時事/経済 PositiveNegativeFreeStyleArguments


1) 前提(私が使う家庭)

  • M1 Pro: 実体調査用可能なビルドコア(並列性) = 8 (M1 Proの高性能コア主の活用)
    単一コア性能(相対するの) = 3.0 (E5-2697 v2 備え)  (M1 アキテクチャー IPC/クロック優位反映)

  • Intel Xeon E5-2697 v2: 実体調査用並列性(スレッド) = 24 (12コア・ハイポスレディング)
    単一コア性能(相対するの) = 1.0 (基準)

  • ディスク/IO 影響: M1 ページ NVMe + 統合メモリー利点 → IO 係数 0.9 (時間を 0.9倍)
    E5 球形サーバー(または SATA/球形 SSD) → IO 係数 1.1 (時間を 1.1倍)

  • ビルドモデル(単純化): ビルド処理量  (単一コア性能 × 有效スレッド). ビルド時間は処理量に反比例して I/O係数を掛ける.

  • 参照用 基準(レファレンス) ビルド時間: (任意に決めた比較基準)

    • 中間規模 Android エブ(クリーンビルド, assembleDebug) 基準マシン(処理量=24)から = 1.5分 (90秒)

    • AOSP 全体(クリーン, 例: generic_arm64 基準) 基準マシン(処理量=24)から = 300分 (5時間)

→ この基準値は “比較の基準”であるだけです. 絶対値が必要ならば使用者の実際基準(例: 貴下の PCで測定した 1件ビルド時間)をくだされば彼に合わせてまたスケーリング計算します.


2) 内部計算(要約)

(簡単に計算原理だけ)

  • 処理量(Throughput) = 単一コア性能 × 有效スレッド

    • M1 処理量 = 3.0 × 8 = 24

    • E5 処理量 = 1.0 × 24 = 24

  • したがって純粋 CPU 処理量だけで見れば二つのシステムはこの仮定の下では 同一処理量.

  • しかし I/O係数反映すればビルドシガン = 基準時間 × (基準処理量 / システム処理量) × I/O係数

    • M1: 基準時間 × (24/24) × 0.9 = 基準時間 × 0.9

    • E5: 基準時間 × (24/24) × 1.1 = 基準時間 × 1.1


3) 結果  予想ビルド時間(大略)

A. 中間規模 Android エブ (clean assembleDebug)

  • 家庭基準(処理量=24)から基準時間 = 1.5分 (90秒)

計算結果:

  • M1 Pro: 薬 1.35分  81秒 (範囲: 45120秒, プロジェクト・設定によって)

  • E5-2697 v2: 薬 1.65分  99秒 (範囲: 60180秒)

要約: 小さな/中間エブの クリーンビルドでは M1 Proが普通 小幅(10‾30%) もっと早いとか類似します. (M1のファイルシステム/SSD・トルチェである最適化利点反映)


B. AOSP 全体(クリーンビルド例: m -jN 使用)

  • 家庭基準(処理量=24)から基準時間 = 300分 (5時間)

計算結果:

  • M1 Pro: 薬 270分 = 4.5時間 (範囲: 414時間  VM 可否/メモリー/storageによって広く変動)

  • E5-2697 v2: 薬 330分 = 5.5時間 (範囲: 412時間  RAM/ディスク/ネットワークキャッシュなど影響)

要約: AOSP 全体ビルドでは M1 Proが I/O・メモリー身代わりでユリ限り場合 ちょっと早いとか類似した結果を見せることができます. ただ E5-2697 v2街 **物理的にもっと多いスレッド(RAM 充分)**わ **早い並列ファイルシステム(例: SSD RAID)**を取り揃えていたら E5 ページがもっと有利することができます.


4) 不確実性(どうして範囲が広いか?)

  • メモリー用量: AOSPはメモリーたくさん食います. (16GB vs 64GB → 大きい差)

  • ディスク性能: 小さなファイルの読み取り/書くのに非常に敏感です. NVMe vs SATA/HDD 差大きいです.

     

  • 運営体制 / トルチェである: macOSで AOSP ビルド(特に x86 ターゲット)はリヌックス備え制約/オーバーヘッド(仮想マシン/コンテナ)で遅いことがあります. 反対に M1 ネイティブ ARM 支援が好きになっていて利得であることができる.

  • 並列ビルド設定: -j 値段, Gradle デモン, Gradle キャッシュ, ccache/ccache-like, distcc, 遠隔キャッシュ使用可否.

  • ズングブン vs クリーンビルド: ズングブンビルドはずっと早いです. 上の数値は クリーンビルド 基準.

  •  


5) 実務チップビルドの中も早くするためには (優先順位)

  1. SSD(NVMe) + 十分な RAM(32GB 以上, AOSPは 64GB 勧奨可能な場合も)

  2. ズングブンビルド活性化 / Gradle キャッシュ (—build-cache, Gradle daemon など)

  3. 並列ビルド調節 (-j 最適値探しコアよりちょっと大きい値段が最適)

  4. ccache / sccache 導入 (C/C++ 再コンパイル大幅に短縮)

  5. remote build cache / remote worker (Bazel, Gradle Enterprise)  チーム規模で大きい效果

  6. ファイルシステムチューニング (無意味なウイルス検事・インデクシング非活性化)

  7. M1 環境: Android Studio 及び道具の Apple Silicon (ARM) ネイティブバージョン使用


6) 結論(簡単)

  • 小さな/中間 Android エブ: M1 Proが普通もっと早いとかほとんど同一. (M1の早い保存装置とトルチェである最適化おかげさま)

  • AOSP 全体: 状況によって異同  M1 Proは I/Oと IPCで利点に有利することができるし, E5は多くのスレッド/大容量メモリーで有利することができる. 上の家庭(単一コア性能車を大きく雑音)では M1が 4.5時間, E5街 5.5時間 位に M1がちょっと早い.

    —————

    ノート・パソコンというのを勘案しても仮声費の良いことではない


M1 Pro VS 2만원에 구입한 Xeon E5-2697 V2 와 빌드 시간


1) 전제(제가 사용하는 가정)

  • M1 Pro: 실사용 가능한 빌드 코어(병렬성) = 8 (M1 Pro의 고성능 코어 위주 활용)
    단일 코어 성능(상대치) = 3.0 (E5-2697 v2 대비) — (M1 아키텍처 IPC/클럭 우위 반영)

  • Intel Xeon E5-2697 v2: 실사용 병렬성(스레드) = 24 (12코어·하이퍼스레딩)
    단일 코어 성능(상대치) = 1.0 (기준)

  • 디스크/IO 영향: M1 쪽 NVMe + 통합메모리 이점 → IO 계수 0.9 (시간을 0.9배)
    E5 구형 서버(또는 SATA/구형 SSD) → IO 계수 1.1 (시간을 1.1배)

  • 빌드 모델(단순화): 빌드 처리량 ≈ (단일코어성능 × 유효스레드). 빌드 시간은 처리량에 반비례하고 I/O계수를 곱한다.

  • 참고용 기준(레퍼런스) 빌드 시간: (임의로 정한 비교 기준)

    • 중간 규모 Android 앱(클린 빌드, assembleDebug) 기준 머신(처리량=24)에서 = 1.5분 (90초)

    • AOSP 전체(클린, 예: generic_arm64 기준) 기준 머신(처리량=24)에서 = 300분 (5시간)

→ 이 기준값은 “비교의 기준”일 뿐입니다. 절대값이 필요하면 사용자의 실제 기준(예: 귀하의 PC에서 측정한 1건 빌드 시간)을 주시면 그에 맞춰 다시 스케일링 계산합니다.


2) 내부 계산(요약)

(간단히 계산 원리만)

  • 처리량(Throughput) = 단일코어성능 × 유효스레드

    • M1 처리량 = 3.0 × 8 = 24

    • E5 처리량 = 1.0 × 24 = 24

  • 따라서 순수 CPU 처리량으로만 보면 두 시스템은 이 가정하에서는 동일 처리량.

  • 그러나 I/O계수 반영하면 빌드시간 = 기준시간 × (기준처리량 / 시스템처리량) × I/O계수

    • M1: 기준시간 × (24/24) × 0.9 = 기준시간 × 0.9

    • E5: 기준시간 × (24/24) × 1.1 = 기준시간 × 1.1


3) 결과 — 예상 빌드 시간(대략)

A. 중간 규모 Android 앱 (clean assembleDebug)

  • 가정 기준(처리량=24)에서 기준시간 = 1.5분 (90초)

계산 결과:

  • M1 Pro: 약 1.35분 ≈ 81초 (범위: 45–120초, 프로젝트·설정에 따라)

  • E5-2697 v2: 약 1.65분 ≈ 99초 (범위: 60–180초)

요약: 작은/중간 앱의 클린 빌드에서는 M1 Pro가 보통 소폭(10~30%) 더 빠르거나 비슷합니다. (M1의 파일시스템/SSD·툴체인 최적화 이점 반영)


B. AOSP 전체(클린 빌드 — 예: m -jN 사용)

  • 가정 기준(처리량=24)에서 기준시간 = 300분 (5시간)

계산 결과:

  • M1 Pro: 약 270분 = 4.5시간 (범위: 4–14시간 — VM 여부/메모리/스토리지에 따라 넓게 변동)

  • E5-2697 v2: 약 330분 = 5.5시간 (범위: 4–12시간 — RAM/디스크/네트워크 캐시 등 영향)

요약: AOSP 전체 빌드에서는 M1 Pro가 I/O·메모리 대역에서 유리한 경우 약간 빠르거나 비슷한 결과를 보일 수 있습니다. 다만 E5-2697 v2가 **물리적으로 더 많은 스레드(RAM 충분)**와 **빠른 병렬 파일시스템(예: SSD RAID)**를 갖추고 있다면 E5 쪽이 더 유리할 수 있습니다.


4) 불확실성(왜 범위가 넓은가?)

  • 메모리 용량: AOSP는 메모리 많이 잡아먹습니다. (16GB vs 64GB → 큰 차이)

  • 디스크 성능: 작은 파일의 읽기/쓰기에 매우 민감합니다. NVMe vs SATA/HDD 차이 큽니다.

  • 운영체제 / 툴체인: macOS에서 AOSP 빌드(특히 x86 타깃)는 리눅스 대비 제약/오버헤드(가상머신/컨테이너)로 느릴 수 있습니다. 반대로 M1 네이티브 ARM 지원이 좋아지고 있어 이득일 수 있음.

  • 병렬 빌드 설정: -j 값, Gradle 데몬, Gradle 캐시, ccache/ccache-like, distcc, 원격 캐시 사용 여부.

  • 증분 vs 클린 빌드: 증분 빌드는 훨씬 빠릅니다. 위 수치는 클린 빌드 기준.


5) 실무 팁 — 빌드 속도 빠르게 하려면 (우선순위)

  1. SSD(NVMe) + 충분한 RAM(32GB 이상, AOSP는 64GB 권장 가능한 경우도)

  2. 증분 빌드 활성화 / Gradle 캐시 (--build-cache, Gradle daemon 등)

  3. 병렬 빌드 조절 (-j 최적값 찾기 — 코어보다 약간 큰 값이 최적)

  4. ccache / sccache 도입 (C/C++ 재컴파일 대폭 단축)

  5. remote build cache / remote worker (Bazel, Gradle Enterprise) — 팀 규모에서 큰 효과

  6. 파일시스템 튜닝 (무의미한 바이러스 검사·인덱싱 비활성화)

  7. M1 환경: Android Studio 및 도구의 Apple Silicon (ARM) 네이티브 버전 사용


6) 결론(간단)

  • 작은/중간 Android 앱: M1 Pro가 보통 더 빠르거나 거의 동일. (M1의 빠른 저장장치와 툴체인 최적화 덕분)

  • AOSP 전체: 상황에 따라 다름 — M1 Pro는 I/O와 IPC에서 이점으로 유리할 수 있고, E5는 많은 스레드/대용량 메모리로 유리할 수 있음. 위 가정(단일코어 성능 차를 크게 잡음)에서는 M1이 4.5시간, E5가 5.5시간 정도로 M1이 약간 빠름.

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    노트북이라는 것을 감안해도 가성비가 좋은 것은 아님



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