Методика измерения производительности образца 2015 года на основе реальных приложений


Со времени выхода нашего первого бенчмарка для тестирования ноутбуков (iXBT Notebook Benchmark v.1.0) прошло уже более года, и все используемые в бенчмарке приложения успели обновиться. А потому мы решили обновить и сам бенчмарк, а заодно и расширить набор используемых для тестирования приложений. Учитывая, что данный тестовый пакет мы будем использовать для тестирования не только ноутбуков, но и готовых решений (моноблоков, десктопов) и процессоров, мы также изменили название бенчмарка. Теперь он называется iXBT Application Benchmark 2015. Этим названием мы хотим подчеркнуть тот факт, что речь идет о тестовом пакете на основе реальных приложений.

Собственно, идеология, положенная в основу бенчмарка iXBT Application Benchmark 2015, осталась прежней — как в бенчмарке iXBT Notebook Benchmark v.1.0. Изменились лишь версии используемых приложений и расширился набор самих приложений. И если ранее в нашем пакете iXBT Notebook Benchmark v.1.0 использовалось девять различных приложений, на основе которых было создано девять отдельных тестов, то теперь используется тринадцать приложений, на основе которых создано шестнадцать различных тестов.

Приложения, используемые для тестирования

Напомним, что как и ранее, главная идея, положенная в основу бенчмарка заключается в измерении времени выполнения тестовых задач, которые выполняются с применением реальных пользовательских приложений. Скорость выполнения тестовых задач является показателем производительности тестируемой системы (чем меньше времени требуется для выполнения тестового задания, тем выше производительность системы). Измерив время выполнения определенного набора тестовых задач, можно сопоставить его с временем выполнения тех же задач на некоторой референсной системе и таким образом сравнить производительность тестируемой системы с производительностью референсной. Именно на этом простом принципе основан алгоритм расчета интегральной оценки производительности в нашем бенчмарке iXBT Application Benchmark 2015. Правда, сразу отметим, что в нашем новом тестовом пакете есть два отдельных теста, в которых результатом является не время выполнения задачи, а приведенные баллы. Тем не менее, это не синтетические тесты и общей концепции бенчмарка они не нарушают.

Бенчмарк совместим с операционными системами Windows 7 (64-битной) и Windows 8 (64-битной). Версия операционной системы может быть русской или английской.

Отдельно подчеркнем, что в случае ноутбука тестирование с использованием бенчмарка iXBT Application Benchmark 2015 производится только при подключении ноутбука к электросети.

Бенчмарк позволяет задать количество прогонов каждого теста. После каждого прогона теста производится перезагрузка компьютера и выдерживается пауза. По результатам всех прогонов теста рассчитывается среднеарифметический результат и среднеквадратичное отклонение. При тестировании мы используем пять прогонов каждого теста, чего достаточно для получения достоверных результатов.

Приложения, используемые в тестировании, подобраны таким образом, чтобы они позволяли оценить производительность ноутбука в следующих типовых задачах:

  • видеоконвертирование и видеообработка;
  • создание видеоконтента;
  • обработка цифровых фотографий;
  • векторная графика;
  • аудиообработка;
  • распознавание текста;
  • архивирование и разархивирование данных;
  • скорость инсталляции и деинсталляции приложений;
  • скорость файловых операций;
  • скорость работы браузера.

Для реализации тестовых задач в бенчмарке применяются следующие приложения:

  • MediaCoder x64 0.8.33.5680;
  • SVPmark 3.0;
  • Adobe Premiere Pro CC 2014.1 (Build 8.1.0);
  • Adobe After Effects CC 2014.1.1 (Version 13.1.1.3);
  • Photodex ProShow Producer 6.0.3410;
  • Adobe Photoshop CC 2014.2.1 (64-бит);
  • ACDSee Pro 8;
  • Adobe Illustrator CC 2014.1.1 (Build 18.1.1);
  • Adobe Audition CC 2014.2;
  • Abbyy FineReader 12;
  • WinRAR 5.11 (64-бит);
  • UltraISO Premium Edition 9.6.2.3059;
  • Mozilla Firefox 35;
  • Peacekeeper.

Некоторые из тестовых задач, которые мы используем в данном бенчмарке, используются нами и для тестирования рабочих станций. Это тесты на основе таких приложений, как MediaCoder x64, Adobe Premiere Pro CC 2014.1, Adobe After Effects CC 2014.1.1, Adobe Photoshop CC 2014.2.1 и Photodex ProShow Producer 6.0.3410.

Итак, рассмотрим используемые нами тестовые задачи более подробно.

Видеоконвертирование и видеообработка

В группу «Видеоконвертирование и видеообработка» входят два теста на основе приложений MediaCoder x64 0.8.33.5680 и SVPmark 3.0.

Приложение MediaCoder x64 0.8.33.5680 используется для определения производительности рабочей станции в задаче по транскодированию видеофайла.

Исходный HD-видеоролик (контейнер mkv) длительностью 3 мин. 35 с. и размером 1,05 ГБ записан в формате MPEG4 Video (H264) и имеет следующие характеристики:

размер 1,05 ГБ
контейнер mkv
видеокодек MPEG-4 (H.264)
разрешение 1920×1080
видеобитрейт 42,1 Mbps
частота кадров 25 fps
аудиобитрейт 128 Кбит/с
количество каналов 2
частота семплирования 44,1 кГц

Данный видеоролик с использованием приложения MediaCoder x64 0.8.33.5680 транскодируется в другой формат с меньшим разрешением. Параметры результирующего видеофайла следующие:

размер 258 МБ
контейнер MP4
видеокодек MPEG-4 (H.264)
разрешение 1280×720
видеобитрейт 10000 Кбит/с
частота кадров 29,97 fps
аудиобитрейт 128 Кбит/с
количество каналов 2
частота семплирования 48 кГц

Отметим, что данный тест дает очень высокую нагрузку на вычислительные ядра процессора.

Результатом данного теста является время транскодирования исходного видеоролика.

SVPmark 3.0 — это даже не приложение, а отдельный тест производительности системы при работе с пакетом SmoothVideo Project (SVP), использующий реальные алгоритмы и параметры, применяющиеся в SVP 3.0. В SVPmark 3.0 используются как синтетические, так и реальные тесты. Мы при тестировании используем только реальные тесты для видео FullHD c GPU-ускорением. Если в системе имеется процессорное графическое ядро и отдельная дискретная видеокарта, то при тестировании используется именно дискретная видеокарта.

Результатом теста SVPmark 3.0 являются баллы, а не время выполнения задачи.

Данный тест хорошо распараллеливается на все логические ядра процессора и отлично загружает процессор.

Создание видеоконтента

в логическую группу «Создание видеоконтента» входят тесты на основе приложений Adobe Premier Pro CС 2014.1 (Build 8.1.0), Adobe After Effects CC 2014.1.1 (Version 13.1.1.3) и Photodex ProShow Producer 6.0.3410.

В тесте с использованием приложения Adobe Premier Pro CС 2014.1 (Build 8.1.0) создается видеоролик из пяти видеофрагментов суммарным объемом 882 МБ.

Видеоклипы (контейнер MOV) сняты камерой Canon EOS Mark II 5D с разрешением 1920×1080 и частотой кадров 25 fps. Между всеми видеоклипами создаются эффекты перехода, накладываются различные фильтры (например, фильтр устранения дрожания камеры), после чего производится рендеринг рабочей области и экспортирование видеофайла. Продолжительность готового видеоролика составляет 2 мин 35 с.

Параметры выходного файла следующие:

размер 490 МБ
контейнер MP4
видеокодек MPEG-2
разрешение 1920×1080
видеобитрейт 25,5 Мбит/с
частота кадров 25 fps
аудиобитрейт 384 Кбит/с
количество каналов 2
частота семплирования 48 кГц

Результатом данного теста является суммарное время рендеринга и экспортирования фильма.



На основе приложения Adobe After Effects CC 2014.1.1 (Version 13.1.1.3) в нашей методике используется два различных теста.

Первый тест ничем не отличается от того, который использовался нами ранее в методике тестирования ноутбуков. Напомним, что в этом тесте производится обработка 30-секундного видеоролика (контейнер MOV) размером 164 МБ, снятого камерой Canon EOS Mark II 5D с разрешением 1920×1080 и частотой кадров 25 fps с последующим рендерингом без сжатия (контейнер avi) с использованием встроенного рендера. Обработка заключается в корректировке баланса белого, наложении фильтра Cartoon (этот фильтр сильно загружает процессор) и наложении 3D-титров c различными эффектами (взрыв, размытие и т.п.)

Параметры выходного файла следующие:

размер 5,21 ГБ
контейнер avi
видеокодек нет
разрешение 1920×1080
видеобитрейт 1492 Мбит/с
частота кадров 30 fps
аудиокодек PCM
аудиобитрейт 1536 Кбит/с
количество каналов 2
частота семплирования 48 кГц

Результатом данного теста является время рендеринга видеоролика.

Данный тест загружает хорошо загружает все ядра процессора (в основном, за счет использования фильтра Cartoon) и чувствителен к объему и быстродействию оперативной памяти.

Однако, данный тест несовместим с такой технологией, как Multiprocessing (MP), позволяющей рендерить различные кадры на разных ядрах процессора. Дело в том, что данная технология несовместима с некоторыми фильтрами и, в частности, с фильтром Cartoon, а так же налагает определенные ограничения на объем оперативной памяти.

Именно поэтому, во втором тесте мы использовали реальный проект создания видеоролика, который совместим с технологией Multiprocessing (при наличии достаточного объема оперативной памяти) и хорошо загружает все ядра процессора.

В качестве исходного материала для видеоролика используется отдельные фотографии в различных форматах, множество видеофрагментов, pdf-файлов и psd-картинок, а также звуковых wav-файлов.

Проект рендерится в видеоролик (контейнер avi) с разрешением 1920×1080 и частотой кадров 30 fps с использованием встроенного рендера без сжатия. Размер результирующего видеролика 19,1 ГБ.

Отметим, что технология мультипроцессинга очень сильно зависит от объема установленной памяти в расчете на каждое логическое ядро процессора. И если памяти не хватает, то в процессе рендеринга режим мультипроцессинга может отключиться, в результате чего время рендеринга проекта будет очень большим. Рекомендуемый объем памяти составляет 2 ГБ на каждое логическое ядро процессора. К примеру, для четырехъядерного процессора с восемью логическими ядрами (с учётом технологии HyperThreading) для использования технологии мультипроцессинга требуется не менее 16 ГБ оперативной памяти.

С другой стороны, даже если в системе нет достаточного количества памяти, в настройках технологии мультипроцессинга всегда можно понизить количество логических ядер (Actual CPUs that will be used), которые используются в режиме мультипроцессинга. Для этого достаточно увеличить количество ядер процессора, зарезервированных для других задач (CPUs reserved for other applications). То есть, в каждом конкретном случае нужно смотреть, что лучше: понизить количество ядер процессора, участвующих в рендеринге при использовании технологии мультипроцессинга, или же не использовать технологию мультипроцессинга, но использовать для рендеринга все ядра процессора.

В тесте с применением приложения Photodeх ProShow Producer 6.0.3410 определяется скорость создания HD-видеофильма (слайдшоу) с разрешением 1280×720p (формат MPEG-2, Framerate 59,94) из 24 цифровых фотографий, отснятых камерой EOS Canon Mark II 5D и преобразованных в формат TIF.

Каждая фотография имеет размер 60,1 МБ. Кроме того, на фильм накладывается музыка. Сам фильм создается с использованием Мастера (Wizard) приложения. Между отдельными слайдами накладываются различные эффекты перехода, а сами слайды анимированы.

Создание проекта с использованием Мастера каждый раз приводит к новому результату за счет того, что накладываемые на слайды анимационные эффекты и эффекты перехода выбираются произвольно. Поэтому время создания слайд-шоу в данном случае будет иметь большой разброс. Дабы избежать этого негативного эффекта, с использованием Мастера каждый раз создается новый проект, а вот окончательный экспорт в mpg-фильм всегда производится одного и того же заранее созданного проекта. Результатом теста является суммарное время создание проекта слайдшоу, включающее в себя время загрузки фотографий, а также время экспорта проекта в фильм.

Нужно отметить, что в варианте четырехъядерного процессора с технологией HyperThreading данный тест загружает не все логический ядра процессора. Причем, даже те ядра, которые загружены, используются не на 100%. Более того, экспериментируя с различными форматами экспорта видеофайла, мы остановились именно на формате HD с разрешением 1280×720p, поскольку данный пресет позволяет получить наибольшую загрузку процессора.

Обработка цифровых фотографий

Логическую группу «Обработка цифровых фотографий» составляют два теста: один на основе приложения Adobe Photoshop CС 2014.2.1 (64-битная версия), а второй — на основе приложения ACDSee Pro 8 (64-битная версия).

В обоих тестах производится пакетная обработка 24 фотографий, сделанных камерой EOS Canon Mark II 5D в RAW-формате (размер каждой фотографии — 25 МБ).

В тесте на основе приложения Adobe Photoshop CС 2014.2.1 с каждой фотографией, которая открывается в 8-битном формате, последовательно проделываются следующие действия:

  • изменяется глубина цвета с 8 на 16 бит на канал;
  • накладывается фильтр Smart Sharpen (адаптивной резкости);
  • накладывается фильтр Shake Reduction (устранение дрожания рук при съемке);
  • накладывается фильтр шумоподавления (Reduce Noise);
  • накладывается фильтр коррекции объектива (Lens Correction);
  • изменяется глубина цвета с 16 на 8 бит на канал;
  • фотография сохраняется в TIF-формате;

Отметим, что фильтры Smart Sharpen и Shake Reduction являются сильно загружают процессор.

Результатом данного теста является время пакетной обработки всех фотографий.

В тесте на основе приложения ACDSee Pro 8 с каждой фотографией, которая открывается в 8-битном формате, последовательно проделываются следующие действия:

  • вращение;
  • обрезка;
  • изменение размера;
  • корректировка цвета;
  • смешение каналов;
  • применение эффекта сепия;
  • корректировка контраста;
  • корректировка светлых и темных тонов
  • шумоподавление;
  • увеличение резкости;
  • создание виньетки;
  • вставка текста;
  • вставка водяного знака;
  • сохранение в JPG-формате;

Результатом данного теста является время пакетной обработки всех фотографий.

Результатом данного теста является время пакетной обработки всех фотографий. Данный тест также хорошо загружает все логический ядра процессора.

Векторная графика

К группе «Векторная графика» мы отнесли тест на основе приложения Adobe Illustrator CC 2014.1.1 (Build 18.1.1).

Данный тест мы позаимствовали из методики тестирования производительности компьютерных систем образца 2011 года. Точнее, мы используем тот же самый скрипт (action) и исходный ai-файл для обработки. Ну а само приложение используется, естественно, новое.

Методика тестирования предполагает выполнение некоего скрипта, который загружает изображение (в нашем случае — векторное) и производит над ним некоторое количество операций. Результатом данного теста является время обработки изображения. Отметим, что приложение Adobe Illustrator CC 2014.1.1 (Build 18.1.1) плохо оптимизировано под многоядерность

Аудиообработка

Для аудиообработки применяется приложение Adobe Audition CС 2014.2 с помощью которого тестовый шестиканальный (5.1) аудиофайл в формате FLAC (без сжатия) первоначально загружается, затем обрабатывается и конвертируется в формат MP3. Обработка исходного FLAC-файла заключается в применении к нему фильтра адаптивного шумоподавления (Adaptive Noise Reduction). Результатом теста является суммарное время загрузки аудиофайла, его обработки и конвертирования. Исходный тестовый аудиофайл имеет размер 1,65 ГБ. Параметры результирующего MP3-файла следующие:

  • битрейт 128 Кбит/с;
  • частота сэмплирования 48 кГц.

Фактически, данный тест состоит из трех отдельных частей: открытие файла, адаптивное шумоподавление и конвертирование. При открытии аудиофайла процессор практически не загружается, но но зато сильно загружен накопитель, с которого производится считывание аудиофайла.

Процесс шумоподавления, наоборот, характеризуется высокой загрузкой процессора, причем, загружаются все логические ядра.

В процессе конвертации процессор загружаются уже в меньшей степени. Точнее, при конвертации высокая степень загрузки наблюдается только у одного ядра процессора, а вот все остальные ядра нагружаются очень слабо.

Распознание текста

В задаче по распознанию текста используется приложение Abbyy FineReader 12. В сравнении с аналогичным тестом в предыдущей версии нашей методики, мы изменили не только версию приложения, но и сам PDF-документ, используемый для распознавания. Теперь это 500-страничный документ на английском языке с большим количеством графики.

Результатом данного теста является время от открытия PDF-документа до полного распознавания текста.

Данный тест на 100% загружает все ядра процессора (во всяком случае, в варианте четырехъядерного процессора с технологией Hyper Threading), а его результат определяется практически исключительно производительности процессора.

Архивирование и разархивирование данных

В задаче по архивированию и разархивирование данных используется приложение WinRAR 5.11 (64-битная версия).

В тесте первоначально архивируется, а потом разархивируется альбом из 24 цифровых фотографий в формате TIF (размер каждой фотографии — 60,1 МБ).

В архиваторе WinRAR 5.11 при сжатии данных используется формат RAR5, метод компрессии Best (максимальное сжатие) и размер словаря 32 MB.

Результатом тестов является время архивирования и разархивирования. Результат данного теста определяется, в основном, производительностью процессора и быстродействием памяти. Отметим, что тест на архивирование данных является многопоточным и хорошо нагружает все ядра процессора.

А вот процесс разархивирования является однопоточным (загружается только одно логическое ядро процессора).

Скорость инсталляции и деинсталляции приложений

Тест на определение скорости инсталляции и деинсталяции приложений заключается в том, что измеряется суммарное время инсталляции и деинсталляции приложения Adobe Premier Pro CС 2014.1. Данный тест дает незначительную нагрузку на процессор и на накопитель.

Скорость файловых операций

К логической группе «Скорость файловых операций» мы отнесли два теста. Первый тест — это определение скорости копирования данных. В этом тесте измеряется время копирования тестовой директории размером 10,7 ГБ, содержащей различные типы данных, из одного места на системном накопителе C:\ в другое место на этом же накопителе. Понятно, что скорость копирования в данном случае зависит исключительно от производительности накопителя.

Во втором тесте, относящийся к логической группе «Скорость файловых операций», с использованием приложения UltraISO Premium Edition 9.6.2.3059 производится распаковка ISO-образа, размером 3,42 ГБ (используется образ пакета Microsoft Office 2010). Результатом данного теста является время распаковки ISO-образа. Данный тест не дает никакой нагрузки на процессор и скорость распаковки ISO-образа зависит только от производительности накопителя.

Формально, конечно, распаковку ISO-образа можно сравнить с разархивированием несжатых данных, однако, мы решили объединить данный тест в одной группе с тестом на скорость копирования данных, поскольку результаты обоих тестов зависят исключительно от скорости работы накопителя.

Скорость работы веб-браузера

Для определения скорости работы веб-браузера мы воспользовались готовым тестом Peacekeeper компании Futuremark. Данный тест выполняется только в режиме онлайн, то есть, требует наличия интернет-подключения.

Этот тест в нашей методике является опциональным и его результаты не используются для расчета интегрального показателя производительности. Дело в том, что, поскольку данный тест не устанавливается на компьютер, а запускается онлайн, мы не можем гарантировать, что через некоторое время сам тестовый пакет не обновится. Ну и, кроме того, результаты этого теста имеют большой разброс.

Понятно, что результаты данного теста зависят от используемого браузера, коих существует достаточно много. В нашей методике тестирования используется браузер Mozilla Firefox 35.

Отметим, что результат данного теста представляется в баллах.

Расчет интегральной оценки производительности

Необходимость применения интегральной оценки производительности вызвана тем, что сами по себе результаты тестирования (время выполнения тестовых задач) еще не дают представления о производительности тестируемой системы. Они обретают смысл лишь при возможности их сопоставления с результатами некой референсной системы. Именно поэтому при тестировании по описанной нами методике используются понятия «интегральная оценка производительности» и «референсная система».

Для расчета интегральной оценки производительности первоначально результаты всех тестов нормируются относительно результатов тестирования для референсной системы. Если результатом является время выполнения тестовой задачи, то нормированный результат получается путем деления времени выполнения задачи референсной системой на время выполнения задачи тестируемой системой.

Полученный таким образом безразмерный результат R, по сути, представляет собой нормированную скорость выполнения задачи тестируемой системой и показывает, во сколько раз время выполнения задачи тестируемой системой больше (или меньше), чем время выполнения той же задачи референсной системой.

Если же результатом теста являются уже безразмерные баллы, то нормированный результат получается путем деления результата тестируемой системы на результат референсной системы.

Далее нормированные результаты всех тестов разбиваются на десять логических групп:

  • видеоконвертирование и видеообработка;
  • создание видеоконтента;
  • обработка цифровых фотографий;
  • векторная графика;
  • аудиообработка;
  • распознавание текста;
  • архивирование и разархивирование данных;
  • скорость инсталляции и деинсталляции приложений;
  • копирование данных;
  • скорость работы браузера.

В каждой группе тестов рассчитывается промежуточный интегральный результат как среднегеометрическое от нормированных результатов. Для удобства представления результатов полученное значение умножается на 100. После этого рассчитывается среднегеометрическое от промежуточных интегральных результатов по всем группам тестов. Это и есть интегральная оценка производительности тестируемой системы. Для референсной системы интегральный результат производительности, а также интегральные результаты по каждой отдельной группе тестов составляют 100 баллов, а для тестируемой системы эти результаты могут быть как больше, так и меньше 100 баллов.

Естественно, что интегральный результат тестируемого ПК определяется не только его конфигурацией, но и конфигурацией референсной системы, используемой для сравнения. В нашем бенчмарке в качестве референсной системы мы решили использовать ноутбук со следующей конфигурацией:

Процессор Intel Core i5-3317U
Чипсет Intel HM77 Express
Память 4 ГБ DDR3-1600 (двухканальный режим)
Графическая подсистема Intel HD Graphics 4000
Накопитель SSD 128 ГБ Crucial M4-CT128M4SSD1
Операционная система Windows 8 (64-бит)
Версия видеодрайвера графического ядра Intel 9.18.10.3186

Собственно, наша референсная система — это ноутбук предыдущего поколения на процессоре Ivy Bridge. Отметим, что точно такой же ноутбук использовался в качестве референсной системы и в нашей предыдущей методике тестирования.

Дабы иметь возможность более наглядно продемонстрировать, что представляют из себя 100 баллов интегральной производительности референсной системы, мы так же протестировали еще два ноутбука: Dell XPS 15 9530 на четырехъядерном процессоре Intel Core i7-4702HQ, который можно отнести к категории высокопроизводительных решений, и Dell Inspiron 13 7347 на процессоре Intel Core i3-4010U, который по производительности относится к решениям начального уровня. Конфигурации этих ноутбуков представлены в таблице:

Ноутбук Dell XPS 15 9530 Dell Inspiron 13 7347
Экран 15,6 дюйма (3200×1800) 13,3 дюйма (1366×768)
Процессор Intel Core i7-4770K Intel Core i3-4010U
Чипсет Intel HM87 N/A
Память 16 ГБ DDR3L-1600 (двухканальный режим) 4 ГБ DDR3L-1600 (одноканальный режим)
Графическая подсистема Nvidia GeForce GT 750M (2 ГБ GDDR5)
Intel HD Graphics 4600
Intel HD Graphics 4400
Накопитель 1 × HDD Western Digital Blue WD10SPCX (1 ТБ) + SSD-кэш
LITEONIT LMS-32 (32 ГБ)

Seagate ST500LT012-1DG142 (500 ГБ)

Операционная система Windows 8.1 (64-бит) Windows 8.1 (64-бит)

 

Анализ результатов тестирования

Далее мы приводим результаты тестирования референсной системы а также ноутбуков Dell XPS 15 9530 и Dell Inspiron 13 7347.

>
Логическая группа тестов Референсная система Dell XPS 15 9530 Dell Inspiron 13 7347
Видеоконвертирование и видеообработка, баллы 100 270,0 83,9
MediaCoder x64 0.8.33.5680, секунды 458,1 170 569,8
SVPmark 3.0, баллы 922,2 2494,6 807,4
Создание видеоконтента, баллы 100 214,4 74,3
Adobe Premiere Pro CC 2014.1, секунды 1794,4 723,3 2314,7
Adobe After Effects CC 2014.1.1 (Test #1), секунды 2036,3 941,0 2841,8
Adobe After Effects CC 2014.1.1 (Test #2), секунды 1116,8 476,8 1570,2
Photodex ProShow Producer 6.0.3410, секунды 991,6 589,9 1288,0
Обработка цифровых фотографий, баллы 100 214,5 80,0
Adobe Photoshop CC 2014.2.1, секунды 2215,8 948,5 2804,8
ACDSee Pro 8, секунды 770,4 391,1 952,1
Векторная графика, баллы 100 126,1 68,0
Adobe Illustrator CC 2014.1.1, секунды 515,0 408,5 757,6
Аудиообработка, баллы 100 166,2 70,8
Adobe Audition CC 2014.2, секунды 1046,9 630,0 1477,8
Распознавание текста, баллы 100 224,7 74,6
Abbyy FineReader 12, секунды 548,6 244,1 735,6
Архивирование и разархивирование данных, баллы 100 168,5 69,6
WinRAR 5.11 архивирование, секунды 313,8 154,9 415,4
WinRAR 5.11 разархивирование, секунды 12,9 9,2 20,1
Скорость инсталляции и деинсталляции приложений, баллы 100 76,2 46,2
Скорость инсталляции и деинсталляции приложений, секунды 339,4 445,3 734,1
Файловые операции, баллы 100 29,3 23,2
Копирование данных, секунды 89,7 284,4 342,7
UltraISO Premium Edition 9.6.2.3059, секунды 32,8 120,4 160,1
Скорость работы браузера, баллы 100 147,6 87,8
Peacekeeper (Mozilla Firefox 35), баллы 3351 4947 2941
Интегральный результат производительности, баллы 100 141,0 61,9

Отметим, что в тесте Adobe After Effects CC 2014.1.1 (Test #2) референсная система и ноутбук Dell Inspiron 13 7347 не поддерживают технологию мультипроцессинга (MP) из-за недостаточного количества оперативной памяти. Этим объясняется столь низкий результат (большое время рендеринга) в данном тесте.

Как видно по результатам тестирования, ноутбук Dell XPS 15 9530 во многих тестах, результаты которых определяются производительностью процессора, обгоняет референсную систему более, чем в два раза. И если судить только по процессорным тестам, то Dell XPS 15 9530 можно было бы отнести к категории производительных ноутбуков. Но слабым местом его конфигурации является HDD накопитель, который по производительности существенно уступает SSD-накопителю референсной системы. Соответственно, во всех тестах, результаты которых определяются производительностью накопителя, ноутбук Dell XPS 15 9530 проигрывает референсной системе. Тем не менее, даже несмотря не очень производительную подсистему хранения данных, мы бы отнесли Dell XPS 15 9530 к категории производительных ноутбуков.

Вообще, если условно разделить ноутбуки по уровню производительности на четыре категории: начальный уровень, средний уровень, производительные и высокопроизводительные, то нам представляется, что к ноутбукам начального уровня можно отнести те модели, для которых интегральный результат производительности менее 80 баллов. К ноутбукам среднего уровня можно отнести те модели, для которых интегральный результат производительности от 80 до 130 баллов. Нишу производительных ноутбуков занимают модели, для которых интегральный результат производительности от 130 до 180 баллов, ну при более высоком интегральном результате — это уже высокопроизводительные ноутбуки. Но еще раз отметим, что это условное деление и, возможно, в дальнейшем мы скорректируем эту шкалу.

Если говорить о ноутбуке Dell Inspiron 13 7347, то по предложенной системе классификации он относится к категории ноутбуков начального уровня. Собственно, тут все понятно. У него и процессор начального уровня, и низкопроизводительный HDD-накопитель.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели нашу новую методику измерения производительности ноутбуков, моноблоков и компьютеров, которая реализована в виде бенчмарка iXBT Application Benchmark 2015. Этой методикой мы будем пользоваться как минимум на протяжении всего 2015 года, что позволит нам накопить базу результатов и сравнивать по производительности различные конфигурации.





Дополнительно

Нашли ошибку на сайте? Выделите текст и нажмите Shift+Enter

Код для блога бета

Выделите HTML-код в поле, скопируйте его в буфер и вставьте в свой блог.