AnandTech通过C-ray，POV-Ray和NAMD来测试他们的浮点运算性能，C-ray用来测试1级缓存，POV-Ray用来测试2级缓存，AMD用来测试内存子系统。
C-ray测试
C-ray是一个非常简单的光线跟踪源工具，它不是真实世界中的光线追踪应用。事实上，它本质上是一个运行在1级缓存中的浮点基准测试工具。在测试中使用标准的测试分辨率（3840*2160）并用"sphfract"文档来衡量性能，代码预编译过。
C-ray测试结果
从结果来看，AMD的EPYC取得了极大的优势，相对竞争对手的优势不少于50%，当然，如果是所有数据都位于一级缓存的话那么很容易提供给FP部分，接下来是POV-Ray。
POV-Ray测试
POV-Ray是一个非常著名的开源光线追踪程序。测试用编译的版本基于在github(https：//github.com/POV-Ray/povray.git)中找到的。没有进行特殊的优化，采用"prebuild.sh"来进行配置和安装。
POV-Ray测试
众所周知，POV-Ray主要运行在二级缓存中，因此EPYC核心拥有的巨大的内存带宽在这里发挥不出大作用。然而，EPYC的性能是非常惊人的，相对Xeon 8176快了16%，但如果加上AVX和内存访问呢？
NAMD测试
伊利诺伊大学香槟分校理论和计算生物物理小组开发的NAMD都是针对并行分子动力学的代码，主要面向上千个内核上的极端并行情况。NAMD也是SPEC CPU2006 FP的一部分。相比以往的FP测试，NAMD的代码通过为AVX优化过的英特尔的ICC来编译，这理论上会给英特尔带来一定的优势。
首先，使用"NAMD_2.10_Linux-x86_64-multicore"指令。并用最流行的测试负载，apoa1（Apolipoprotein A1），结果用纳秒来评估，测量500步。
NAMD
再一次，EPYC 7601用41%的压倒性优势战胜了英特尔的28核心。英特尔在运行重矢量代码（比如linpack）时可能要快很多。但是AMD最新的处理器运行其他的FP代码更快。
我们在第一次测试中使用2.10版本这样可以对比我们过去的数据。2.12版本似乎可以更好的使用到英特尔的特性（英特尔的编译器在矢量化和自动调度上已经为支持AVX指令集提高了性能）
NAMD 2.12测试
最老的Xeon性能看起来有25%的提升，而对于新的Xeon来说提升就变少了一些，大概在13-15%左右。值得注意的是，新的代码在EPYC 7601上运行要慢了4%。三种不同的FP测试指向了同一个结果：Zen可能无法实现理论上最高的浮点运算峰值性能，但是大部分浮点运算代码在EPYC上运行的最好。
