Тесты производительности (benchmarks) - общие сведения

Производительность вычислительных систем

Казалось бы в данном случае все проблемы удалось разрешить. Но представьте, что доступные вам процессоры разнородны по своей производительности. Значит будет такой момент, когда кто-то из них еще трудится, а кто-то уже все сделал и бесполезно простаивает в ожидании. Если разброс в производительности компьютеров большой, то и эффективность всей системы при равномерной загрузке процессоров будет крайне низкой.

Но пойдем дальше и предположим, что все процессоры одинаковы. Процессоры выполнили свою работу, но результат надо передать другому для продолжения процесса суммирования... а на передачу уходит время... и в это время процессоры опять простаивают...

Словом, заставить параллельную вычислительную систему или супер-ЭВМ работать с максимальной эффективностью на конкретной программе это задача не из простых, поскольку необходимо тщательное согласование структуры программ и алгоритмов с особенностями архитектуры параллельных вычислительных систем.

Заключительный вопрос. Верно ли утверждение: чем мощнее компьютер, тем быстрее на нем можно решить данную задачу?

Заключительный ответ. Нет, это не верно. Это можно пояснить простым бытовым примером. Если один землекоп выкопает яму 1м*1м*1м за 1 час, то два таких же землекопа это сделают за 30 мин - в это можно поверить. А за сколько времени эту работу сделают 60 землекопов? За 1 минуту? Конечно же нет! Начиная с некоторого момента они будут просто мешаться друг другу, не ускоряя, а замедляя процесс. Так же и в компьютерах: если задача слишком мала, то мы будем дольше заниматься распределением работы, синхронизацией процессов, сборкой результатов и т.п., чем непосредственно полезной работой.

Часто производительность вычислительных систем выражается в «Мфлопс» (Millions of FLoating point OPerations per Second» и означает «Миллион операций с плавающей точкой в секунду».

MFLOPS часто употребляется изготовителями высокопроизводительных вычислительных систем для указания их вычислительной мощности при операциях с «числами с плавающей точкой». К сожалению, практически всегда не указывается, что именно обозначает указанное число «MFLOPS».

Некоторые производители просто перемножают производительность MFLOPS для одного процессора на число процессоров и таким образом получают результат.

Тесты производительности (benchmarks) - это тесты, измеряющие производительность систем, или подсистем, на решении заранее определенных задач или наборов задач.

Результаты тестов производительности обычно используются для предсказания производительности незнакомой (не купленной, не установленной) системы при решении (заранее определенных) задач пользователя и для сравнения производительности систем или подсистем для некоторого класса задач.

Тесты производительности также могут быть использованы и при контроле, диагностике и настройке систем для выявления «узких мест» и плохо работающих/ненастроенных подсистем.

Тесты производительности чаще всего измеряют обобщенные показатели производительности систем или подсистем, таких как графическая подсистема, подсистема ввода/вывода, процессор (для операций с целыми числами и для операций с «числами с плавающей запятой») и т.д., однако, многие тесты измеряют производительность при решении конкретных, но типичных задач, таких как отображение многоугольников, чтение и запись файлов или операции над матрицами.

Каждая организация или подразделение, занимающееся решением своих задач на компьютерах, может (что, в принципе, весьма полезно, если будет сделано грамотно) создать свой набор тестов производительности, которые будут наиболее точно отражать специфику задач, решаемых данным подразделением Частным случаем такого теста может быть решение реальных задач с фиксированными исходными данными и измерение времени решения. Главный недостаток таких тестов - либо результаты будут известны только для систем, которые доступны авторам, либо авторы должны широко распространить свои тесты и убедить других людей проводить их и публиковать (сообщать) результаты;