UnixBench的七个影响要素

简介: 前面有两篇分别介绍了UnixBench: UnixBench的实现介绍 UnixBench算分介绍 这次要介绍下不同场景下,为什么分值有差异,有哪些需要考虑: 影响因素 1. CPU PIN住与非PIN住 这个场景主要是与国内云厂商的对比,他们的vm到现在都是非PIN住,也就是说如果在跑多进程业务,他们可以拿到很高的分值,当然也有概率拿到很低的分值。

前面有两篇分别介绍了UnixBench:

  1. UnixBench的实现介绍
  2. UnixBench算分介绍

    这次要介绍下不同场景下,为什么分值有差异,有哪些需要考虑:

影响因素

1. CPU PIN住与非PIN住

这个场景主要是与国内云厂商的对比,他们的vm到现在都是非PIN住,也就是说如果在跑多进程业务,他们可以拿到很高的分值,当然也有概率拿到很低的分值。有时候客户会只比较单进程,但是如Shell Scripts (8 concurrent),其实还是存在并发的,非绝对意义的单进程,所以CPU核数很重要的。
在主频差不多的情况下,那只能拿ECS的入门级实例(也是非PIN住的)对比,那效果差不多。但是我们推荐的是企业级实例,为什么推荐企业级实例(CPU是PIN住的),参考文章:2018云服务器选型指南·计算篇。那如果推荐了企业级实例,UnixBench的分值可能存在差距,但是如果多开几台友商的vm,就有概率测到vm很低分值的(掉到了一个拥挤的物理机)。

2. 主频差异

任何涉及计算相关的,CPU主频都是非常重要的,甚至是决定性因素。主频越高性能越好。
这时候不同云厂商对比性能的时候,一定要分清是高主频还是中主频,不同厂商即使都是中主频,差别也有点大。所以一定要对齐主频差异,才能做正确的对比。那如果对不齐,就只能讲稳定性了。

3. UnixBench算法缺陷一:Pipe-based Context Switching

UnixBench的子算法:Pipe-based Context Switching在不同的云厂商,性能差距巨大,这个算法的本意就是查看父子进程切换的效率。不同云厂商透露的拓扑结构不一样:
_2018_12_04_3_27_29

友商的做法会导致父子进程在同一个CPU,那么进程的切换成本就很低,这项分值就很高,比在物理机的分值还要高,这是一个不合理的现象。本意是要测父子进程在不同的CPU的进程切换效率,那么怎么办呢:对此我们针对这个程序做了一个简单的优化,确保父子进程在不同的CPU执行。具体测试办法:用aliyun版unixbench。下载unixbench.sh,执行它,会解决下载和执行。

   wget https://raw.githubusercontent.com/aliyun/byte-unixbench/master/unixbench.sh
   sh unixbench.sh

这里有一篇深入解析的文章:燕青: Unixbench 测试套件缺陷深度分析

4. UnixBench算法缺陷二:Double-Precision Whetstone

浮点数运算实现介绍,详见UnixBench的实现介绍
前面说了,主频差异会导致性能有差异,主频越高性能越好,而这个浮点数运算则是恰恰相反,高主频性能越差。
原因是:这个算法的本意是计算在这10秒内,能完成的最多的运算量。浮点数运算主要包含了:加减四则运算,条件切换,三角函数,指数运算。算法认为在一定的运算时间呢,这些运算随着运算量的增大,所需要的时间是线性的,所以才能控制在10秒。算法设计当初,估计都没考虑到主频有天能到3.0+GHz,使得最后一项运算量变成这么大。而这时候随着运算量增加,耗时也呈现指数级增加。而高主频的vm恰恰是前面的运算耗时很少,在2秒内可以完成大量运算,经过估算,以至于最后一次指数运算所需时间恰恰不是线性的了。我把最后一段代码抽取出来:
代码如下:

#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    long ix, i, xtra = atol(argv[1]), n8 = 93*x100;
    double x = 0.75;
    double t1 = 0.50000025;
    for (ix=0; ix < xtra; ix++)
    {
        for(i=0; i < n8; i++)
        {
             x = sqrt(exp(log(x)/t1));
        }
    }
}   

在一台高主频的vm,做单线程运算的耗时统计如下:

| 运算量 | 耗时 |
| -- | -- |
| 1000 | 0.820 |
| 2000 | 1.509 |
| 3000 | 2.216 |
| 4000 | 2.909 |
| 5000 | 6.527 |

从上表可以看出,到超过4000的时候,其耗时已经非线性。那么这个算法是不公平的,高主频的VM运输量偏大,导致耗时增加,性能分下降。可以做一个简单修改,在第一个for循环里面,每次都做初始化x=0.75,那么可以保证其运输量是线性了。

其他影响因素:

  • 编译选项差异:默认是采用gcc编译,如果采用icc编译性能,可以显著提升。dry2stone整数运算,性能可以提升7.9%。
  • 内核参数调整:打开halt polling,可以让Pipe-based Context Switching性能提升一倍多,但是对应功耗也显著提升,默认云厂商好像都不打开该选项。
  • 进程干扰:unixbench都是些非常基础的进程的操作,所以尽可能地减少其他进程干扰,可以达到最好的性能。
目录
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 网络架构
【GhostNet】复现CVPR2020| 保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现
【GhostNet】复现CVPR2020| 保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现
731 0
【GhostNet】复现CVPR2020| 保证模型轻量化的同时,提升网络的性能表现
|
算法 数据挖掘 数据库
priori 算法的影响因素分析| 学习笔记
快速学习 priori 算法的影响因素分析。
priori 算法的影响因素分析| 学习笔记
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 调度
【Python数据挖掘】优化电能能源策略:基于非侵入式负荷检测与分解的智能解决方案
【Python数据挖掘】优化电能能源策略:基于非侵入式负荷检测与分解的智能解决方案
95 0
|
1月前
|
存储 监控 网络协议
服务器压力测试是一种评估系统在极端条件下的表现和稳定性的技术
【10月更文挑战第11天】服务器压力测试是一种评估系统在极端条件下的表现和稳定性的技术
112 32
|
2月前
|
数据采集 存储 关系型数据库
选择合适的数据收集方式,需要考虑多个因素,
选择合适的数据收集方式,需要考虑多个因素,
98 5
|
4月前
|
SQL UED
领域模式问题之大模型应用的规模成本增加如何解决
领域模式问题之大模型应用的规模成本增加如何解决
|
4月前
|
开发框架 Cloud Native Devops
对抗软件复杂度问题之软件复杂度的增加会导致研发效率降低,如何解决
对抗软件复杂度问题之软件复杂度的增加会导致研发效率降低,如何解决
|
6月前
|
人工智能 监控 安全
大模型安全风险的具体表现
【1月更文挑战第23天】大模型安全风险的具体表现
295 3
大模型安全风险的具体表现
|
6月前
|
存储 安全 测试技术
金融相关软件的测试如何平衡数据的访问和安全
金融相关软件的测试如何平衡数据的访问和安全
|
算法 计算机视觉
图像生成过程中遭「截胡」:稳定扩散的失败案例受四大因素影响
图像生成过程中遭「截胡」:稳定扩散的失败案例受四大因素影响
111 0