假设我想设置一个实验来测量一些数字代码在运行 Linux/Windows/MacOS 的台式机上的性能。为了获得正确的时间，我应该安排什么样的环境？更确切地说，
- 应该关闭哪些应用程序/服务？
- 考虑的过程应该具有什么优先级？
- 我通常应该执行多少次运行来平均时间？
- 并行 CPU/GPU 计算是否存在任何具体问题？
- 还要别的吗？..
当然，所有这些问题都是特定于平台的。对我来说，有趣的问题也是 Linux 和 Windows 在这一点上的比较。
在台式机上进行数值实验的正确方法是什么？
计算科学
表现
基准测试
2021-12-04 23:53:00
1个回答
我认为这取决于你的目的。如果您正在尝试评估代码或环境的整体性能，那么我鼓励您运行它，但是您认为大多数人会在桌面环境中运行它：保持打开状态，但确保没有任何东西在后台运行或占用所有内存。以我的经验，最大的罪魁祸首是存档周期中的备份工具和带有大量和/或失控标签的浏览器。如果您担心性能差异会在噪音中消失，那么从桌面用户的角度来看，它可能并不重要。
如果您正在尝试评估特定的、可能很小的代码或环境更改的性能，那么需要进行权衡：您可以更加小心地关闭其他所有内容以减少噪音，或者您可以尝试隔离或强调该更改增强实验中的“信号”。我倾向于后者，但您的里程可能会有所不同。这与分析有关，例如here和here。
其他人可以为获得最精确的时间提供更好的答案，但对于桌面实验，我认为这是矫枉过正。
需要注意的事项：
- 超线程可能会导致令人困惑的结果。但是，如果用户不愿意将其关闭，它可能与整体时间相关。（在 BIOS 中禁用）
- Turbo-boost与超线程有类似的问题。（在 BIOS 中禁用）
- 线程 BLAS 库可以使“单核”并行运行（在环境中使用 OMP_NUM_THREADS=1 禁用）
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