在中,我们进行了离散控制Matlab代码的Julia,Matlab,Octave和Fortran FEM基准测试和比较。我们评估了这些语言在解决单位平方上的二维泊松问题时的性能,采用了Q1双线性Lagrange有限元离散化。Octave和Matlab代码衍生自生产代码,而Fortran 77代码则使用了FEM CFD求解器中的Feat2D FEM库。Julia代码直接进行了端口转换。尽管这些代码在性能和代码路径上存在差异,但它们的设置和实现保持了等效性,确保了基准测试的可比性。主要的区别在于Octave,Matlab和Julia使用了默认的稀疏线性求解器,而FeatFem Fortran代码则使用了其默认的稀疏线性求解器。
离散控制Matlab代码的Julia,Matlab,Octave和Fortran FEM基准测试比较
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多次运行的统计是亮点,比如你想测一下两种压缩命令哪个更快,就能跑个几十次给你平均值、方差啥的,避免偶发干扰。异常值检测这点也不错,能帮你筛掉那些被后台任务拖慢的奇怪结果。
支持任意 shell 命令,像 hyperfine 'sleep 0.3' 这样的都能直接跑。更棒的是还能设置缓存清理命令、做预热运行,对 CPU 密集型任务来说,影响还挺大的。你要是调优参数,它还能做参数化基准测试,比如线程数变化。
导出格式也丰富
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现代 C++的微基准测试工具里,Criterion算是比较顺手的。头文件式的设计,想用就拷一份single_include/里的文件进项目就行,不用额外链接库,挺方便的。对你这种不想折腾太多配置的开发者来说,省事还不容易出错。
静态注册宏也挺实用,直接把基准测试和测试参数都写一块儿,比如输入数据大小不同的情况,写起来清晰,维护也轻松。跑基准的时候它自带统计功能,像运行多次取平均啊、标准差这些,Criterion 都帮你包圆了。
不过要注意,它要求 C++17 起步,所以编译器太老的话得升级下。另外,用它跑排序、搜索这些性能敏感函数挺合适的,像你要测个合并排序的效率,就可以像下面这样写:
tem
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Hibench 大数据基准测试套件是个挺实用的工具,专门用来评估不同大数据框架的性能。它支持 Hadoop、Spark、Flink 等框架,测试内容也挺丰富,能测量速度、吞吐量等多个维度。用它做基准测试的话,能给你一些科学依据,你挑选最合适的技术栈。安装配置也比较简单,按照官方文档一步步来就好。嗯,配置文件编辑起来也蛮直观的,不会让你迷失在各种参数里。更有意思的是,它支持不同的工作负载,比如排序、字计数、图等。对于大数据爱好者,试试 Hibench,真的不亏!
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