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소식

2022.06.07 20:35

리눅스를 지원하는 애플 로제타가 타사 CPU에서도 동작

조회 수 1378 댓글 21

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참고/링크	https://twitter.com/never_released/statu...p8DcKtZltA

https://gigglehd.com/gg/soft/12381269

이전 글입니다.

오늘 새벽 WWDC에서 로제타가 리눅스 상에서도 지원된다고 했는데요.

타사 CPU에서도 동작하는것으로 확인이 되었습니다. (ARMv8.2 이상)

얼마전 소개해드렸던 아마존 그래비톤3 위에서 돌아가는 c7g 인스턴스에서 2쓰레드만 할당해

애플 로제타를 통해 x86버전 긱벤치를 실행한 결과입니다.

먼저, ARM 버전 긱벤치를 네이티브하게 실행한 결과입니다.

x86 긱벤치를 로제타를 통해 실행한 결과

30% 정도 성능저하가 있네요. 애플 실리콘에서 실행되는 로제타와 비슷한 결과입니다

M1에 있는 x86-ARM 명령어 번역 기능 덕분에 로제타 성능이 좋은것이라는 낭설이 있었는데

M1 리버싱을 하는 리눅스 개발자 말로는 미신이라고 합니다. 그런건 없다고 하네요.

이번 일로 재확인이 되는듯 하는군요.

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Comments '21'

Elsanna All hail the Queen of Snow! 2022.06.07 20:55

로제타 변환성능이 좋은 이유중 하나가 SSE4.2까지 변환가능해서 그랬던걸로 아는데요. 당장 SSE2까지만 지원하는 윈도 에뮬레이터는 성능이 반토막났었고요. https://browser.geekbench.com/v5/cpu/compare/5375190?baseline=5319407
?
NPU 2022.06.07 21:45

제가 알기론 긱벤치에서 SIMD 연산위주로 구성된 항목이 한두개밖에 없을거에요.
한 두개 항목은 영향받을수 있지만 전체적으론 큰 영향 없는것으로 알고 있습니다
Elsanna All hail the Queen of Snow! 2022.06.07 22:07

긱벤치가 SIMD를 그렇게도 안쓸리가 없는데요 혹시 관련링크 받을수 있을까요?
?
NPU 2022.06.07 22:11

https://www.geekbench.com/doc/geekbench4-cpu-workloads.pdf
여기 가면 있을거에요
SSE 쓴다고 명시된 항목이 SGEMM 하나뿐이네요
Elsanna All hail the Queen of Snow! 2022.06.07 22:19

https://www.geekbench.com/doc/geekbench5-cpu-workloads.pdf
지금 긱벤치5 문서봤긴했는데 벤치항목에서 이미지 프로세싱 관련만 최소 6개항목이거든요. 이항목들에서 SSE나 NEON명령어의 유무에 따라 유의미한 차이가 날것으로 보이는데 어떻게 생각하시나요
?
NPU 2022.06.07 23:15

일단 긱벤치에서 쓰는 이미지 처리 라이브러리가 SIMD에 얼마나 영향을 받을지 조금 아리송하긴 합니다.
M1 같은 경우만 해도 상용 프로그램에선 이미지 처리에 NEON같은 명령어셋을 쓰는게 아니라 영상처럼 그냥 이미지 처리용 코덱을 달아놓고 그걸로 처리시키거든요.
https://www.reddit.com/r/intel/comments/pshrin/the_impact_of_avx512_on_geekbench_5_results_11900k/
https://browser.geekbench.com/v5/cpu/compare/9930056?baseline=9929828
누가 AVX512 꺼버리고 긱벤치5 점수 비교한것도 있는데 싱글 점수 2% 정도 내려가더군요

제 생각엔 SIMD 버전 보단 마이크로소프트 번역 레이어는 "에뮬레이터" 에 가까워서 성능저하가 큰 것이라고 봅니다.
로제타2는 에뮬레이터보단 미리 바이너리를 ARM64로 싹 다 다 변환시켜놓는 방식이거든요.
미리 안 되는건 JIT으로 처리하구요

저는 그 차이때문에 성능차이가 난다고 보고 있습니다.
Elsanna All hail the Queen of Snow! 2022.06.07 23:54

글쎄요 M1에 내장된 이미징 처리 코덱은 결국 SW에서 지원해줘야 사용하거든요. 실제로 영상보정프로그램들 보면 M1을 지원한다해도 퍼스트파티가 아닌 서드파티 플러그인이 끼어드는순간 HW가속이 안되서 정직하게 CPU성능 그대로 처리속도가 나오거든요.
https://youtu.be/x-uasDMPodY
긱벤치도 M1의 하드웨어 가속을 지원하지 않는다면 결국 M1 CPU내의 NEON명령어를 사용할거고요. 그리고 AXV-512 on off차이가 별로 안나는건 최신명령어라 아직 AES-XTS에서밖에 지원하지 않아서고요 반면에 SSE보다 최신인 AVX는 이제 머신러닝에서도 지원합니다. 당연히 SSE나 NEON은 이보다도 더 많은 벤치항목에서 지원한다 봐야죠. 당장 SSE 4.2조차 포토샵도 21년버전부터 필수적으로 요구할만큼 오래된 명령어고요
https://www.primatelabs.com/release/geekbench5/
물론 윈도우에서 미리번역을 하지 않고 실시간으로 번역하면서 로제타보다 성능손실이 발생하기야 하겠죠. 근데 긱벤치는 생각보다 많은종류의 SIMD명렁어들을 써먹고있고 이에따른 성능차이도 유의미하다고 봅니다
?
NPU 2022.06.08 00:18

SIMD에 별도로 최적화한 항목이 아닌 이상 큰 영향은 없다고 봅니다
직접 최적화한 AES-XTS에서도 10% 남짓 차이나니까요. 애당초 언급조차 없는 항목은 더더욱 차이가 적다고 봐야죠
SIMD를 쓰냐 안쓰냐가 중요한게 아니라 실제로 SIMD 연산 비중이 얼마나 되느냐의 문제라서요
Elsanna All hail the Queen of Snow! 2022.06.08 00:31

언급이 안된게 아니라 애초에 이미 나올때부터 최적화가 완료되어서 언급을 안한거라 봐야죠. AMD에서도 지원한지 얼마 안된 AVX2나 인텔에서도 지원하니마니 하는 AVX512같은것도 아니고 이제 최신버전도 나온지 13년이 넘어가는 SSE인데요? 수작업으로 최적화 하지 않으면 성능이 안나오지도 않고 이미 컴파일러 성숙도도 충분히 올라왔을텐데요. 그리고 영상처리에서 SIMD연산비중은 높습니다 애초에 MMX SSE AVX등도 영상처리나 그래픽작업에서의 속도를 높이기 위해서 나온거고요. 여기에 긱벤치5에서 영상처리 관련만 무려 6개가 넘고 고작 5%에 불과한 암호화와 달리 정수/부동소수점계산은 대한 비중이 전체점수의 95%입니다
?
NPU 2022.06.08 00:39

영상처리 항목이 어떤게 있나요? 6개나 되는지 모르겠는데 한번 읊어주시면 감사하겠습니다.

그리고 말씀하신대로면 긱벤치4에선 x86과 aarch64 버전 점수 차이가 훨씬 작아야 한다는 말로 들리는데 맞나요
Elsanna All hail the Queen of Snow! 2022.06.08 01:05

Gaussian Blur
Face Detection
Horizon Detection
Image Inpainting
HDR
Image Compression
전부다 이미지 프로세싱 관련 벤치입니다.
그리고 긱벤치5에서 유사한 성능을 보였지만 x86에뮬레이션시 성능차이가 두배가까이 났던 i5-1035G1과 SQ1을 x86 에뮬레이션해서 벤치마킹한걸 비교했을때 약 2~30%의 성능차이가 난걸 보면 긱벤치4일땐 SQ1의 x86과 ARM64의 점수차이가 줄어들었을거라고 봅니다.
https://browser.geekbench.com/v4/cpu/compare/15652671?baseline=15823271
https://www.idownloadblog.com/2020/12/16/microsoft-adds-x64-emulation-to-windows-on-arm-but-performance-is-far-behind-m1-macs/
?
NPU 2022.06.08 01:15

https://browser.geekbench.com/v5/cpu/compare/5375190?baseline=5319407
처음에 가져오신 서프X x86 vs ARM 버전 벤치마크 보면요

말씀하신 "이미지 프로세싱" 이 아닌 작업에서도 180~200% 성능 차이가 나는 항목들이 흔하게 존재하는것에 대해선 어떻게 생각하시나요
SIMD 버전 때문에 점수차이가 나는거라면 말씀하신 항목 위주로 큰 격차가 벌어져야 하지 않나요

제가 보기엔 그런 경향성은 안 보입니다

오히려 HDR이나 Image Inpainting 항목의 경우 다른 항목보다 차이가 확연히 작은 모습을 보이고 있네요
언급하신 항목들의 SIMD 연산 비중이 크다고 보긴 어렵다고 생각합니다
Elsanna All hail the Queen of Snow! 2022.06.08 02:02

Clang의 경우 AArch64타겟으로 빌드되어서 성능차가 발생하는것으로 확인되고요. 성능차가 확실히 나는것중에 확실히 SIMD와 연관성이 낮아보이는건 SQlite/PDF 렌더링(크롬PDF뷰어 사용)/텍스트 렌더링 밖에 안보입니다. 성능차이가 2배전후로 나는 항목들 전부다 이미지/그래픽작업과 같은 작업이거나 HTML5/머신러닝으로 사용하는 SIMD명령어가 어디까지인지 확실하지 않아 모호한 케이스밖에 없습니다. 이들경우를 보면 전자는 싱글은 6~80%/멀티는 40~85%정도 차이나는데 후자는 싱글 20%~150%/멀티 30~200%가까이 차이나고 있고요
?
NPU 2022.06.08 02:16

AArch64 타겟으로 빌드한다고 ARM버전에서 특별히 처리속도가 더 빠를 이유가 있나요
텍스트 파싱하고 트리 구성하고 바이너리 뽑는건데요
한쪽은 aarch64 한쪽은 x86 다르게 빌드하는거면 몰라도 둘다 aarch64 타겟으로 빌드하면 그냥 둘 다 같은 작업을 하는거에요

HTML5 항목도 텍스트 파싱하고 그대로 렌더링하는거라 SIMD 비중이 크다라고 보기 어렵구요
?
NPU 2022.06.08 02:20

그리고 항목마다 SIMD 연관성 언급하시는것도 전부 추측일 뿐이지 않나요
이미지 프로세싱이라고 SIMD 비중이 크다는 법도 없습니다. 특히 벤치마크면요

짐켈러는 명령어 덧셈/뺄셈/로드/스토어/비교/브랜치 6개 정도가 연산 80%를 차지한다는 얘기도 했습니다.
긱벤치같은 CPU 벤치마크에서 상당수 작업을 SIMD 비중이 크도록 구성한다고 가정하시는건 이해가 안 가네요. 다른 연산은 테스트 안하나요?

긱벤치에서 SIMD 최적화한 항목을 따로 언급도 해 놨는데
나머진 이미 SIMD 최적화가 되어서 따로 말을 안한거다 라고 나오시면 솔직히 할 말이 없습니다.
그리고 HTML5는 SIMD가 모호한거고, 이미지 처리는 아무튼 SIMD 비중이 크다? Clang은 타겟이 aarch64라서 그런거다?
그냥 끼워맞추기식으로 보입니다.

굳이 토론 이어나아가봤자 서로 얻을게 있나 모르겠습니다
저는 긱벤치에서 SIMD 비중 작다는 입장이고 MS의 에뮬레이터 구조 때문에 성능 깎아먹는게 더 크다고 봅니다.
그래서 SSE4.2가 아니라 로제타가 못하는 AVX 변환까지 지원해도 같은 구조를 유지한다면 로제타보다 여전히 느릴거라고 보구요
말씀하시는거 계속 들어봐도 제 생각이 바뀔것 같진 않네요
?
RuBisCO 2022.06.08 07:39

AVX512 성능차이가 별로 안나는건 실제론 좀 골까는 문제가 있습니다. AVX-512자체가 쓰레기라 명령어에 의한 처리량 향상이 클럭저하로 상쇄되어버리는 멍텅구리같은 물건이거든요.
https://blog.cloudflare.com/on-the-dangers-of-intels-frequency-scaling/
?
NPU 2022.06.08 14:44

그것도 맞죠. 첨 나올때 스펙시트에 512 동작시 클럭 40%인가 깎인다고 적혀있었던걸로 기억하네요. 요즘은 모르겠지만요
?
RuBisCO 2022.06.07 22:32

그럴리가요. 어디까지나 "수작업으로 SIMD 최적화"를 한게 그거란 소리지, 컴파일러 수준에서 자동으로 벡터화하는걸 막아놓진 않았습니다.
?
NPU 2022.06.07 23:17

물론 아예 안 쓴다는건 아닙니다.
?
NPU 2022.06.07 21:51

로제타 변환성능 좋은 이유는 실행 전에 아예 x86바이너리를 arm64로 컨버팅 해버리고
필요한것만 그때그때 JIT으로 처리하기 때문에 좋은 것으로 알아요.
360ghz case kill mark: BQ SB 802 white, CM H500m qube 500 FP, 3r L600/700/900/... 2022.06.07 21:50

낭설이죠... 솔직히 애플이 소프트웨어적으로 잘 베이스 닦아놨으니 그럭저럭 잘 굴러간거고, 타사에서 똑같이 잘 돌아가길 바라려면 일단 파편화된 소프트웨어부터 정리하는게 우선이죠.

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