I detta dokument presenteras vbench, ett allmänt tillgängligt riktmärke för molnvideotjänster. Vi är den första studien, så vitt vi vet, att karakterisera den framväxande video-as-a-service arbetsbelastningen. Till skillnad från tidigare videobehandling riktmärken, Vbench videos är algoritmiskt utvalda för att representera en stor kommersiell corpus av miljontals videor. Vbench återspeglar den komplexa infrastruktur som bearbetar och är värd för dessa videor och inkluderar noggrant konstruerade mätvärden och basvärden. Kombinationen av validerade korpus, baslinjer och mätvärden avslöjar nyanserade avvägningar mellan hastighet, kvalitet och kompression. Vi visar betydelsen av videoval med en mikroarchitectural studie av cache, gren, och SIMD beteende. vbench avslöjar trender från kommersiella corpus som inte är synliga i andra video corpuses. Våra experiment med GPUs under vbench scoring scenarier visar att sammanhanget är kritiskt: GPUs är väl lämpade för live-streaming, medan för video-on-demand skiftkostnader från beräkna till lagring och nätverk. Kontraintuitivt är de inte livskraftiga för populära videor, för vilka mycket komprimerade, högkvalitativa kopior krävs. Vi finner istället att populära videor för närvarande är väl betjänade av den nuvarande banan av programvara kodare. Referensformat för ACM:
Vbench är ett riktmärke för att jämföra molnvideotjänster REF.
vbench: Benchmarking Video Transcoding in the Cloud
{'venue': "ASPLOS '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}