NASA專家細(xì)品iMac Pro，細(xì)節(jié)驚艷全場(chǎng)，堪稱性能怪獸！

俗話說得好，錢多燒包。每隔一段時(shí)間，總會(huì)有那么一樣產(chǎn)品會(huì)對(duì)我產(chǎn)生相似的效果 —— 這種產(chǎn)品是那么吸引人，那么讓人興奮，看起來是那么美，它能讓我的錢包升溫，甚至燒起來。最新的 iMac Pro 就是這樣一種產(chǎn)品。

承蒙蘋果的美意，他們給我發(fā)了一臺(tái) 128GB，十核版本的 iMac Pro以便測(cè)試和評(píng)估。我花了不到一周的時(shí)間使用這臺(tái)機(jī)器，在航空航天工程和軟件開發(fā)領(lǐng)域進(jìn)行我日常的工作流程，另外也運(yùn)行了一些跑分和測(cè)試。iMac Pro 在性能和生產(chǎn)力上給我留下了強(qiáng)烈的印象。我會(huì)在下文中給出其中一些結(jié)果，但我還需要說的是 iMac Pro 在視覺上也給了我很深的印象。盡管它在造型和尺寸上看起來很像近些年來的 27 英寸 iMac，但 iMac Pro 是第一款采用深空灰配色的（還有對(duì)應(yīng)配色的鍵盤、鼠標(biāo)和觸控板），這讓它看上去很棒，很有商務(wù)的感覺。和我那臺(tái)銀色的 iMac 放在一起，iMac Pro 盤踞在一旁就好像沉默的達(dá)斯·維德，正準(zhǔn)備要砍翻幾個(gè)人。

iMac Pro 的機(jī)身下也同樣非常可觀，它擁有的是十核的英特爾至強(qiáng) W-2155 處理器，主頻 3.0GHz（通過睿頻可加速到 4.5GHz）。這是英特爾最新發(fā)布的一款工作站級(jí)別的至強(qiáng)處理器，用以填補(bǔ)其消費(fèi)級(jí) Core i9 和服務(wù)器級(jí)至強(qiáng) Scalable 之間的空白。如果你希望擁有 Core i9 的性能但內(nèi)存容量更大，核心數(shù)更多，卻又不需要至強(qiáng) Scalable 那么全面的能力，至強(qiáng) W 系列就是對(duì)像 iMac Pro 這樣的機(jī)器最理想的選擇（它提供八核、十核、十四核和十八核四種版本）。至強(qiáng) W 還是在 Mac 中第一款支持英特爾 AVX-512 向量處理的處理器，這將其向量寄存器的向量長(zhǎng)度提高到了 512 bit（提升自 AVX2 的 256 bit），并將向量寄存器的數(shù)量倍增到每核心 32 個(gè)（提升自 AVX2 的 16 個(gè)）。我會(huì)在下文中更多地討論此事。

我的測(cè)試機(jī)中的十核處理器擁有每核心單個(gè) 13.8MB 的 L3 緩存以及 1MB 的 L2 緩存，該機(jī)型搭載的是 128GB 的 2666MHz DDR4 ECC 內(nèi)存，一塊 2TB SSD 硬盤（擁有硬件級(jí)別的線路速率加密），以及顯存為 16GB 的 AMD Radeon Pro Vega 64 圖形芯片集。與此搭配的是沖擊力極強(qiáng)的 5120×2880 視網(wǎng)膜“5K”顯示器，iMac Pro 可說是一個(gè)圖形動(dòng)力室 —— 我不斷為一切被渲染得如此清晰干凈，卻又對(duì)性能沒有明顯的過度占用或影響感到驚奇。曾經(jīng)我在將復(fù)雜的 3D 數(shù)據(jù)集進(jìn)行視覺化時(shí)，不得不在性能或細(xì)節(jié)中二選一，而 iMac Pro 兩邊都能滿足。即使僅僅是使用 Xcode 或終端來工作的時(shí)候，屏幕的清晰和高亮度都能讓眼睛感到很舒適。

那么現(xiàn)在就來做一些測(cè)試吧，這些測(cè)試基于對(duì)空氣動(dòng)力學(xué)設(shè)計(jì)和開發(fā)所需的計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）的使用。在這類工作中，我使用的是 NASA 提供的名為 TetrUSS 的 CFD 工具，還有被普遍使用的 NACA 0012 airfoil 來打造運(yùn)輸類飛機(jī)的通用研究模型（CRM）的幾何結(jié)構(gòu)。

CFD 的一種典型用法是評(píng)估航空航天飛行器，諸如火箭或飛機(jī)的空氣動(dòng)力表現(xiàn)。該流程的第一步是從 CAD 定義中創(chuàng)建飛行器的幾何網(wǎng)格模型。這本質(zhì)上能讓我們將問題分解為成百萬個(gè)小單元，以便通過數(shù)值來模擬氣流的物理表現(xiàn)。類似的流程被用在工程分析的其他領(lǐng)域還包括結(jié)構(gòu)和熱傳導(dǎo)。另外雖然和模擬無關(guān)，OpenGL 游戲程序員也很了解用三角形或四邊形為 3D 物體創(chuàng)建網(wǎng)格模型的流程，因?yàn)檫@能夠打造一個(gè)能夠反映光影、著色和其他視覺效果的實(shí)體模型。

為了進(jìn)行單核測(cè)試，我們首先從生成一個(gè)由 237660 個(gè)三角形組成的 CRM 翼-體-尾外形的表面網(wǎng)格模型開始。

iMac Pro 在這項(xiàng)測(cè)試中的耗時(shí)結(jié)果看上去非常好（下方圖標(biāo)中的最后一欄），在我過去五年里測(cè)試過的十個(gè)系統(tǒng)中它是最快的，而且差距明顯。

CFD 流程的另一個(gè)關(guān)鍵部分是實(shí)際的數(shù)值模擬，我們要對(duì)網(wǎng)格模型上通過的氣流進(jìn)行運(yùn)算。通常來說，這些模擬是要在超級(jí)計(jì)算機(jī)集群上運(yùn)行的，使用 500 至 2000 個(gè)核心或更多，整個(gè)過程有時(shí)要耗費(fèi)數(shù)天或數(shù)周。較小的實(shí)例可以運(yùn)行在諸如 iMac Pro 這樣的多核心臺(tái)式電腦上，特別適合那些小型企業(yè)用戶以及學(xué)術(shù)界人士（通常實(shí)例的規(guī)模會(huì)受到內(nèi)存的限制，但這對(duì) iMac Pro 的 128GB 來說不是問題 —— 它可以應(yīng)對(duì)大多數(shù)有實(shí)際意義的實(shí)例）。

和網(wǎng)格模型生成不同，氣流模擬很考驗(yàn)并行處理，使得它成為理想的多核心測(cè)試指標(biāo)。在這里，我們通過 NACA 0012 airfoil 計(jì)算氣流。結(jié)果通過示意圖來展示運(yùn)算時(shí)間（以秒計(jì)），并和所使用的核心數(shù)量進(jìn)行對(duì)比。在一部分機(jī)器中，最大可用的核心數(shù)量為十二核。在同一組系統(tǒng)中，iMac Pro（底部的紅線）再一次取得了最好的成績(jī)，在最多到十個(gè)核心的對(duì)比中，它的耗時(shí)很明顯是最短的。

我還關(guān)注了一下擴(kuò)展表現(xiàn)，這部分很有趣，因?yàn)樗軌蝻@示出許多和計(jì)算機(jī)架構(gòu)有關(guān)的東西。和很多人預(yù)期的不同，將更多的核心投入到一個(gè)問題中并不總是最完美的答案 —— 從某一點(diǎn)開始各個(gè)核心之間會(huì)開始爭(zhēng)奪各種系統(tǒng)資源，比如內(nèi)存和硬盤，你也能夠從上面的圖表中看到曲線是會(huì)漸漸平緩的。下面的圖表通過計(jì)算每一臺(tái)接受測(cè)試的電腦采用多核時(shí)，對(duì)比單核的速度增幅（單核耗時(shí)除以多核耗時(shí)），更清楚地體現(xiàn)了這一點(diǎn)。作為參考，理想的曲線以虛線顯示。在這個(gè)對(duì)比中，iMac Pro（紅色曲線）的表現(xiàn)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們基本相似，使用全部十個(gè)核心時(shí)有 6.7 倍的速度提升。如果能讓十八核版本的 iMac Pro 運(yùn)行同樣的測(cè)試肯定會(huì)很有趣，但可惜的是，它們直到明年一月才出貨。

X 軸是所用核心數(shù)，Y 軸是多核與單核的速度比值

另一個(gè)對(duì)我來說很重要，但同時(shí)又難以量化的測(cè)試項(xiàng)目是軟件開發(fā)。我傾向于使用 C 和 Fortan 編譯器在終端上做我大多數(shù)工程和 CFD 相關(guān)的軟件開發(fā)工作，但在 iOS 和 Mac 應(yīng)用的開發(fā)上我最常用的卻是 Xcode。幾個(gè)星期以前，我忙于調(diào)試一個(gè)異常棘手的 MapKit 分塊渲染 Bug，與此同時(shí)還要為iPhoneX 準(zhǔn)備好我的 AR 應(yīng)用 Theodolite，我很確信在那幾天之內(nèi)我按了 Xcode 的 Build/Run 好幾千次（至少感覺上是這樣）。當(dāng)你進(jìn)入一個(gè)涉及到大量編譯工作的高強(qiáng)度開發(fā)或調(diào)試階段時(shí)，這兒省幾秒那兒省幾秒，加起來一天就能多出幾個(gè)小時(shí)了。十核 iMac Pro 在這個(gè)方面大放光彩，特別是當(dāng)它結(jié)合 Xcode 能夠自動(dòng)利用多核心去同時(shí)編譯多個(gè)源文件的能力時(shí)更是如此。

絕大多數(shù)我的應(yīng)用有 20000 至 30000 行代碼，分布在 80 至 120 個(gè)源文件中（大部分是 Obj-C 和 C，混合極少量 Swift）。有太多變量會(huì)影響編譯表現(xiàn)，所以很難提出一種普遍適用的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，因此我就簡(jiǎn)單地描述一下，當(dāng)我將 iMac Pro 和我的 2016 版MacBookPro 和 2013 版 iMac 對(duì)比時(shí)，我注意到編譯耗時(shí)有了 30% 至 60% 的減少。如果你開發(fā) iOS 應(yīng)用，仍會(huì)注意到在模擬器或在設(shè)備上安裝或啟動(dòng)應(yīng)用存在瓶頸，但在開發(fā) Mac 應(yīng)用時(shí)，反復(fù)的代碼-編譯-調(diào)試循環(huán)會(huì)有相當(dāng)明顯的提升。

我長(zhǎng)年以來醉心于向量化，從上世紀(jì) 90 年代的 Cray 超級(jí)計(jì)算機(jī)開始，到進(jìn)入 2000 年后 PowerMac G4 和 G5 中的 AltiVec。所以我很高興能夠聽到 iMac Pro 在向量處理上了有了很大飛躍。

向量化是一種單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）處理的形式，處理器能夠同步地在一個(gè)“向量”內(nèi)執(zhí)行多個(gè)數(shù)據(jù)元素的運(yùn)算。與此相對(duì)的，常見的“標(biāo)量”代碼一次只能執(zhí)行單個(gè)數(shù)據(jù)元素。標(biāo)量代碼的經(jīng)典例子是如下所示的循環(huán)，我們將數(shù)組“a”的元素加上數(shù)組“b”的元素，并將結(jié)果儲(chǔ)存在數(shù)組“c”：

for (i=0;i

c=a+b;

}

當(dāng)我們這樣循環(huán)的時(shí)候，我們一次只處理一個(gè)數(shù)據(jù)元素。如果你也了解這方面，就會(huì)知道每一次循環(huán)都需要兩次負(fù)載，加法和存儲(chǔ) —— 四次運(yùn)算 —— 因此我們?cè)谶@個(gè)標(biāo)量循環(huán)中就有總共 4*N 次運(yùn)算?，F(xiàn)在，因?yàn)?iMac Pro 的處理器每個(gè)核心都有了 AVX-512 向量處理器，我們就可以形成支持 16 字節(jié)單精度（32 位）浮點(diǎn)數(shù)或 8 字節(jié)雙精度（64 位）浮點(diǎn)數(shù)（或當(dāng)使用整數(shù)時(shí)的等量）。如果我們假設(shè)范例中的數(shù)組是雙精度，那么使用 AVX-512 向量指令的等量向量循環(huán)就會(huì)是這個(gè)樣子：

for (i=0;i

__m512d a_vec = _mm512_load_pd(&a);

__m512d b_vec = _mm512_load_pd(&b);

__m512d c_vec = _mm512_add_pd(a_vec,b_vec);

_mm512_store_pd(&c,c_vec);

}

我們還是需要兩次負(fù)載，通過每次循環(huán)就有一次加法一次存儲(chǔ)，但因?yàn)槲覀兪峭ㄟ^每個(gè)支持 8 字節(jié)雙精度的向量運(yùn)算的，我們每一次就能增加 8 個(gè)循環(huán)，所需的總運(yùn)算量就是 4*N/8 —— 之前的八分之一！

你可能會(huì)馬上期待一個(gè)八倍的性能提升，但實(shí)際上這個(gè)漲幅太理論化了，現(xiàn)實(shí)中不會(huì)有那么多。誤差的多少取決于很多因素，比如數(shù)據(jù)大小，它是否能適合不同的緩存或分配入 RAM 中，等等。但在這個(gè)例子中，我們?nèi)?N 為 512，結(jié)果也很棒了。AVX-512 帶來的速度提升是 5.2 倍。作為對(duì)比，我也總結(jié)了 AVX2 的測(cè)試結(jié)果，它使用 256 bit 寬向量，一次可支持 4 次雙精度運(yùn)算。這最終帶來了 3 倍的速度提升。雖然我不會(huì)給出具體的代碼細(xì)節(jié)，但如果是使用單精度浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行同樣的測(cè)試，AVX-512 的速度提升是 10.1 倍，而 AVX2 則為 6.3 倍。

一個(gè)需要注意的重要細(xì)節(jié)是，在上文的代碼范例中為了方便說明（也為了在測(cè)試時(shí)能有明確的控制），我使用了原有的 AVX-512 向量指令。實(shí)際上，現(xiàn)在的編譯器很擅于對(duì)合適的標(biāo)量循環(huán)進(jìn)行自動(dòng)向量化，且在大多數(shù)情況下，你除了選擇更高層的優(yōu)化（通常是 -O2 或 -O3）以及指定正確的架構(gòu)和/或指令集標(biāo)記外不需要做任何事。另一個(gè)可選項(xiàng)是鏈接到向量?jī)?yōu)化庫。英特爾的 Math Kernel Library（MKL）對(duì) AVX-512 進(jìn)行了高度優(yōu)化，我被告知蘋果的 Accelerate 框架也已經(jīng)針對(duì) AVX-512 進(jìn)行了優(yōu)化（更多的改進(jìn)未來還會(huì)有）。

最顯而易見的問題，其實(shí)我以上的測(cè)試并沒有直接給出答案，即 iMac Pro 和往年的標(biāo)準(zhǔn)版 iMac 相比，性能究竟如何。這里最相近的直接對(duì)比是我的 2013 版 iMac，但和它相比已經(jīng)落后幾代了。即便如此，我還是拿到了一些關(guān)于 2017 版 iMac 的 4.2GHz 四核 Core i7 處理器的有限資料。盡管 2017 版 iMac 在單核表現(xiàn)上比 iMac Pro 稍快一些，但隨著更多核心的參與，性能表現(xiàn)漸漸持平，到四核的時(shí)候 iMac 的優(yōu)勢(shì)不再。從四核到十核，iMac Pro 一路絕塵而去。如果你要利用 AVX-512（標(biāo)準(zhǔn)版 iMac 不支持），iMac Pro 更是直接超越。這樣的強(qiáng)化是 iMac Pro 的其中一個(gè)主要優(yōu)勢(shì) —— 工作站級(jí)別的處理器相比標(biāo)準(zhǔn)版 iMac 所能提供的，可以利用更多的核心，更先進(jìn)的處理功能，以及更大、擴(kuò)展性更強(qiáng)的性能極限。另一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是內(nèi)存容量和圖形能力。如果你的工作能受益于其中任何一樣，那么 iMac Pro 就是自然而然的選擇。

我寫稿時(shí)，蘋果仍然沒有公開 iMac Pro 產(chǎn)品線的完整價(jià)位，只提到搭載八核處理器、32GB 內(nèi)存、1TB SSD 和 Vega Pro 56 圖形芯片集的基本款起售價(jià)是 4999 美元。價(jià)位上最相近的對(duì)比是 27 英寸 iMac，售價(jià) 3699 美元，但處理器和圖形芯片集差了太多。

少了四個(gè)核心，整體上還有其他劣勢(shì)。因此結(jié)合上文來看，多花 1300 美元入手 iMac Pro 是根本不需要考慮的。有趣的是高端機(jī)型究竟會(huì)是怎樣的價(jià)格，尤其是十八核版本，但如果按照入門級(jí)的價(jià)位這么延伸下去，那對(duì)那些想要購買工作站級(jí) Mac 的人們來說可是一大筆錢。只要注意，錢包可別燒起來就行了。