硬體穩定度測試工具 OCCT V9 新增 Benchmark 效能測試功能，硬體愛好者又多一個跑分工具囉~
#OCCT #Benchmark #軟體 #UH
benchmark測試 在 UNIKO's Hardware Facebook 的精選貼文
同時也有20部Youtube影片，追蹤數超過5萬的網紅劉胖胖的3C頻道 - 新品開箱實測、科技話題討論，也在其Youtube影片中提到，【遊戲性能測試完整報表】 →連結：https://wp.me/p6MBvl-a85 【相關連結】 →劉胖胖3C頻道 FB粉專：https://www.facebook.com/lpp3cytb/ →LPComment FB粉專：https://www.facebook.com/lpcomment/...
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benchmark測試 在 UNIKO's Hardware Facebook 的最讚貼文
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benchmark測試 在 Lau Kin Lam - 林仔 Youtube 的精選貼文
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送禮活動: https://shop.pegasus.hk/2021PCF/gift
【比賽規則】
1. 是次比賽以分組競賽作為比賽模式，共有兩小組進行競賽。
2. 本次活動共有八位參賽者，而參賽者將隨預設名單分配到相應組別
3. 本次活動沒有固定預算，而每一元花費會計算一分，以最低得分小組勝出。
4. 每小組會被要求組裝完成一部桌上電腦（必須具有機箱），然後接受指定項目的跑分測試。
5. 每項跑分成績將影響得分，而不能達到最低跑分要求會按比例罰分。
而活動進行中購買電子零件以外的花費亦納入競賽預算當中，如交通及膳食費用等。
6. 活動進行當中，所有參賽者均不得使用私家車代步。
7. 比賽進行中，各參賽者不能運用其個人影響力以獲取較低購買零件價格。
8. 比賽評分模式為預算比較和軟件跑分，而其選擇和設定如下：
[CYBERPUNK 2077]
- 影像設定為 Medium 1080p，光線追蹤 關閉
- 每秒顯示幀數(FPS)最低要求為 60，每低 1 FPS會懲罰50分數
- 若平均FPS低於40的話，則會被取消資格
[CINEBENCH R15 (CPU性能測驗)]
- 以較高得分小組為贏出
- 贏出此項目跑分的小組可獲獎勵100分
[3D Mark Fire Strike (GPU性能測驗)]
- 以較高得分小組為贏出
- 贏出此項目跑分的小組可獲獎勵100分
[AIDA64 Cache & Memory Benchmark (RAM性能測驗)]
- 分別計算Memory的Read , Write , Copy 的跑分
- 贏出此項目跑分的小組可獲獎勵100分
9. 飛馬電腦會為每小組提供：
- 鍵盤, 滑鼠, 顯示屏, 作業系統(Windows)的安裝手指, 預先安裝跑分程式的硬碟
【Music Credit】
Super Smash Bros Brawl - Final Destination "Epic Rock" Cover (Little V)
https://youtu.be/RhFzpQiPbG8
Let's Brawl (SSBB rock/metal remix) - Tonindo
https://youtu.be/GGtv5yRmWic
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[AIDA64 Cache & Memory Benchmark (RAM性能測驗)]
- 分別計算Memory的Read , Write , Copy 的跑分
- 贏出此項目跑分的小組可獲獎勵100分
9. 飛馬電腦會為每小組提供：
- 鍵盤, 滑鼠, 顯示屏, 作業系統(Windows)的安裝手指, 預先安裝跑分程式的硬碟
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benchmark測試 在 C#: BenchmarkDotnet —— 效能測試好簡單 的推薦與評價
... 測試的程式碼內容囉。 接下來要記錄的部份有：. 介紹與安裝; 使用Benchmark 來指定參賽選手; 使用MemoryDiagnoser 加上記憶體的比較; 使用Jobs 來指定測試 ... ... <看更多>
benchmark測試 在 《電馭叛客2077》效能測試工具 - YouTube 的推薦與評價
... 測試 工具，Cyberpunk 2077 Benchmark Tool. ... 《電馭叛客2077》效能 測試 工具，Cyberpunk 2077 Benchmark Tool. 402 views · 1 year ... ... <看更多>
benchmark測試 在 [心得] Google benchmark library - 看板C_and_CPP 的推薦與評價
有時候會需要比較各種不同實作法的效能。
以前我都是自己使用 gettimeofday，然後自己寫測試資料和輸出，
不過重複了幾次之後就厭煩了，就上網找 library。
到最後我挑了 google 的 benchmark library，跟大家分享一下心得。
https://github.com/google/benchmark
這 library 可以方便的統計執行時間，同時可以支援參數化的測試，
甚至是 template 參數。而且使用起來跟 unit test 很類似，所以容易上手。
我以 binary search 為例子，簡單介紹一下如何使用。
我有兩個 function : binary_search 和 biased_search 。
都是 binary search ，只是 biased_search 不挑中點來比較而是挑 1/4 處。
測試方法很簡單，對於長度為 2^10, 2^12, ..., 2^20 的整數陣列，
測試前先生成一組隨機整數放到陣列中並加以排序。
測試的時候是在此有序陣列中搜尋一個隨機數字。
最後統計平均的執行時間。
現在介紹如何使用此 library 來作 benchmark 。
首先要宣告一個 class ，且該 class 繼承 benchmark::Fixture。
然後把所有的測試資料都宣告成此 class 的 member 。
接著把測試資料的生成程式碼寫在 SetUp 函數裡，這函數會在每組測試之前被呼叫。
舉例來說，宣告一個 class SearchBenchmark : public benchmark::Fixture，
此 class 有一個 test 陣列，我想在每組測試之前先取得要測試的陣列長度，
產生指定數量的隨機整數，放到此陣列中並排序，那 SetUp 可以寫成
void SetUp(const ::benchmark::State& state) {
generator.seed();
for (int32_t i = 0; i < state.range_x(); ++i)
test[i] = distribution(generator);
std::sort(test, test + state.range_x());
}
來生成測試資料。
其中 state.range_x() 代表是測試參數，也就是陣列的長度。
因為在 SetUp 中 reset 亂數產生器的 seed ，所以每組同陣列長度的
測試都會使用一樣的資料和隨機查詢。
而測試的時候，則是使用 BENCHMARK_DEFINE_F 的 macro 來告訴 library 所要測試
的部分。以測試 binary_search 的效能為例：
BENCHMARK_DEFINE_F(SearchBenchmark, BinarySearch)(benchmark::State& state) {
while (state.KeepRunning()) {
int32_t r = distribution(generator);
benchmark::DoNotOptimize(binary_search(test, state.range_x(), r));
}
}
在 loop 之中需要先 check state.KeepRunning() ，如果 benchmark 還在繼續
那就呼叫 binary_search 。而 state.range_x() 代表測試的參數，也就是陣
列的長度。
BENCHMARK_DEFINE_F 的第一個參數是 fixture 的 class 名字，第二個參數是
這個測試的名字。
呼叫 DoNotOptimize 是為了避免 compiler 把結果最佳化掉而導致
binary_search 沒有被呼叫。
而測試參數的給定是透過 BENCHMARK_REGISTER_F 的 macro 。
以 BinarySearch 測試為例：
BENCHMARK_REGISTER_F(SearchBenchmark, BinarySearch)
->RangeMultiplier(4)->Range(1 << 10, 1 << 20);
會產生 6 組測試，參數分別是 2^10, 2^12, 2^14, 2^16, 2^18, 2^20 。
每一個測試會被執行大約數秒 (使用者可調整）。
測試結束時會統計實際所花的時間和 iterations 的數量。
我設定每組測試跑至少五秒，擷取部份的結果如下：
Benchmark Time CPU Iterations
-------------------------------------------------------------------------
SearchBenchmark/Random/1024k 64 ns 64 ns 109865274
SearchBenchmark/BinarySearch/256k 305 ns 304 ns 22751716
SearchBenchmark/BinarySearch/1024k 517 ns 516 ns 13595401
SearchBenchmark/BiasedSearch/256k 231 ns 231 ns 29824178
SearchBenchmark/BiasedSearch/1024k 348 ns 347 ns 19306835
SearchBenchmark/STLSearch/256k 298 ns 298 ns 23643489
SearchBenchmark/STLSearch/1024k 506 ns 505 ns 13852965
SearchBenchmark/BSearch/256k 348 ns 347 ns 20436083
SearchBenchmark/BSearch/1024k 584 ns 582 ns 11745972
其中
Random: 生成隨機數的時間
BinarySearch: 正常的二分搜尋
BiasedSearch: 挑 1/4 處來比較的二分搜尋
STLSearch: std::lower_bound
BSearch: C library 裡面的 bsearch 。
（BinarySearch 和 BiasedSearch 是跟 std::lower_bound 一樣，
如果要搜尋的元素不在陣列中，就會回傳第一個不比搜尋元素小的位置）
而 Time 和 CPU 分別平均每次函式呼叫所用的時間，所以越小表示速度越快。
以結果來看， 一般的 binary search 和 biased search 在長度小於 256k 時
速度是沒有差別的。
但是當長度大於 256k 之後，挑 1/4 處來比較是會比挑中點稍微快一點的。
這現象已經被發現很久了，據說原因是 CPU 的 branch prediction 的機制，
如果每次都挑中點來比較，搜尋的元素又是隨機的，那每次比較的結果都很難預測。
如果挑 1/4 處， 那比較的結果就是 biased 的，所以比較好預測。
但是效能的差別大概只會有 3~5 % 。
只是我也不知道要怎麼驗證這個說法就是了，希望以後 library 可以提供
performance counter 的資訊。
當然這是因為整數之間比較非常的快， misprediction rate 才變得重要。
如果元素之間比較很慢，又或是陣列很大導致 cache miss penalty 很大，
那 misprediction rate 就不重要了。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.23.200.172
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_and_CPP/M.1468784920.A.41D.html
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