因为每个测试用例都是跑(基本)相同时间的,所以Time和Iterations是基本成反比的,因为毕竟运行一次的时间越短,同样时间内能执行的次数就越多嘛! Time表示的是真实时间,CPU表示的是CPU时间,一般CPU时间会小于Time的时间。我这个在我的WSL上测试的,二者是一样的。。 好了,这就是benchmark的入门教程了,十分简单是不是...
(x2) L3 Unified 16384 KiB (x1) Load Average: 0.08, 0.06, 0.06 --- Benchmark Time CPU Iterations --- Method_A/10086 211701 ns 211682 ns 3265 输出结果中,Time 列表示时钟时间;CPU 列表示 CPU 消耗时间;Iterations 列表示 benchmark 获得相对稳定的结果运行的次数,一般而言,速度快的方法该值较大...
因为每个测试用例都是跑(基本)相同时间的,所以Time和Iterations是基本成反比的,因为毕竟运行一次的时间越短,同样时间内能执行的次数就越多嘛! Time表示的是真实时间,CPU表示的是CPU时间,一般CPU时间会小于Time的时间。我这个在我的WSL上测试的,二者是一样的。 好了,这就是benchmark的入门教程了,十分简单是不是。
Run on (8 X 2800 MHz CPU s) 2018-03-08 14:55:12 --- Benchmark Time CPU Iterations --- BM_ClockNow/poll period:0/threads:1 29 ns 29 ns 24998482 BM_ClockNow/poll period:0/threads:1 29 ns 29 ns
metrics:测量度量。此处我们选择 StartupTimeMetric,标识测量启动时长; iterations:重复次数。表示该项用例的测试次数,可以通过多次测量取均值的方式,避免单次测量的偏差影响; setupBlock:用例前置操作。; 最后的 {} :用例内容。此处我们执行 startActivityAndWait,表示启动App并等待启动完成,App首帧显示。
metrics:测量度量。此处我们选择 StartupTimeMetric,标识测量启动时长; iterations:重复次数。表示该项用例的测试次数,可以通过多次测量取均值的方式,避免单次测量的偏差影响; setupBlock:用例前置操作。; 最后的 {} :用例内容。此处我们执行 startActivityAndWait,表示启动App并等待启动完成,App首帧显示。
$ ./run_benchmarks.x --benchmark_filter=BM_memcpy/32 Run on (1 X 2300 MHz CPU ) 2016-06-25 19:34:24 Benchmark Time CPU Iterations --- BM_memcpy/32 11 ns 11 ns 79545455 BM_memcpy/32k 2181 ns 2185 ns 324074 BM_memcpy/32 12 ns 12 ns 54687500 BM_memcpy/32k 1834 ns 1837 ns...
CPU:48核(Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz) 内存:192GB 硬盘:5,587GB 实例数量:同机房 4 台 2.2 部署方案 2.2.1 GraphX 系统版本:3.1.2 Spark 版本:3.1.2 GraphX 基于 Spark 平台执行算法,每个实例上需要预先启动 1 个 worker(Spark 的配置参数可参看附录 5.1.1)。
CPU:48核(Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz) 内存:192GB 硬盘:5,587GB 实例数量:同机房 4 台 2.2 部署方案 2.2.1 GraphX 系统版本:3.1.2 Spark 版本:3.1.2 GraphX 基于 Spark 平台执行算法,每个实例上需要预先启动 1 个 worker(Spark 的配置参数可参看附录 5.1.1)。
而Go语言中自带的benchmark则是一件非常神奇的测试利器。有了它,开发者可以方便快捷地在测试一个函数方法在串行或并行环境下的基准表现。指定一个时间(默认...