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SiSoftware Sandra 2020 Release 8 30.57 wurde gerade als neue Version online gestellt und kann nun von unserem Server runtergeladen werden :thumb:


Support & Fixes:
- JCC Erratum Mitigation
- bigLITTLE Hybrid Architecture (aka 'heterogeneous multi-processing')
- AMD Power/Performance Determinism
- Hypervisors


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SiSoftware Sandra 2020 Release 8t 30.61 wurde gerade als neuste Version online gestellt und kann von unserem Server runtergeladen werden :thumb:


Future Hardware Support:
- Update R8t adds support for "Tiger Lake" (TGL) as well as updated support for "Ice Lake" (ICL) and future processors.

Support & Fixes:
- JCC Erratum Mitigation
- bigLITTLE Hybrid Architecture (aka 'heterogeneous multi-processing')
- AMD Power/Performance Determinism
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SiSoftware Sandra 2020 Release 9 30.69 wurde gerade als neuste Version online gestellt und kann von unserem Server runtergeladen werden :thumb:


GPGPU Benchmarks:
- CUDA SDK 11.3+ Update for nVidia Ampere (SM8.x) – deprecated SM3.x support
- OpenCL SDK updated to 1.2 minimum, 2.x recommended and 3.x experimental.
- Increased addressing in all benchmarks (GPGPU Processing, Cryptography, Scientific Analysis, Financial Analysis Image Processing, etc) to 64-bit for large VRAM cards (12GB and larger)
- Increased limits allowing bigger grids/workloads on large memory systems (e.g. 24GB+ VRAM, 64GB+ RAM)
- Optimised (vectorised/predicated) some image processing kernels for higher performance on VLIW GPGPUs.

CPU / SVM Benchmarks:
- Vectorised CPU Multi-Media 128-bit integer benchmark to support ADX/BMI(2) instructions as well as vectorised to support AVX512-IFMA (integer FMA 52-bit) on Intel IceLake and newer CPUs (also supporting AVX512-DQ, AVX2 and SSE4).
- Optimised .Net and Java Multi-Media 128-bit integer benchmarks similar to CPU version.
- Increased limits/addressing allowing bigger grids/workloads on large thread/memory systems (e.g. 256-thread, 256GB RAM)

Bug Fixes:
- Fixed incorrect rounding function resulting in negative numbers displayed for zero values(!) Display issue only, actual values not affected.
- Fixed display for large scores in GPGPU Processing benchmarks (result would overflow the display routine). Display issue only, scores stored internally (database) or sent/received from Ranker were correct and will display correctly upon update.
- Fixed (sub)domain for Information Engine. Updated microcode, firmware, BIOS, driver versions are displayed again when available.


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SiSoftware Sandra 2020 Release 10 30.77 wurde gerade als neuste Version online gestellt und kann von unserem Server runtergeladen werden :thumb:


GP-GPU (CUDA / OpenCL / DirectX Compute) Benchmarks:
- Additional improvements for nVidia Ampere; CUDA SDK updated to 11.1
- Additional improvements for Image Processing benchmarks
- Additional improvements for Scientific Analysis benchmarks (FFT, GEMM) [perf impact]
- Reverted (R3 update) hashing/SHA block change in Cryptography benchmarks [perf impact]
- Relaxed limits further for better performance on high-end/multiple GP-GPUs [up to 8]

CPU Benchmarks:
- Fixed possible lock-up in Scientific Analysis benchmarks
- Reverted (R3 update) hashing/SHA block change in Cryptography benchmarks [no impact]
- Revised benchmarks for asymmetric work-loads for hybrid CPUs

Bug Fixes:
- Fixed (possible) crash on Intel graphics with 64-bit PCIe memory addressing
- Reviewed all device code that deals with 64-bit PCIe memory addressing
- Fixed TigerLake (TGL) memory information/timings for (LP)DDR5
- Fixed TigerLake (TGL) integrated graphics memory information
- Additional IceLake (ICL) memory information


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Benchmark: CPU Cache & Memory Latency
- Increased entropy for in-page & full random access patterns.
- Worst-case latency reported not average (as used by memory bandwidth).
- TLB optimisations for in-page random access pattern. We recommend using large (2MB) pages in order to reduce TLB effects on cache latencies.
- Clock timing optimisations when power state fluctuates during test

Benchmark: GPGPU Cache & Memory Latency (CUDA, OpenCL, DirectX Compute)
- Worst-case latency reported not average (as used by memory bandwidth).
- Uses page size when reported by the GPU (4kB-4MB page size)
- Uses 64-bit timers where available.
- Uses cache-line size when reported by the GPU (32-256-byte line size)
- We recommend using CUDA for most accurate (native clock timing) results.


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