア数が増えるとこれだけ効率が落ちるということです。

では、複数ジョブを並行して走らせればより素直にスケールできるのでしょうか。コンソールから以下の並列処理コマンドを走らせて、昔5DMK2で撮った1080P-MP4の動画ファイルのエンコード時間を測定してみました。撮影時間が30分程度だったものを30本選んでいます。GNU parallelを使い、8スレッドのエンコードを8個並列実行しています(8スレッドx8ジョブ)。

time (ls *mp4 | parallel --jobs 8 'HandBrakeCLI -I {} -o output{}.mkv -C 8' 2>log) 2>> time

30本エンコードが終わるまでのランタイムをXeon E5 v4 2680 dualのマシンと比較したのが図2です。Xeon E5 v4 2680 dual(28コア56スレッド)も決して遅くはなくて、cinebnchR15は4000くらい、2016年頃に75万くらいで購入したそれなりの怪物マシンなのですが、それと比べても、TR3990xは1/2以下の時間でエンコードを終えています。たくさんの動画を一括バッチ処理するなどの用途で大幅な高速化が期待できるのが分かると思います。

各レビューサイトで指摘されているように、OS がそのまま64コア使うかかどうかが大事になってきますが、Linuxであれば問題はありません。うまく使えば、計算を大幅に高速化できると思います。
よかったら参考にしてください。

追記するのが遅くなって申し訳ありませんでした。

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図1

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以下の構成で組んでみました。

CPU: Ryzen Threadripper 3990X
memory: KLEVV DDR4-3000 (16GB x 8)
GPU: GTX 1600
motherboard: TRX40 Taichi
system disk: Crucial M2 SSD:512GB x1
OS: ubuntu18.04LTS, windows 10 pro
CPUクーラー ROG RYUJIN 360
ケース Thermaltake Core V51

名古屋大須のツクモで購入。発売日当日の夕方行ったのですが、1人目だったようです。CPUは空冷にしようと思ったのですが、店頭には対応するものがほぼないとのことで、勧められたROG RYUJIN 360にしました。メモリは32GBで3200の在庫がなかったため、家にバックアップで買い置きしていたメモリを使用しました。Taichiはquad M.2 SSDの拡張ボードが標準で付いており、2.5Gpsと無線に対応しているため選びました。PCケースは注意が必要で、これは360mmラジエータを装着できる隙間がない場合が多いためです。店長さんらしき方に、天井部に隙間ができ、干渉しないケースとしてThermaltake Core V51を勧めていただいたので、これを購入しました。

windows10 proから走らせたcinebnchR20のスコアは25000くらいで(MP ratio49)、うまく並列化できるジョブではかなりのスコアが出ています。

いかにベンチマークした結果を追記します。n=1です。
まずy並列化に対応したpigzを使い、大きなテキストファイルの圧縮時間を使用スレッド数を変えて比較しました(図1)。
pigzは並列処理がかなり上手なプログラムで、スレッド数10以下だとコア数に応じてリニアに時間は短縮できるのですが、64コアよりずっと小さな値で並列化効率は落ちているのが分かります。単純そうなジョブでも、コア数が増えるとこれだけ効率が落ちるということです。

裏を返せば、複数ジョブを並行して走らせるならより素直にスケールするということです。コンソールから以下のコマンドを走らせて、昔5DMK2で撮った1080P-MP4の動画ファイルのエンコード時間を測定してみました。撮影時間が30分程度だったものを30本選んでいます。GNU parallelで8スレッドのエンコードを8個並列実行しています。

time (ls *mp4 | parallel --jobs 8 'HandBrakeCLI -I {} -o output{}.mkv -C 8' 2>log) 2>> time

ランタイムをXeon E5 v4 2680 dualのマシンと比較したのが図2です。Xeon E5 v4 2680 dual(28コア56スレッド)も決して遅くはなくて、cinebnchR15は4000くらい、当時75万くらいで購入したそれなりの怪物マシンなのですが、それと比べても、TR3990xは1/2以下の時間(2.2倍以上の速さ)でエンコードを終えています。たくさんの動画を一括バッチ処理するなどの用途で大幅な高速化が期待できるのが分かると思います。

各レビューサイトで指摘されているように、OS がそのまま64コア使うかかどうかが大事になってきますが、Linuxであれば問題はありません。うまく使えば、計算を大幅に高速化できると思います。
よかったら参考にしてください。

追記するのが遅くなって申し訳ありませんでした。

レベル
自作経験あり
重視項目
スペック重視

参考になった0

満足度4
処理速度5
安定性4
省電力性3
互換性3
用途を間違えなければ素晴らしいCPU

以下の構成で組んでみました。

CPU: Ryzen Threadripper 3990X
memory: KLEVV DDR4-3000 (16GB x 8)
GPU: GTX 1600
motherboard: TRX40 Taichi
system disk: Crucial M2 SSD:512GB x1
OS: ubuntu18.04LTS, windows 10 pro
CPUクーラー ROG RYUJIN 360
windows10 pro

名古屋大須のツクモで購入。発売日の夕方行ったのですが、1人目だったようです。CPUは空冷にしようと思ったのですが、店頭には対応するものがほぼないとのことで、勧められたROG RYUJIN 360にしました。メモリは32GBで3200の在庫がなかったため、家にバックアップで買い置きしていたメモリを使用しました。Taichiはquad M.2 SSDの拡張ボードが標準で付いており、2.5Gpsと無線に対応しているため選びました。windows10 proから走らせたcinebnchR20のスコアは、25000くらいで(MP ratio49)、うまく並列化できるジョブではかなりのスコアが出ています。
もう少しベンチをとって追記します。

10年ほど前、CPUの進化を近似曲線で予測して(外挿して)、2020年には128コアのCPUが出ていると予想してずっと待っておりましたが、近いスペックのものが出てきてとても嬉しいです。待った甲斐がありました。プロセスルール更新による省電力化、アーキテクチャ更新、コア数倍増、3つの更新を1回の更新で成し遂げたCPUを出してくれたAMDに感謝です。






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用途を間違えなければ素晴らしいCPU  5 2020年4月3日 11:13
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