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Benchmark on Different OS

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run an open source benchmark program on Arch Linux and Windows
with the same hardware device
just an uncritical comparison

去年双十一的时候自己选购和组装了一台新电脑，因为目前在用的 macbook 在一些情况下已经无法满足我的需要了
基本需求提升是对于 cpu 和内存，在我的使用过程中已经开始有很明显的卡顿和性能不足，经常能看到 swap 区占用超过了 10G
目前暂时可以确定的是，由于不需要做深度学习，我对 GPU 没有什么需求，所以就只需要核显能满足简单的游戏和日常的图形化渲染即可

最终的配置单放在这里，那段时间学习了非常多的硬件和电脑组装的知识，这是我根据自己学习的东西、自己的需求以及对钱包的掌控列出的最终配置单

  • CPU: AMD Ryzen 7600X
  • Motherboard: MSI B650M with WiFi
  • Memory: Kingston Fury 32G DDR5 5200 (16G x 2 with EXPO)
  • Radiator: Thermalright Magic EX 240 + TL C12C x 2
  • Hard Disk: Kioxia RC20 1T + ZhiTai TiPlus5000 1T
  • Battery: Antec NE650
  • Case: ASUS AP201

组装调试好电脑之后，就想着要不要拿同一套配置在不同的操作系统上跑个 benchmark 看看，虽然并不严谨，甚至两个系统放在不同的 SSD 上，但是可以作为参考

arch

这是在 Arch KDE 上用 Kitty 跑的

windows powershell

在 Windows 上用 PowerShell

windows bash

为了防止不同终端差异很大，又在 Windows 上的 Git Bash 跑了一下

从右下角的系统时间可以看到，这三张截图躺在我的硬盘里好几个月了

可以看到在 Linux 上的共耗时约 35s，而在 Windows 上的两个都在大概 43s

当然，这是一个非常不严谨的测试，如果我没有记错的话，当时的 Windows 装在致钛盘，Linux 装在铠侠，并且由于系统不同，也没有条件使用相同的终端模拟器，Kitty 可能还会调用核显进行加速等等
跑这个 benchmark 也仅仅是为了娱乐，并不意味着相同的工作在 Windows 上的处理效率就一定比在 Linux 上要低

测试的灵感和 benchmark 程序均来自于 youtube，原作者对 m1 系列芯片和 intel i9 进行了对比，挺有意思的
benchmark

这里留一个 python 代码的备份好了

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# The Computer Language Benchmarks Game
# https://salsa.debian.org/benchmarksgame-team/benchmarksgame/
#
# contributed by Joerg Baumann

from contextlib import closing
from itertools import islice
from os import cpu_count
from sys import argv, stdout

def pixels(y, n, abs):
    range7 = bytearray(range(7))
    pixel_bits = bytearray(128 >> pos for pos in range(8))
    c1 = 2. / float(n)
    c0 = -1.5 + 1j * y * c1 - 1j
    x = 0
    while True:
        pixel = 0
        c = x * c1 + c0
        for pixel_bit in pixel_bits:
            z = c
            for _ in range7:
                for _ in range7:
                    z = z * z + c
                if abs(z) >= 2.: break
            else:
                pixel += pixel_bit
            c += c1
        yield pixel
        x += 8

def compute_row(p):
    y, n = p

    result = bytearray(islice(pixels(y, n, abs), (n + 7) // 8))
    result[-1] &= 0xff << (8 - n % 8)
    return y, result

def ordered_rows(rows, n):
    order = [None] * n
    i = 0
    j = n
    while i < len(order):
        if j > 0:
            row = next(rows)
            order[row[0]] = row
            j -= 1

        if order[i]:
            yield order[i]
            order[i] = None
            i += 1

def compute_rows(n, f):
    row_jobs = ((y, n) for y in range(n))

    if cpu_count() < 2:
        yield from map(f, row_jobs)
    else:
        from multiprocessing import Pool
        with Pool() as pool:
            unordered_rows = pool.imap_unordered(f, row_jobs)
            yield from ordered_rows(unordered_rows, n)

def mandelbrot(n):
    write = stdout.buffer.write

    with closing(compute_rows(n, compute_row)) as rows:
        write("P4\n{0} {0}\n".format(n).encode())
        for row in rows:
            write(row[1])

if __name__ == '__main__':
    mandelbrot(int(argv[1]))

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