top flop что это
Как и зачем мерить FLOPSы
Как известно, FLOPS – это единица измерения вычислительной мощности компьютеров в (попугаях) операциях с плавающей точкой, которой часто пользуются, чтобы померить у кого больше. Особенно важно померяться FLOPS’ами в мире Top500 суперкомпьютеров, чтобы выяснить, кто же среди них самый-самый. Однако, предмет измерения должен иметь хоть какое-нибудь применение на практике, иначе какой смысл его замерять и сравнивать. Поэтому для выяснения возможностей супер- и просто компьютеров существуют чуть более приближенные к реальным вычислительным задачам бенчмарки, например, SPEC: SPECint и SPECfp. И, тем не менее, FLOPS активно используется в оценках производительности и публикуется в отчетах. Для его измерения давно уже использовали тест Linpack, а сейчас применяют открытый стандартный бенчмарк из LAPACK. Что эти измерения дают разработчикам высокопроизводительных и научных приложений? Можно ли легко оценить производительность реализации своего алгоритма в FLOPSaх? Будут ли измерения и сравнения корректными? Обо всем этом мы поговорим ниже.
Давайте сначала немного разберемся с терминами и определениями. Итак, FLOPS – это количество вычислительных операций или инструкций, выполняемых над операндами с плавающей точкой (FP) в секунду. Здесь используется слово «вычислительных», так как микропроцессор умеет выполнять и другие инструкции с такими операндами, например, загрузку из памяти. Такие операции не несут полезной вычислительной нагрузки и поэтому не учитываются.
Значение FLOPS, опубликованное для конкретной системы, – это характеристика прежде всего самого компьютера, а не программы. Ее можно получить двумя способами – теоретическим и практическим. Теоретически мы знаем сколько микропроцессоров в системе и сколько исполняемых устройств с плавающей точкой в каждом процессоре. Все они могут работать одновременно и начинать работу над следующей инструкцией в конвеере каждый цикл. Поэтому для подсчета теоретического максимума для данной системы нам нужно только перемножить все эти величины с частотой процессора – получим количество FP операций в секунду. Все просто, но такими оценками пользуются, разве что заявляя в прессе о будущих планах по построению суперкомпьютера.
Практическое измерение заключается в запуске бенчмарка Linpack. Бенчмарк осуществляет операцию умножения матрицы на матрицу несколько десятков раз и вычисляет усредненное значение времени выполнения теста. Так как количество FP операций в имплементации алгоритма известно заранее, то разделив одно значение на другое, получим искомое FLOPS. Библиотека Intel MKL (Math Kernel Library) содержит пакет LAPAСK, — пакет библиотек для решения задач линейной алгебры. Бенчмарк построен на основе этого пакета. Cчитается, что его эффективность находится на уровне 90% от теоретически возможной, что позволяет бенчмарку считаться «эталонным измерением». Отдельно Intel Optimized LINPACK Benchmark для Windows, Linux и MacOS можно качать здесь, либо взять в директории composerxe/mkl/benchmarks, если у вас установлена Intel Parallel Studio XE.
Очевидно, что разработчики высокопроизводительных приложений хотели бы оценить эффективность имплементации своих алгоритмов, используя показатель FLOPS, но уже померянный для своего приложения. Сравнение измеренного FLOPS с «эталонным» дает представление о том, насколько далека производительность их алгоритма от идеальной и каков теоретический потенциал ее улучшения. Для этого всего-навсего нужно знать минимальное количество FP операций, требуемое для выполнения алгоритма, и точно измерить время выполнения программы (ну или ее части, выполняющей оцениваемый алгоритм). Такие результаты, наряду с измерениями характеристик шины памяти, нужны для того, чтобы понять, где реализация алгоритма упирается в возможности аппаратной системы и что является лимитирующим фактором: пропускная способность памяти, задержки передачи данных, производительность алгоритма, либо системы.
Ну а теперь давайте покопаемся в деталях, в которых, как известно, все зло. У нас есть три оценки/измерения FLOPS: теоретическая, бенчмарк и программа. Рассмотрим особенности вычисления FLOPS для каждого случая.
Теоретическая оценка FLOPS для системы
Чтобы понять, как подсчитывается количество одновременных операций в процессоре, давайте взглянем на устройство блока out-of-order в конвеере процессора Intel Sandy Bridge.
Здесь у нас 6 портов к вычислительным устройствам, при этом, за один цикл (или такт процессора) диспетчером может быть назначено на выполнение до 6 микроопераций: 3 операции с памятью и 3 вычислительные. Одновременно могут выполняться одна операция умножения (MUL ) и одна сложения (ADD ), как в блоках x87 FP, так и в SSE, либо AVX. С учетом ширины SIMD регистров 256 бит мы может получить следующие результаты:
8 MUL (32-bit) и 8 ADD (32-bit): 16 SP FLOP/cycle, то есть 16 операций с плавающей точкой одинарной точности за один такт.
4 MUL (64-bit) и 4 ADD (64-bit): 8 DP FLOP/cycle, то есть 8 операций с плавающей точкой двойной точности за один такт.
Теоретическое пиковое значение FLOPS для доступного мне 1-сокетного Xeon E3-1275 (4 cores @ 3.574GHz) составляет:
16 (FLOP/cycle)*4*3.574 (Gcycles/sec)= 228 GFLOPS SP
8 (FLOP/cycle)*4*3.574 (Gcycles/sec)= 114 GFLOPS DP
Запуск бенчмарка Linpack
Запускам бенчмарк из пакета Intel MKL на системе и получаем следующие результаты (порезано для удобства просмотра):
Здесь нужно сказать, как именно учитываются FP операции в бенчмарке. Как уже упоминалось, тест заранее «знает» количество операций MUL и ADD, которые необходимы для перемножения матриц. В упрощенном представлении: производится решение системы линейных уравнений Ax=b (несколько тысяч штук) путем перемножения плотных матриц действительных чисел (real8) размером MxK, а количество операций сложения и умножения, необходимых для реализации алгоритма, считается (для симметричной матрицы) Nflop = 2*(M^3)+(M^2). Вычисления производятся для чисел с двойной точностью, как и для большинства бенчмарков. Сколько операций с плавающей точкой действительно выполняется в реализации алгоритма, пользователей не волнует, хотя они догадываются, что больше. Это связано с тем, что выполняется декомпозиция матриц по блокам и преобразование (факторизация) для достижения максимальной производительности алгоритма на вычислительной платформе. То есть нам нужно запомнить, что на самом деле значение физических FLOPS занижено за счет неучитывания лишних операций преобразования и вспомогательных операций типа сдвигов.
Оценка FLOPS программы
Чтобы исследовать соизмеримые результаты, в качестве нашего высокопроизводительного приложения будем использовать пример перемножения матриц, сделанный «своими руками», то есть без помощи математических гуру из команды разработчиков MKL Performance Library. Пример реализации перемножения матриц, написанный на языке С, можно найти в директории Samples пакета Intel VTune Amplifier XE. Воспользуемся формулой Nflop=2*(M^3) для подсчета FP операций (исходя из базового алгоритма перемножения матриц) и померим время выполнения перемножения для случая алгоритма multiply3 при размере симметричных матриц M=4096. Для того, чтобы получить эффективный код, используем опции оптимизации –O3 (агрессивная оптимизация циклов) и –xavx (использовать инструкции AVX) С-компилятора Intel для того, чтобы сгенерировались векторные SIMD-инструкции для исполнительных устройств AVX. Компилятор нам поможет узнать, векторизовался ли цикл перемножения матрицы. Для этого укажем опцию –vec-report3. В результатах компиляции видим сообщения оптимизатора: «LOOP WAS VECTORIZED» напротив строки с телом внутреннего цикла в файле multiply.c.
На всякий случай проверим, какие инструкции сгенерированы компилятором для цикла перемножения.
$icl –g –O3 –xavx –S
По тэгу __tag_value_multiply3 ищем нужный цикл — инструкции правильные.
$vi muliply3.s 
Результат выполнения программы (
7 секунд) 
нам дает следующее значение FLOPS = 2*4096*4096*4096/7[s] = 19.6 GFLOPS
Результат, конечно, очень далек от того, что получается в Linpack, что объясняется исключительно квалификционной пропастью между автором статьи и разработчиками библиотеки MKL.
Ну, а теперь дессерт! Собственно то, ради чего я затеял свое исследование этой, вроде бы скучной и давно избитой, темы. Новый метод измерения FLOPS.
Измерение FLOPS программы
Существуют задачи в линейной алгебре, программную имплементацию решения которых очень сложно оценить в количестве FP операций, в том смысле, что нахождение такой оценки само является нетривиальной математической задачей. И тут мы, что называется, приехали. Как считать FLOPS для программы? Есть два пути, оба экспериментальных: трудный, дающий точный результат, и легкий, но обеспечивающий приблизительную оценку. В первом случае нам придется взять некую базовую программную имплементацию решения задачи, скомпилировать ее в ассемблерные инструкции и, выполнив их на симуляторе процессора, посчитать количество FP операций. Звучит так, что резко хочется пойти легким, но недостоверным путем. Тем более, что если ветвление исполнения задачи будет зависеть от входных данных, то вся точность оценки сразу поставится под сомнение.
Идея легкого пути состоит в следующем. Почему бы не спросить сам процессор, сколько он выполнил FP инструкций. Процессорный конвеер, конечно же, об этом не ведает. Зато у нас есть счетчики производительности (PMU – вот тут про них интересно), которые умеют считать, сколько микроопераций было выполнено на том или ином вычислительном блоке. С такими счетчиками умеет работать VTune Amplifier XE.
Несмотря на то, что VTune имеет множество встроенных профилей, специального профиля для измерения FLOPS у него пока нет. Но никто не мешает нам создать наш собственный пользовательский профиль за 30 секунд. Не утруждая вас основами работы с интерфейсом VTune (их можно изучить в прилагающимся к нему Getting Started Tutorial), сразу опишу процесс создания профиля и сбора данных.
Далее мы просто подсчитываем значения FLOPS по формулам. Данные у нас были собраны для всех процессоров, поэтому умножение на их количество здесь не требуется. Операции данными двойной точности выполняются одновременно над четырмя 64-битными DP операндами в 256-битном регистре, поэтому умножаем на коэффициент 4. Данные с одинарной точностью, соответственно, умножаем на 8. В последней формуле не умножаем количество инструкций на коэффициент, так как операции сопроцессора x87 выполняются только со скалярными величинами. Если в программе выполняется несколько разных типов FP операций, то их количество, умноженное на коэффициенты, суммируется для получения результирующего FLOPS.
FLOPS = 4 * SIMD_FP_256.PACKED_DOUBLE / Elapsed Time
FLOPS = 8 * SIMD_FP_256.PACKED_SINGLE / Elapsed Time
FLOPS = (FP_COMP_OPS_EXE.x87) / Elapsed Time
В нашей программе выполнялись только AVX инструкции, поэтому в результатах есть значение только одного счетчика SIMD_FP_256.PACKED_DOUBLE.
Удостоверимся, что данные события собраны для нашего цикла в функции multiply3 (переключившись в Source View):
FLOPS = 4 *34.6Gops/7s = 19.7 GFlops
Значение вполне соответствует оценочному, подсчитанному в предыдущем пункте. Поэтому с достаточной долей точности можно говорить о том, что результаты оценочного метода и измерительного совпадают. Однако, существуют случаи, когда они могут не совпадать. При определенном интересе читателей, я могу заняться их исследованием и рассказать, как использовать более сложные и точные методы. А взамен очень хочется услышать о ваших случаях, когда вам требуется измерение FLOPS в программах.
Заключение
FLOPS – единица измерения производительности вычислительных систем, которая характеризует максимальную вычислительную мощность самой системы для операций с плавающей точкой. FLOPS может быть заявлена как теоретическая, для еще не существующих систем, так и измерена с помощью бенчмарков. Разработчики высокопроизводительных программ, в частности, решателей систем линейных дифференциальных уравнений, оценивают производительность реализации своих алгоритмов в том числе и по значению FLOPS программы, вычисленному с помощью теоретически/эмпирически известного количества FP операций, необходимых для выполнения алгоритма, и измеренному времени выполнения теста. Для случаев, когда сложность алгоритма не позволяет оценить количество FP операций алгоритма, их можно измерить с помощью счетчиков производительности, встроенных в микропроцессоры Intel.
Что такое TFLOP: характеристики, использование и значение в консолях
Мы все чаще видим термин TFLOP, относящийся к компьютерам или консолям. Наряду с процессором, его емкостью памяти, его видеокартой и другими аспектами, которые мы уже знали при разборе технических характеристик устройства, сейчас очень часто мы видим эту аббревиатуру, TFLOPS. Вы можете не знать, что это значит или почему оно появляется в функциях, это может быть аббревиатура, о которой вы, вероятно, никогда не слышали, и вы не представляете, что это значит и если ее число влияет на производительность вашей консоли и как.
Что такое Флопс?
Что означает TFLOP?
Это не максимальная единица, которую мы можем найти сегодня, поскольку в некоторых частях мира есть суперкомпьютеры, которые уже прошли фазу TFLOPS и начинают измерять свою производительность в PetaFLOPS. Но мы сосредоточимся на TFLOP и их применении на консолях.
Что измеряют TFLOP?
Если вы поняли предыдущие абзацы, вы уже знаете, что чем больше TFLOP мы видим в спецификациях устройства, тем больше его возможностей для выполнения этого типа операций с плавающей запятой в секунду. Как мы уже объяснили, FLOPS это аббревиатура мера производительности компьютера, в этом случае он измеряет способность численных расчетов. И какие приложения у него есть или как это повлияет на производительность моего компьютера с более или менее TFLOP? А также, почему так много говорят о TFLOP применительно к игровым консолям?
TFLOP на консолях
Будет ли консоль с большим количеством TFLOP лучше?
Где этот новый термин слышат больше всего, пока он не станет стандартом производительности, находится на консолях нового поколения. Между Sony и Microsoft существует конкуренция за предоставление лучшего продукта для потребителей консолей для следующего поколения, и в этой войне TFLOPS может многое сказать.
Но, как и во всем, Вы должны не только смотреть на TFLOP машины, чтобы определить, является ли ее производительность хорошей или лучшей, чем у конкурентов. Сам Фил Спенсер, глава Xbox, сказал это, говоря о TFLOP на своей консоли и хвастаясь двенадцатью, которые он будет включать: «Это как в машине, вы бы не описали, как быстро она использует только одну функцию. Давайте представим, что терафлоп подобен лошадиной силе, мы все знаем, что может сделать 100 или 200 лошадиных сил, но это намного больше, чем это. Коробка передач, вес… все это влияет на конечную скорость машины ».
То есть, хотя количество терафлопов, которые мы видим на Xbox Series X или PS5, отличается, мы должны рассмотреть все функции консоли, прежде чем решить, лучше ли одно, другое, быстрее или мощнее.
Сколько TFLOPS у Xbox Series X и PS5?
Означает ли это, что Xbox Series X лучше PS5? Не обязательно, хотя общие данные о мощности есть и явно превосходят консоль Microsoft, есть и другие аспекты, в которых машина Sony превосходит своего конкурента, например, SSD с кастомным контроллером аудиочип, который так сильно разгрузит работу. ЦП так же как и сигнал GPU / ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР и технология SmartShift, с помощью которой неиспользованная мощность будет передаваться от центрального процессора к графическому процессору. Это факт, который вы должны принять во внимание, но он несправедливо, что ты не обращаешь внимания на остальные детали и технические характеристики.
PS5 против PS4
Новые поколения не только увеличивают количество FLOPS, но и использование одного и того же количества не будет таким же, как в другом. Графический процессор PS5 или Xbox Series X позволяет использовать преимущества лучшей или более высокой производительности этих TFLOPS. В гипотетическом случае, когда они имели одинаковое количество, они были бы лучше использованы в новых поколениях благодаря этому улучшению в GPU. Но, кроме того, их больше.
В случае PlayStation 5 его характеристики явно улучшаются по сравнению с PS4, а также в отношении TFLOPS. В этом случае помогает эволюция в графическом процессоре консоли Sony последнего поколения, которая будет выпущена в ближайшие месяцы. В то время как графический процессор PlayStation 4 достиг 1.84 TFLOPS с 18 CU (вычислительными единицами) на частоте 800 МГц, графический процессор PS5 достигнет 10.28 TFLOPS благодаря 36 CU на частоте 2.23 ГГц.
Кроме того, графический процессор PS4 был установлен на архитектуре GCN, в то время как графический процессор PS5 был на RDNA 2. Вычислительный блок RDNA 2 на 62% лучше, чем у блока PS4, что означает, что матрица GRP составляет 36 CU в PlayStation. 5 будет эквивалентно одному из 58 CU в PlayStation 4. И это с учетом того, что, кроме того, это более чем вдвое превышает скорость. То есть это еще один гораздо более продвинутый уровень и, следовательно, скачок с 1.84 TFLOPS на PS4 до 10.28 TFLOPS на новой консоли Sony.
А остальные консоли?
Полные спецификации Xbox Series X и PS5
Помимо TFLOPS, мы должны управлять полной информацией о производительности двух консолей при принятии решения о покупке одной или другой. Здесь мы оставляем вам спецификации, которые мы уже знаем о двух машинах нового поколения, которые Microsoft и Sony запустят в ближайшем будущем.
Производительность железа, измеряемая во флопсах: что это и с чем едят?
Авторизуйтесь
Производительность железа, измеряемая во флопсах: что это и с чем едят?
Новейшее поколение игровых консолей достигло отметки в десяток терафлопс. Но что именно означает эта величина?
Производительность, измеряемая во FLOPS — это количество операций с плавающей запятой, которое может выполнить устройство за одну секунду. Отсюда и название: FLoating-point Operations Per Second. Сравнивать вычислительную мощность по флопсам намного проще, чем по тактовой частоте или чему-либо ещё.
График роста производительности суперкомпьютеров
Современная техника имеет колоссальную мощность. Поэтому, что бы не использовать большое количество нолей, к флопсам добавляют приставки СИ: гигафлопсы, терафлопсы, петафлопсы.
Краткий список железа и его производительности:
Самым слабым компьютером можно назвать Z3. Его вычислительная мощность составляет 2 флопса. Да, верно — он осиливает всего 2 операции в секунду. Но это простительно, ведь Z3 — первая работоспособная программируемая вычислительная машина, собранная ещё в 1940 г.
Вычислительная машина Z3
Cамым мощным компьютером на момент 2020 года можно назвать Фугаку — японский суперкомпьютер. Его заявленная мощность составляет 0,54 эксафлопса (для 64-разрядных вычислений). Это 540 000 терафлопс.
Блог Артема Краснова
Об автомобилях и не только
Топ-флоп российского авторынка: модели, которые провалились
More in Блог:
Иногда рецепты успеха лучше видны на примерах неудач. Мы сделали очень субъективный рейтинг моделей и автомобильных проектов, которые много обещали, но фурора не произвели. Кстати, есть в этой подборке и практическая польза, потому что некоторые модели были отнюдь неплохи, зато сейчас стоят «ниже рынка». Мы выбирали из проектов последних 15 лет.
У Ё-мобиля было множество выставочных версий — это одна из последних, довольно неказистая
Пустая бочка гремит больше полной, но ещё громче гремел Ё-мобиль — совместный проект олигарха Михаила Прохорова и белорусской компании «Яровит». За стоимость «Лады Гранты» обещали ситикар с беспрецедентным уровнем инженерии: тут и композитный кузов, и гибридный полный привод, и суперконденсаторы, и роторно-лопастной двигатель. Удивительнее всего, что нашлись «свидетели Ё-мобиля», оставлявшие предзаказы на сайте компании. Российские власти не заметили подвоха и на откровенную мистификацию смотрели равнодушно (как на МММ), хотя большинство специалистов сразу отмечали утопичность прожекта. Единственный плюс Ё-мобиля оказался в том, что всё не вылилось в масштабный отъём денег у населения.
Nissan Almera (модель 2012 года)
Попытка закосить под дизайн Teana на логаноподобной модели смотрелась странно. Из-за тест-драйва Almera, кстати, я проспал челябинский метеорит
Построенный на базе Renault Logan «стретч» Nissan Almera имел рекордную для класса вместимость задних сидений, просторный багажник и наследственную всеядность подвески. «Альмера» хорошо стартовала: в первый полный год продаж (2014) модель разошлась тиражом 46 тысяч единиц — немногим хуже самого «Логана». Но триумф длился недолго, и уже на следующий год продажи упали почти вдвое. Многих отпугивал странный дизайн и логановская аскета в салоне.
Зато какая вместимость: на одном тест-драйве мы запихали в салон надувную лодку. Не сдувая, конечно
На вторичном рынке Almera 2014-2015 года стоит 400-500 тысяч рублей — хороший вариант для людей с длинноногими родственниками.
А это Sentra — попытка Nissan предложить россиянам недорогой, но солидный автомобиль. Его не спасла даже ижевская сборка. Зато я первый раз побывал в Барселоне
Схожей была судьба Nissan Sentra — седана-переростка класса С+, который пришёл в Россию накануне «валютного кризиса» 2015 года и продержался недолго. Подвёл форм-фактор: за сумму около 1 млн рублей клиенты предпочитали не седан, а кроссовер. Зато сейчас Sentra сравнительно доступна.
Chery Amulet резко потеряли в цене: из-за подобных моделей «китайцев» до сих пор считают одноразовыми
Это был первый китайский автомобиль, который действительно пользовался спросом в России. Перелицованный Seat Toledo начала 90-х быстро ржавел и ломался, но низкая цена вкупе с запахом клея в салоне затуманила голову тысячам смельчаков.
Во время краш-теста изданием «Авторевю» Chery Amulet показал один из самых низких уровней безопасности. Для езды на нём нужен был и амулет, и оберег, и три иконки.
Но после краш-теста изданием «Авторевю» карета превратилась в тыкву и продажи резко упали. Массовость «Амулета» оказалась не впрок. Он подложила свинью другим китайским моделям, и хотя они существенно прибавили в качестве и цене, амулетовский осадочек прилип надолго. Сейчас Chery Amulet продают по бросовым ценам.
Marussia смотрелись не очень оригинально, но зрело и стильно. Даже жаль, что проектом занимались прожектёры без опыта в большом автопроме
В отличие от Ё-мобиля, проект Marussia не выглядел заведомо утопичным: наладить мелкосерийный выпуск спорткаров проще, чем инновационной массовой Ё-модели. «Марашевцам» удалось выпустить несколько симпатичных прототипов и объявить об их испытаниях, но дальше этого дело не пошло. Количество обещаний Николая Фоменко, одного из лидеров проекта, стало превышать реальный выхлоп, а закончилось всё скандалом: кредиторы обратились в суд, чтобы взыскать с шоумена 65 миллионов рублей. Некоторое время в «Формуле 1» была команда Marussia, но и она ничего не добилась. Шутить на радио у Фоменко получалось лучше, чем строить суперкары.
Кузов седан для Ford Fiesta выглядел чужеродным
Сама по себе «Фиеста» была очень милой моделью и в нулевых пользовалась в России стабильным спросом, но потом из неё решили сделать бюджетный седан. Мера была отчасти вынужденная: концерну срочно понадобилась модель для конкуренции с Hyundai Solaris и Volkswagen Polo — этот тренд Ford полностью проспал.
Но конкуренция уже была высока, и у неказистого седана из Татарстана шансов было немного: он не был ни дешевле, ни ярче конкурентов. При этом Ford сумел наладить масштабное производство двигателей в России: кроме него из иностранцев им обладали только Renault/Nissan и Volkswagen.
Ford упустил и нишу бюджетных кроссоверов: модель EcoSport особым спросом не пользовалась, а скоро на рынок вышел очень успешный Hyundai Creta. Обидевшись, Ford решил уйти из России совсем.
После публикации таких фотографий Aquila стали сравнивать с Ferrari и Porsche Panamera. Авансы, конечно, не оправдались
Таганрогский автозавод долгое время выпускал контрактные модели вроде Hyundai Accent, но амбиции были масштабнее. На заводе неоднократно пытались создать свой бренд (например, Vortex и «Донинвест Орион») и наладить выпуск оригинальных моделей. Правда, одна из них, Vega, оказалась в центре большого скандала, связанного с нелегальным заимствованием решений Chevrolet Lacetti.
Но Aquila была совсем другой: её экзотический, пусть и небесспорный дизайн, сделал заголовки. При невысокой цене (от 415 тысяч в 2013 году) и возможностях гольф-классников она выглядела почти привлекательно.
В отличие от Ё-мобиля и Marussia, «Аквила» поступила в продажу и даже сегодня её можно купить. Цена за такой эксклюзив отнюдь не бросовая.
Но «Аквила» была лебединой песней ТагАЗа: к моменту её выхода завод уже находился в предбанкротном состоянии, а позже был ликвидирован.
Во время первого тест-драйва в 2014 году Datsun on-Do нам понравился, но с тех пор бренд как будто топчется на месте
Бренд Datsun был почти незнаком россиянам до 2014 года, хотя во всём мире его знали только с положительной стороны: когда-то под этой маркой экспортировались все модели Nissan, включая знаменитый 240Z (Nissan Fairlady).
В России же Nissan решил использовать Datsun для обозначения бюджетных моделей на базе Lada Granta. Идея казалась неплохой: совместить в одной машине доступность вазовских моделей и качество японских. Однако разница между Datsun on-Do и Lada Granta оказалась несущественной, а цена выше.
В России бренд остановился в развитии: давно обещанный кроссовер не показан даже на эскизах. В 2019 году Datsun продал 22 тысячи машин — аналогичная Lada Granta расходилась в шесть раз лучше. Кстати, будьте внимательны: «Датсуны» за несуразные деньги любят втюхивать серые автосалоны.
Когда-то россияне любили американские машины и Siber пытался разыграть эту карту
Проект казался беспроигрышным: взять за основу американскую модель (Chrysler Sebring) и превратить в доступный седан для России, попутно загрузив мощности ГАЗа. Для «Сайбера» предлагали двигатели объемом 2,4 литра в паре с четырёхступенчатым «автоматом», а его мягкая подвеска должна была очаровать любителей американского комфорта. В активе была и цена до 500 тысяч рублей.
Но модель не зашла. С одной стороны, её подкосил кризис 2008-2009 года, с другой, «Сайбер» оказался для россиян автомобилем неформатым и даже архаичным: в те годы соотечественники предпочитали Ford Focus и Chevrolet Cruze, созданные с прицелом на Европу. Проект быстро загнулся, а на мощностях ГАЗа всерьёз и надолго прописались модели Volkswagen и Skoda. Сейчас «Сайберы» продаются по невысоким ценам.
Roomster был очень оригинален, но его вытеснили компактные кроссоверы
Попадание в наш список вовсе не означает, что модель плоха, и вот пример. Skoda Roomster — этакая Fabia-кентавр с задней частью в стиле пассажирского «каблучка». Roomster был вместительным, а на заднем ряду создавал чувство воздушности, поэтому пассажиров меньше укачивало. А водитель мог наслаждаться впечатляющей (по меркам класса) управляемостью.
Но проблемы с продажами были не только в России, но и в мире — люди всё больше предпочитали кроссоверы вроде вышедшей позже Skoda Yeti. В России же к «каблучкам» в принципе много предубеждений. Сейчас «Румстеры» остались лишь на вторичном рынке.
Iran Khodro Samand
Samand продавался во второй половине нулевых
Чего-чего, а иранских автомобилей в России до этого не было и, видимо, уже не будет. Samand оказался неплохой попыткой, точнее, дерзкой. В основе лежала лицензионная платформа Peugeot 405, старомодная, но для своего времени удачная, а марка Iran Khodro была крупным производителем в родном Иране.