关于linux：为什么AMD Ryzen 2700x 比使用Python 3 年的笔记本电脑Intel i7-6820HQ 慢2x？

我刚刚安装了一台基于 AMD Ryzen 2700x 和 32GB RAM(运行 Ubuntu 18.04)的台式计算机。
在工作中，我有一台使用了 3 年的笔记本电脑工作站，配备 Intel i7-6820HQ 和 16GB RAM(运行 Windows 10)。

我在两个平台上都安装了 Anaconda 并运行了一个自定义 Python 代码，该代码严重依赖于基本的 numpy 矩阵运算。
该代码不涉及任何特定于 GPU 的计算(我的工作笔记本电脑没有)。
Ryzen 运行在 3.7GHz，笔记本电脑 i7 运行在 3.6GHz。两个系统都已全面更新。

令我惊讶的是，代码在我的工作笔记本电脑上运行只需 5 分钟，而在 Ryzen 台式机上则需要 10 分钟！

最新的 Ryzen 2700x 应该比 3 年前的高端笔记本电脑 Intel 处理器快得多，那为什么会慢 2 倍呢？

• 是因为 Ubuntu 在某些方面不如 Ryzen 的 Windows 10 最佳吗？

• 是因为英特尔比 AMD 更适合 Python 模拟吗？

• 还有别的吗？

感谢您帮助了解正在发生的事情。

这是一个软件问题：默认情况下，anaconda 附带英特尔的 MKL 作为 BLAS 的后端，这会故意削弱 AMD 的速度。您还可以安装使用 openBLAS 的非 MKL 版本，您会看到巨大的性能提升。你不需要重新安装它，只需卸载 numpy 和 mkl，然后安装一个用 openBLAS 构建的 numpy。

numpy matrix operations

英特尔 Skylake 的 FMA 吞吐量(每个时钟 256 位向量 2 个)明显优于 Ryzen(每个时钟 128 位向量 2 个或每个时钟 256 位向量 1 个)。有关 x86 微架构的详细信息，请参阅 https://agner.org/optimize/。 Sandy-bridge 和 haswell SSE2/AVX/AVX2 的每个周期的 FLOPS 包括 Ryzen 的摘要。

由于缓存中的数据很热，优化的 matmul 可以通过缓存阻塞实现，一个好的 matmul 可能会成为 FMA 执行单元吞吐量的瓶颈。

或 L1d SIMD 加载/存储带宽，其中 Skylake > 2x Ryzen，能够维持接近 2x 256-bit 加载 1x 256-bit 存储，而 Ryzen 可以维持 2x 128-bit 缓存访问，最多其中之一可以是商店。

因此，对于 matmul / FMA 吞吐量而言，英特尔的单线程或每核吞吐量是 Ryzen 核心的两倍是完全合理的。

您是否使用多线程来利用每台机器中的所有内核？ 2700x是8核CPU，6820HQ是4核芯片。

如果您的工作负载可以/正在利用多个内核，那么可能是 L3 缓存带宽限制造成了影响，假设它们都配置正确并且实际运行在 3.6 / 3.7 GHz。或者，也许有什么东西会产生 4 倍的每核性能差异。