Initial Benchmarks Of Microsoft's WSL2 - Windows Subsystem For Linux 2 On Windows 10 Is A Mixed Bag - Phoronix
Initial Benchmarks Of Microsoft's WSL2 - Windows Subsystem For Linux 2 On Windows 10 Is A Mixed Bag Written by Michael Larabel in Operating Systems on 14 June 2019 at 12:00 PM EDT. Page 1 of 4. 28 Comments. Since the release of WSL2 as a Windows 10 Insider Preview update this week, we've been putting the new Windows Subsystem for Linux 2 under some benchmarks compared to WSL1 and bare metal Linux.
WSL1とWSL2のベンチマーク公開 、どっちの性能が高い？
Phoronixは6月14日(米国時間)、「Linux Hardware Reviews, Articles, & Gaming - Phoronix」において、WindowsでLinuxバイナリを実行する技術であるWSL1とWSL2のベンチマーク結果を発表した。 WSL1はWindows 10にすでに搭載されている機能、WSL2はWindows 10の開発版に搭載されている機能だ。MicrosoftはWSL2でファイルシステムパフォーマンスが大幅に向上するとうたっており、ユーザーや開発者から注目されている。 Phoronixのベンチマーク結果は多岐にわたるが、大きくまとめると次のような結果になっている。 I/Oバウンダリな処理に関しては、WSL2がWSL1よりも高い性能を示している CPUバウンダリな処理に関しては、WSL1がWSL2よりも高い性能を示している I/OバウンダリはWSL2
WSL2はどれくらい高速になったか？ - Seshat - Windows, Linux, macOS -
ベンチマーク測定ツール UnixBenchでWSL1とWSL2を比較測定する Windows Subsystem for Linux (WSL) とは、Linuxのバイナリ実行ファイルをWindows 10およびWindows Server上で実行できるようにしたものです。 従来のWSL1との違いは、本物のLinuxカーネルを使用し、Linuxカーネルを仮想マシン上で動作させていることとされています。メリットとしては、本物のLinuxカーネルを使用することで互換性が向上し、仮想マシンを使用することでディスクI/O性能が向上したとのことです。 本当でしょうか？ そこで、本稿ではUbuntu20.04上で、UnixBenchを測定してみました。 UnixBenchのインストールと走らせ方はこちらを参照ください。 UnixBenchは、80年代に作られたUNIXベンチマークテストツールです。 複
Index
Hello! I'm a data scientist at Zymergen. Zymergen creates novel materials using microorganisms. We do this using a combination of rational genetic edits and high-throughput testing to determine which edits worked and which didn't. As a data scientist, I build models to separate signal from noise and find the successful needle in the haystack of all our attempted edits. Astronomy Before becoming a
Keras バックエンド速度比較 CNTK vs TensorFlow - Qiita
from __future__ import print_function import time start_time = time.time() import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop batch_size = 128 num_classes = 10 epochs = 20 # the data, shuffled and split between train and test sets (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_tr
Graphing Benchmark Results in Ruby
Nothing presents performance statistics quite as well as having graphs for benchmarks. Whether you want to present an alternative way for code guidelines based on performance or show a presentation, seeing the difference makes a difference. What we'll cover here will show you how to generate graph data images from your own Ruby codebase's benchmark suite, with presentation-worthy quality. The benc
Rubyの似たメソッドのベンチマーク結果比較 まとめ - Qiita
はじめに JuanitoFatas/fast-rubyにRubyの役割の似たメソッドのパフォーマンスがまとまっていたが、結果だけでなくコードも並べて一覧化したかったので、当該リポジトリをcloneしてきて、以下のscriptを実行してまとめなおした。 File.open('./result.md', 'w') do |dest| $stdout = dest Dir.glob('code/**/*rb').each do |f| dest.puts "## #{File.basename(f, '.rb')}" dest.puts "\`\`\`rb" dest.puts File.open(f).read dest.puts "\`\`\`" dest.puts dest.puts "\`\`\`" require "./#{f}" dest.puts "\`\`\`" dest.put
Unity/C#における繰り返し文の速度比較 - Qiita
for,while,foreachの速度差を検証してみる [2016/02/20 追記] 全部まとめて書いてしまったので単品で書いたものとILが異なっている可能性有り 個々で検証を行うとまた結果が違うかも･･･ 【検証環境】 ・Unity5.2.4f1（Personal Edition） ・Nexus7(Android 5.0.2) ・100万回ループした際にかかった時間を比較 【比較項目】 ①forの前置インクリメント ②for ③while ④do-while ⑤foreach ⑥forのLengthチェック ⑦forのList<T>参照 ⑧forのList<T>参照のCountチェック ⑨foreachのList<T>参照 ⑩whileのLinkedList<T>参照 ⑪foreachのLinkedList<T>参照 【テストコード】 using UnityEngine; using
TruffleRuby on the Substrate VM - Kevin Menard's Weblog
Test suites like this are generally hard on optimizing runtimes. They always start in a cold state, they run for a short period of time, and in the case of JVM-based languages they incur a high degree of overhead when spawning new processes. For this test suite, which has 2,121 specs and 3,824 assertions, TruffleRuby on the SVM is 6.6 times faster than TruffleRuby on the JVM, shaving almost a full
Benchmarking a Go AI in Ruby: CRuby vs. Rubinius vs. JRuby vs. Truffle – a year later
Thoughts on different Ruby implementations Let’s wrap this up with a couple of thoughts on the different implementations: TruffleRuby TruffleRuby is making steady and great progress, which I’m thoroughly impressed with. To be honest, I was wondering if its performance increased since the last benchmark as I was worried that implementing new Ruby features would lead to decreased performance. Seeing
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GitHub - smallnest/go-web-framework-benchmark: :zap: Go web framework benchmark
benchmark-driver
Performance : C# vs F# vs OCaml
Speed and memory use
Careful what you measure: 2.1 times slower to 4.2 times faster – MJIT versus TruffleRuby
Reddit - Dive into anything
Puddle Of Code - Elixir, Ruby, don’t fight. Benchmark!
TechEmpower Framework Benchmarks
Elixir vs Ruby: File I/O performance (updated) - Phoenix on Rails blog - Cloudless Studio
WeeklyCommit