Standard benchmarking ger run-times för givna program på givna maskiner, men misslyckas med att ge insikt om varför dessa resultat erhölls (antingen i termer av maskiner eller programegenskaper) och misslyckas med att ge run-times för det programmet på någon annan maskin, eller några andra program på den maskinen. Vi har utvecklat en maskinoberoende modell av programutförande för att karakterisera både maskinprestanda och programutförande. Genom att slå ihop dessa maskin- och programkarakteriseringar kan vi uppskatta exekveringstiden för godtyckliga maskin/programkombinationer. Vår teknik gör att vi kan identifiera dessa operationer, antingen på maskinen eller i programmen, som dominerar referensresultaten. Denna information hjälper designers att förbättra prestanda för framtida maskiner och användare att justera sina applikationer för att bättre utnyttja prestandan hos befintliga maskiner. Här tillämpar vi vår metodik för att karakterisera riktmärken och förutsäga deras genomförandetider. Vi presenterar omfattande run-time statistik för en stor uppsättning riktmärken inklusive SPEC och Perfect Club sviter. Vi visar hur denna statistik kan användas för att identifiera viktiga brister i programmen. Dessutom ger vi tidsuppskattningar för ett stort urval av program och maskiner och jämför dessa med referensresultat. Slutligen utvecklar vi ett mått för programlikviditet som gör det möjligt att klassificera riktmärken med avseende på en stor uppsättning egenskaper.
Saavedra REF använde programutförande för ett givet riktmärke för att karakterisera både maskinprestanda och programutförande.
Analysis of benchmark characteristics and benchmark performance prediction
{'venue': 'TOCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}