Nehalemの評価
電話 03-6410-6070、FAX 03-6410-6073 ｉｎｆｏ＠ｈｐｃ−ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ．ｃｏ．ｊｐ / ｓｕｐｐｏｒｔ＠ｈｐｃ−ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ．ｃｏ．ｊｐ (アドレスは半角に変更して利用) 2世代前Xeonと1世代前Xeon、現行Xeonの性能特性の差異を SPEC C FP2006の結果を引用して観察 SPEC CFP2006のベンチマーク結果を少し加工してグラフ化するとCPU性能の推移が手に取るようにわかります。比較軸としては次のような点が考えられます。 ・ シングルジョブ処理とマルチジョブ処理 ・ "CPU律速"アプリケーションと"メモリ律速"アプリケーション 8コアを用いたマルチスレッドでの性能観察 ・ 赤い太線はCPUクロック速度の上昇率を表します ・ 青い太線はメモリクロック速度の上昇率を表します ・ 太い点線で仕切られた左側は旧世代Xe
4コア8スレッドCPUを手に入れたので試してみたら不思議な結果に - きしだのHatena
インテルCore i7 2600Kという4コア8スレッドのCPUを手にいれたので、並列処理でどうなるか試してみたら、面白い結果に。 Intel CPU Core i7 i7-2600K 3.4GHz 8M LGA1155 SandyBridge BX80623I72600K 出版社/メーカー: インテル発売日: 2011/01/09メディア: Personal Computers購入: 2人 クリック: 58回この商品を含むブログ (6件) を見る ソースは最後に載せますが、1億5千万件のint数値を複数回合計するという処理を行って、時間を計測してみました。 メモリは8GBで、VMオプションには-Xmx2048mを指定しています。 Java VMは、JDK7ea b140です。 で、Ubuntu10.04の32bit版で実行した結果。 --- result --- 1 threads:15
マルチコアCPU上の並列化手法、その並列性能と問題点
GPU を使用した並列計算環境が一般的になりつつあります。ユーザサイド立ってみれば、「並列化適用方法の種類とその効果」をもう一度整理して考え、自分に合った手法を選択しなければいけないと思っている方も多いことでしょう。並列計算と言っても、プロセッサ・コア自体が自動的にSIMD（ベクトル処理）実行するものから、マルチコアを利用した自動並列、OpenMPによるスレッドレベルの並列実行、さらにプログラムを改造してマルチプロセスによる MPI 並列実行と様々な手法が用意されています。さらに、今、GPUを利用した many cores 並列を利用した並列実行も加わり、ユーザにとっては、自分でも手軽にできる方法の判断やその性能効果に関する一つの判断基準を持っておくことが必要でしょう。また、簡単な並列実行の原理等の知識があるだけでも、今後の many cores 並列時代に向けて、合理的な並列化のための指
ネットワーク/ストレージの処理能力をチェックするためのベンチマークツール 2ページ | さくらのナレッジ
サーバー上でさまざまなサービスを構築する前に、そのサーバーの処理能力を把握しておくことは重要だ。特にネットワークの帯域やストレージの速度といったリソースはサービスの品質に大きく関わってくる。そこで、今回はこれらの性能を調査するためのベンチマークツールやその使い方を紹介する。 ネットワークの性能を調査するベンチマークツール まずはネットワーク関連の性能を調査するベンチマークについて紹介しよう。ネットワークの性能といっても、その指標は次のように複数ある。 スループット（速度、帯域幅） レイテンシ（遅延） パケットロス（損失パケット） まず1つめは、スループット（ネットワークの速度）だ。帯域幅などとも呼ばれるが、ネットワークの性能としてもっとも重視されるのはこれだろう。ネットワークの速度が早ければそれだけ多くの情報をやり取りできるし、またより多くの接続に対して迅速に反応できるようになる。通常スル
この頃 流行りの 言語たち（他）でベンチマーク （Dart, Go, Julia, Nim, Python, Rust 他） - Blank File
自分が気になっている、主に最近のプログラミング言語でベンチマークをやってみました。方法は、42番めのフィボナッチ数列の値を計算する時間を測るだけです。フィボナッチで各種言語をベンチマーク - satosystemsの日記 を参考にさせていただきました。 注意 筆者はPythonくらいしか使ったことない素人です 言語紹介 測定した言語は、以下の11種類です。 C Dart Go JavaScript Julia Lua Nim Python Ruby Rust Vim Script 選択基準は、 メジャーっぽい 自分が知っていた 自分が気になった 環境構築が楽だった（or すでに構築済みだった） 怖くない などです。気分と手間で選びました。 測定条件 上記の言語でフィボナッチ数列の42番目の数を求める時間を測りました。42番目なのはなんとなく全部の言語がまともに測定できる範囲に収まったからで
Rally で OpenStack のベンチマークを取る - メモ
Rally Rally - OpenStack Documents OpenStack のベンチマークを取ってくれるツール。ドキュメントの図を見ると以下の事が出来るらしい。 Deploy Rally を使って OpenStack をデプロイ出来る。もちろん既存の環境を使用することも可能。 Verify OpenStack 公式のテストツール tempest を使って OpenStack 環境をテストする。 Benchmark ベンチマーク Generate Report グラフィカルなレポートを作成可能。 インストール ドキュメントのInstallationを参照のこと。基本的には以下でインストール可能。 $ wget -q -O- https://raw.githubusercontent.com/openstack/rally/master/install_rally.sh | bas
CRubyとLink Time Optimizationについて - なるせにっき
最近、夜寝る前にRubyのベンチマークを眺めたり、仕事の障害時のログを眺めるっていう悪趣味極まりない習慣がついてしまった。まぁ、草木も眠る丑三つ時にこの世の真理を求めて何かを読みふけるって言うのは、この業界にいる人間なら誰しもがやることなんじゃ無いかと思う。それと同じで現場百遍とも言うとおり、何度もprofileやログを眺めれば何か気付くこともあるんじゃないかと思って読んでいる……というわけではなくて、ふと見たくなる衝動に従っているだけだけど。 さて、Rubyのprofileを取るときに便利なのがRubyKaigi 2015でこさきさんも紹介していたperf。あまりに便利なせいで、プライベートでLinuxを触る時間が何千倍にも増えたくらい。あの発表はもっぱらperf-topの紹介だったけど、perfの使い方とかを見ると他にも色々な機能があることがわかる。例えば、昨日話題になったひたすらbl
Elasticsearchインデクシングのパフォーマンスを測ってみた
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮Hibino Hisashi
複眼中心 : Xp on Mac (XOM) How to 日本語訳
Tats Shibata (柴田竜典, シバタツ) has 20+ years of experience in database technology, performance engineering, and pre-sales. As a Senior Manager and Head of Japan Data Solutions Architecture at Amazon Web Services Japan, he leads a team of database and analytics technical experts who provide solution architecting for AWS customers across various industries.
Webサーバのベンチマークツールはh2loadが便利 - 人間とウェブの未来
Webサーバのベンチマークをとるのが趣味になりつつあるmatsumotoryです。 Webサーバのベンチマークについては、abからはじまりwrk等を使っていたのですが、最近ではほぼh2loadを使っています。 h2loadはnghttp2というHTTP/2ライブラリのアプリケーションに含まれているツールですが、 HTTP/2（SPDYも）とHTTP/1.xに両対応している ベンチマーク側の同時スレッド数を増やせる TLS及びSNIもサポートしている 最小、最大、平均、標準偏差あたりもちゃんとでる ので、色々プロトコルを変えつつ同じベンチマークツールで、値の目安を出すにはとても重宝しています。 Nghttp2: HTTP/2 C Library - nghttp2.org 実行結果のサンプルは例えば以下、 $ h2load -c 100 -n 10000 https://localhost:
Prime95の設定･使い方(何時間もテストしなくて済む方法)
Prime95のCustom設定の解説を行っている英文サイトを見つけたのでその和訳してみました。FFTs 2048Kが凄い負荷です。。。
シンプルでシステマチックな Linux 性能分析(本) - ablog
チートシート 本書のエッセンスを一瞥できるチートシート × 3枚 ハードウェア/ソフトウェアスタックとツール*1 リソース監視(コマンドと見方)*2 はじめに パフォーマンス分析は職人芸だという話をよく聞くが、原理やメソッドのエッセンスを学べば初心者でも中上級者レベルになれると考えている 職人芸だと言われているものを、初心者が最短で習得出来るよう簡潔に体系化するのが著者のライフワーク 自分が初心者の頃に「難しいけど何年も経験積めばわかるようになるよ」、「話すと長くなる」とか言われて悔しい思いをしたのが原点 二桁の足し算の暗算もできない著者でも難解なOSの性能問題を解析できるようになったエッセンスを凝縮している。 対象読者 レビュー頂いた方 コンピュータの仕組み ハードウェアとソフトウェアの密接な関係 OSはハードウェアを仮想化している アプリケーションが実行される時に起こっていること プロ
Apacheパフォーマンス・チューニングのポイント
現状の測定（ベンチマーク）と結果の着眼点 ここからはApacheに着目して、パフォーマンス・チューニングのための準備を行う。チューニングするに当たって、まず現状を十分に分析し、具体的な目標を定めることから始めたい。目標をどれだけ具体化するかはともかくとしても、現状を数値的に知りもせずに、漠然と「遅い遅い」と騒いでいても仕方がない。 現状を数値的にとらえるにはツールが必要となる。いわゆるベンチマーク・ツールだ。Apacheには、標準で「ab」（Apache Bench）というツールが付属している。abの構文は、
Javaパフォーマンス計測 そんなタイマーで大丈夫か？ - プログラマーの脳みそ
駄目だ。大問題だ。 long t1 = System.currentTimeMillis(); long t2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println(t2-t1); 結果はなんとでるか？ 99.9%以上の確率で0が表示される。そもそもSystem.currentTimeMillis()は時刻をミリ秒で返す。1行のプログラムを実行するのに1ミリ秒もかかってたら、たかだか1000行分動いただけで1秒かかってしまう。今のコンピュータはそんなに遅くない。 そもそもドキュメントをちゃんと読むと ミリ秒で表される現在の時間を返します。戻り値の時間単位はミリ秒ですが、値の粒度は基本となるオペレーティングシステムによって異なり、単位がより大きくなる場合があります。たとえば、多くのオペレーティングシステムでは、時間を 10 ミリ秒の単位で計測します
jmhマイクロベンチマークツールを使ったByteBufferのバイトオーダによるパフォーマンスの違いの比較 - seraphyの日記
(ヒープおよびダイレクトバッファによるByteBufferの性能差、およびUnsafeとのパフォーマンスも比較するよ！) (とりあえず計測結果を先に知りたい人は結論を見てね！) (ファイルのシーケンシャルリードを含むダイレクトバッファの使い方やパフォーマンス比較については次の日記に書きました。) 概要 思うところあって、ヒープ上のbyte[]をラップしたByteBufferと、ダイレクトバッファを確保しているByteBufferの場合とのint型としての連続アクセスした場合のパフォーマンスの違いについて調べてみることにした。 私の認識では、ダイレクトバッファへのアクセスは非ネイティブ側(つまりJavaコード側)からのアクセスではオーバヘッドが大きいため、特殊なシチュエーション以外では遅くなってしまうため、あまり使いどころのない機能だというものだったのだが、では、その使いどころとなる「特殊な
Javaでのファイルコピー史 - Qiita
レガシーなJavaで書かれたシステムのコードを見ていると、以下のようにInputStreamでファイルを開いて、OutputStreamでコピー先のファイルに書き込むみたいなものがあったりします。 try(InputStream input = new FileInputStream(srcFile); OutputStream output = new FileOutputStream(dstFile)) { byte[] buffer = new byte[BUFFER_SIZE]; int size = -1; while ((size = input.read(buffer)) > 0) { output.write(buffer, 0, size); } } 他にはどういう方法があるのでしょうか。ファイルコピーの歴史が詰まっている、commons-ioの実装の変遷をふりかえり、そ
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Go vs Java (64-bit Ubuntu quad core) | Computer Language Benchmarks Game
26.6. timeit — Measure execution time of small code snippets — Python 2.7.18 documentation
MySQLメインの人がPostgreSQLのベンチマークをしてみた話
ビッグデータ可視化の性能を徹底検証 〜SparkSQL、Hive on Tez、Hive LLAPを用いた既存RDBデータ 処理の特徴〜
