Пару лет назад
18093734 я поднимал тему трех бенчмарков. В разрезе
популярных ЯП (C++/Python/Delphi/C# e.t.c) и изначально заданными задачами.
А именно:
1) CPU
2) Доступ к памяти
3) Производительность I/O
Из всех трех удалось реализовать только первый (CPU). Бенчмарк граф. алгоритма трассировки
луча с использованием вещественных чисел. Фактически нужный код
был написан. Спасибо сообществу. Остались неоконченными универсальные
shell-скрипты для тестинга всех ЯП на всех платформах. Эта цель так и осталась целью. Что впрочем
не мешало активным мемберам тихонько тестить 2-3 разных ЯП на своих
конфигурациях и репортить таблички с отчотами. Отчоты пролили много
интересных фактов. Как например провальные результаты Python по сравнению
с другими системами. Это кстати ставит под сомнение тезис Зимаргла к том
что Python быстрее чем "C" и тезис другого чела в ПТ который доказывал
что строки в Python это самые быстрые строки в мире ... впрочем
кто это был я забыл да и топик уже не помню.
Приятно также порадовал компиллятор Rust который в рамках небольших погрешностей
был где-то быстрее чем С/C++ реализации.
Но остались еще 2 теста которые я так и не смог сформулировать в виде
постановки.
И мой интерес к этому топику возник именно в разрее теста номер (2).
Я долго думал какую постановку взять для тестирования бенчмарков
по memory но так и не придумал. Мне нужны были алгоритмы которые
мощно и равномерно грузят полный диапазон бортовой памяти вашей
рабочей станции или сервера (2/4/8/16G) и не только диапазон но
и также интенсивные аллокации-деаллокации (malloc/free,
new/delete e.t.c.). И здесь алгоритмы сортировки не подходили.
Они обычно не используют явные аллокации-деаллокации и соотв
мой тест был-бы не полным.
Как вариант я рассматривал реализации кешей (LRU/2Q/MQ/ARC)
+ некая гипотетическая задача которая будет делать интенсивные
поисковые операции по кешам. Например поиск пароля по хешу.
Ну ... что-то вроде rainbow-table (по сабжу я не знаю пока как
работает радужня табличка но надеюсь что ей полюбому нужен
какой-то доступ к дисковым хранилищам уже расчитанных хешей
объем которых уже давно превысил оперативку. Это как раз
удобная постановка для кеша). Сюда-же можно включить
несколько бенчмарков.
1) Рост кеша (population)
2) Стационарная фаза (обычная работа)
3) Деградация (вытеснение старых ключей полностью новыми)
Но вобщем-то если у кого-то будут мысли - то пишите.
