Unfaire Methoden: Intel Bibliotheken benachteiligen AMD Prozessoren massiv

Dass Konkurrenten sich nichts gönnen ist ja weithin bekannt. So hat Google Microsoft bei seinem Windows Phone und später Windows 10 Mobile Betriebssystem immer wieder Steine in den Weg gelegt. Doch das ist nicht der einzige Fall, bei dem ein Marktführer versucht, seine Konkurrenz so klein wie möglich zu halten.

Im normalen PC wie auch Servermarkt ist Intel seit Jahrzehnten nach Marktanteilen der große Marktführer. Lange Zeit galt dies auch für die Geschwindigkeit, bei der Intel meist vorne lag. Wenn das mal nicht der Fall war, so wusste sich das Unternehmen dennoch zu helfen. So wurde das Unternehmen vom Konkurrenten AMD verklagt, welches diese Klage letztendlich im Jahr 2009 auch gewann. Intel bot seinen Kunden (OEMs wie HP oder Dell) nämlich Rabatte an, sofern diese keine AMD Prozessoren in ihren Rechnern verbauten. Auch Shops wie Media Markt oder Saturn verkauften in den entsprechenden Zeiträumen kaum AMD Produkte.

Doch das ist nicht der einzige Hebel, den ein Unternehmen wie Intel hat. Da die x86 Architektur aus Intels Hand kommt, bietet das Unternehmen auch eine Vielzahl von Bibliotheken und Compilern, welche natürlich auf die eigenen Prozessoren sowie Instruktionen optimiert sind. Das ist nicht das einzige. Es wird zusätzlich geprüft, ob die verbaute CPU von Intel ist. Ist diese nicht, wird nicht der schnellere Codepath genutzt, sondern ein sehr langsamer Fallback, der nicht von modernen Befehlssätzen wie AVX profitieren.

Dies hat nun auch ein Nutzer in dem Mathematikprogramm Matlab herausgefunden. Dieses nutzt eine Mathematikbibliothek von Intel, welche genau so eine Weiche eingebaut hat. Wird eine Intel-CPU erkannt, so nutzt die Bibliothek die Befehlssatzerweiterung AVX2, welche die Berechnungen stark beschleunigt. Ist allerdings keine Intel CPU im Rechner, so wird auf eine langsame Berechnungsmethode mit SSE zurückgefallen. Dies benachteiligt natürlich die Prozessoren von AMD, welche in dem Fall eigentlich schneller rechnen könnten.

Geschwindigkeitssteigerung um bis zu 400 %

Der Reddit-Nutzer Nedflanders1976 hat nun einen Workaround veröffentlicht, welcher AVX2 auch für AMD CPUs aktiviert. Ist dies geschehen, so wird die Berechnung je nach Prozessor um bis zu 400% beschleunigt. Doch das ist nicht der einzige Fall, bei dem eine Intel-Bibliothek die Prozessoren AMDs benachteiligt.

Auch bei der Python Bibliothek NumPy gibt es bereits seit 10 Jahren das Problem, dass AMD CPUs verhältnismäßig schlecht abschneiden. Nachdem nun dieser Verhalten auch in Matlab aufgedeckt wurde, wurde auch bei NumPy mal genauer hingeschaut.
Hebelt man hier die Überprüfung des CPU-Herstellers aus, so beschleunigt sich die Berechnung auf einem AMD Ryzen 3600 von 266s auf 64s.

Bei ComputerBase haben die beiden Nutzer Ned Flanders und ZeroStrat einen Sammelthread eingerichtet, bei der die Community aktiv dazu aufgefordert wird, sich an der Suche nach weiteren Fallstricken zu beteiligen.

Was haltet ihr von solchen Geschäftspraktiken und wird das Wissen um diese euch beim nächsten Kauf beeinflussen?

Quelle: ComputerBase