2. 라이젠 7 1800X 성능 전격 공개
라이젠 시스템의 성능을 알아보기 위해 비교 대상으로 앞서 언급한 바와 깉이 AMD의
전세대(라고 해도 횟수로 5년) 하이엔드 모델인 FX-8370과 경쟁사의 메인스트림급 최상위 모델인 코어 i7 7700K를
비교군으로 선정했다.
메모리 클럭은 각 CPU가 기본 지원하는 최대 클럭인 DDR3
1866MHz(FX-8370)와 DDR4 2667MHz(라이젠 7 1800X), DDR4 2400MHz(코어 i7
7700K)에 맞춰 테스트를 진행할 계획이었으나, 이미 알려진 바와 같이 초기 라이젠 지원 메인보드들은 메모리 호환 문제가
있는 것으로 알려졌으며, 이번 테스트에 사용된 메인보드는 DDR4 2133MHz와 메모리 XMP 프로파일인 DDR4
2933MHz외에 세팅이 되지 않았다.
따라서 라이젠 테스트 시스템의 메모리 클럭은 공식 메모리 지원 스펙인 DDR4 2667MHz에
더 근접한 DDR4 2933MHz로 조정해 진행되었음을 미리 알리며, 테스트 결과 확인에 참고하기 바란다.
5년만의 AMD 하이엔드 CPU 기본 성능, 얼마나 개선되었나?
우선 라이젠의 성능이 얼마나 개선되었는지 확인하기 위해 Sandra
2016.03.22.20 버전의 벤치마크 기능을 이용해 기본적인 성능을 확인해 보았다.
라이젠 7 1800X의 전반적인 CPU 연산성능은 FX 8370대비 276%, 코어 i7 7700K
대비 158% 향상되었으며, 멀티미디어 성능은 각각 247%와 107% 수준의 성능을 기록, 코어간 대역폭은 330%와
115% 수준으로 측정되었다.
년수로 5년 전 모델을 가뿐히 뛰어넘은 것은 반길 일이나 메인스트림 시장을 노린 카비레이크
코어 i7 7700K에 비해 두 배의 코어/ 스레드로도 월등한 모습을 보이지 못한 점은 살짝 아쉬운 부분인데,
0.6GHz에 달하는 기본 클럭 차이와 코어 레이턴시, 아키텍처 차이 등이 영향을 미친 것으로 판단된다.
라이젠 7 1800X의 메모리 대역폭은 기본 클럭 향상된 만큼 개선된 것 자체는 특별히
주목할 일은 아닐 것이다.
하지만 이론상 대역폭과 실 메모리 대역폭의 비율을 따져 보았을 때 FX-8370(DDR3
1866MHz 듀얼 채널 29.86GB/s)은 약 65%, 코어 i7 7700K(DDR4 2400MHz 듀얼 채널
38.4GB/s)는 약 62.1%인 것과 달리 라이젠 7 1800X(DDR4 2933MHz 듀얼 채널 46.93GB/s)
시스템에서는 72.2%를 기록했다.
메모리 타이밍 차이로 인한 오차를 감안해도 라이젠의 실제 메모리 대역폭
효율이 경쟁사의 메인스트림 모델과 비교 확실히 높아진 것으로 판단되며, 캐시 대역폭과 메모리간의 레이턴시도
FX-8370 비쉐라에 비해 대대적으로 개선된 모습을 보여준다.
인텔 코어 i7 7700K와 비교해서는 메모리 대역폭과 캐시 대역폭이 향상된 모습이 관찰되지만, 케시와
메모리간 레이턴시면에서는 비쉐라 대비 개선되었음에도 여전히 불리한 모습을 보이는 것은 살짝 아쉬운 내용이다.
환골탈태한 AMD 라이젠 7 1800X 실 성능
위에서는 라이젠 7 1800X의 기본적인 성능을 확인해 보았는데, 이번에는 보다 실질적인
환경에서의 성능을 알아본다.
전반적인 PC 사용 경험을 평가할 수 있는 PCMark 8 Conventinal
테스트에서 라이젠 7 1800X는 FX-8370 대비 약 25% ~ 최대 50% 가까이 향상된 사용자 경험을 제공하며,
코어 i7 7700K와 비교했을 때는 거의 동등한 수준의 사용자 경험 환경을 제공하는 것으로 확인되었다.
특히, 코어와 스레드가 강화된 라이젠 7 1800X는 크리에이티브 테스트에서 코어 i7
7700K 대비 상대적으로 낮은 클럭에도 불구하고 10% 이상의 향상된 사용자 경험을 제공하는 것으로 평가되었다.
라이젠 7 1800X는 하이엔드급 옥타 코어 CPU를 메인스트림 시장에 진입 시킨 것을
크게 평가받고 있는데, 이와 관련해 멀티 코어 활용도가 높은 대량의 데이터 분석 작업이 이뤄지는 산드라 과학 / 금융 분석
테스트와 암호화 테스트를 진행해 보았다.
전반적인 과학 분석 성능(부동소수점-High/ Double Precision)은 라이젠
7 1800X과 코어 i7 7700K이 큰 차이 없는 것으로 나타났는데, N-Body 시뮬레이션에서는 70% 이상 높은
성능을 보이며, 금융 분석은 전반적인 성능과 세부 성능 모두 약 70% 가량 높은 성능을 보여준다.
아무리 강조해도 지나치지 않은 정보 유출에 대비하기 위한 암호화 성능(AES256 +
SHA2-256) 대역폭의 경우 라이젠 7 1800X가 FX-8370 대비 330%, 코어 i7 7700K 대비 88%
가량 높은 성능을 발휘하는 것으로 평가되었다. 참고로, AES256 암호화의 경우 전체 성능보다 그 차이가 좁아지지만,
SHA2-256 해싱 작업에서는 라이젠 7 1800X의 성능이 FX-8370 대비 688%, i7 7700K 대비
292%에 달했다.
AMD가 라이젠을 발표하며 내세운 대표 성능이 바로 시네벤치 R15인데, 이번 테스트에서
확인한 바에 의하면 멀티 스레드 성능은 AMD의 발표치와 10cb 내 오차 수준에서 근접한 성능을 보여주었으며, 멀티스레드
테스트에서는 FX-8370 대비 253%, i7 7700K 대비 174% 수준의 성능을 보여준다.
AMD가 시네벤치와 함께 라이젠 성능 데모를 위해 사용했던 블랜더를 이용한 fihsy
cat 데모 렌더링 시간을 체크해 보았다. FX-8370 대비 두 배 이상 성능이 향상된 것을 알 수 있으며, i7
7700K와 비교했을 때는 시간상 8초, 비율로는 약 20% 높은 성능을 발휘하는 것으로 확인되었다.
추가로 실사 같은 렌더링 구현을 위한 레이 트레이싱 기법을 활용한 Pov-Ray
v3.7의 기본 벤치마크 신을 이용해 성능을 비교해 보았다. 참고로 위 이미지 중 좌측이 벤치마크 신이며, 우측은
POV-ray 명예의 전당(HOF)에 오른 작품이다.
라이젠 7 1800X의 Pov-Ray 성능은 FX-8370 대비 두 배 이상, 코어 i7
7700K 대비 시간 상 10초, 비율로 따지면 약 35% 성능이 개선되었으며, 약 50MB 용량의 Full HD
H.264 동영상을 H.265 동영상으로 변환하는 H.265 벤치마크의 라이젠 7 1800X 결과를 다른 CPU들과 비교시
Pov-Ray 테스트와 거의 비슷한 차이를 보여준다.
라이젠, 스토리지 성능도 개선
수년간 AMD 하이엔드 플랫폼이 정체되면서 스토리지 성능 또한 지적받아 왔는데, 라이젠은
이 또한 상당한 개선을 이뤘다.
PCMark 8 스토리지 테스트 기준 X370(R7 1800X) 칩셋의 스토리지 대역폭은
인텔 Z270(i7 7700K) 칩셋 대비 96%, 4K 랜덤 읽기와 쓰기는 각각 103%와 86% 수준을 기록했다.
전세대 하이엔드 칩셋인 SB950(FX-8370)과 비교하면 4K 랜덤 읽기 8%, 4K 랜덤 쓰기 23% 향상을
이뤄냈다.
참고로 이번 테스트는 앞서 언급했듯 인텔 520 240GB SSD를 이용해 진행되었으며,
4K 랜덤 쓰기 테스트의 경우 순간적으로 약 32K IOPS 이상을 기록하기도 했으나 안정적인 모습을 보여주지는 못해,
칩셋 드라이버 안정화가 필요할 것으로 판단된다.
라이젠 7 1800X IPC, 비쉐라 대비 얼마나 개선되었나?
AMD는 라이젠의 IPC가 엑스카베이터 대비 52% 이상 향상되었다는 점을 강조해왔지만,
정작 그 자리를 대체할 불도저/ 비쉐라 대비 얼마나 개선되었는지는 언급하지 않았다. 물론 기존 정보를 감안하면 대략 70%
수준의 IPC 향상이 기대되지만 명확하게 언급되지 않은 만큼 궁금하기 마련.
번외편으로 테스트에 사용된 세 가지 CPU의 클럭을 모두 3.6GHz로, 메모리 클럭
1866MHz,메모리 타이밍 13-11-11-28로 맞춰 간단한 싱글 스레드 테스트를 통해 IPC가 얼마나 개선되었는지를
확인해 보았다.
라이젠 7 1800X는 AMD에서 라이젠 CPU 오버클럭을 위해 공개한 라이젠 마스터
유틸리티를 이용해 XFR 상승분을 감안해 최대 클럭을 3.6GHz로 동작하도록 설정했지만, 테스트 시점에서는 XFR 기능을
끄거나 배수 고정이 지원되지 않아 테스트 중 클럭이 종종 3.6GHz 이상을 기록하기도 했으니, 아래 결과는 참고용으로만
보기 바란다.
[영상] 엔비디아에 대응하는 인텔 가우디3/AMD MI300/범클라우드 진영의 NPU/,그리고 AI 하드웨어 개발 흐름과 추세는? 
