iSoft Desktop V4.0 for Loongson 与Deepin、Neokylin性能对比评测

测试目的: 用于评估普华桌面V4.0龙芯版与中标麒麟、深度最新龙芯系统在3A2000平台的性能优劣。
测试说明: 鉴于国产平台硬件的不确定性,同时为避免硬件造成的误差,3个系统的所有测试均部署在同一机器进行。

测试主平台:
Model: Lemote-3A2000-RS780E-1w-V0.1-A1601
CPU: ICT Loongson-3A2000 V0.8 FPU V0.1
Graphic card: AMD Radeon HD 7470/8470
Mem: 8G(4G * 2)
PMON: A1601-0.1.8
HDD: Phison 2.5″ 240G

辅助网络测试机:
Model: LS3ARS780E
CPU: loongson 3A 900 MHz
Mem: 2 * 2GB
PMON: V3.2R003B0004D0128

iSoft desktop V4.0 loongson
swap: 8G
根分区:60G
kernel: 3.10.101-3.hpc.mipsel
文件系统类型: ext4

Deepin15_mipsel_20160520
swap: 8G
根分区:60G
kernel: 3.10.101-3a2000
文件系统类型: ext4

Neokylin Desktop-7.0-loongson
swap: 8G
根分区:60G
kernel: 3.10.0.3a2000+
文件系统类型: ext4

处理器运算性能结果

测试工具: SPEC CPU 2000
性能指标: Spec2000 包括 SPECint2000、SPECfp2000、SPECint_rate2000、 SPECfp_rate2000 4个测试项
对比说明: 其中的得分越大说明CPU性能越高
测试参数:

runspec -c test.cfg -i ref -n 3 -r -u 4 -I all
runspec -c test.cfg -i ref -n 3 -I all

处理运算性能方面,3款操作系统基本持平,普华有少量优势

内存带宽性能测试结果

测试工具: stream-5.9
性能指标: stream 包括 Copy/Scale/Add/Triad 4项,并进行1线程、4线程、16线程的测试
对比说明: 测试结果均为3次平均值, 其中的得分越大说明MEM性能越高
测试参数:

gcc -O3 -march=mips64 -Wall -fopenmp stream.c -o stream_5.9_gcc
./stream_5.9_gcc

 

 

线程操作性能测试结果

测试工具: ping-pong
性能指标: 包含 16、32、64 tables的性能
对比说明: 测试结果均为3次平均值, 数值越小,说明响应越快,性能越好

 

 

isoft对比deepin: isoft线程创建效率上差于deepin,其余基本持平;
isoft对比neokylin: 线程管理性能方面,isoft明显优于neokylin

I/O读写性能测试结果

测试工具: iozone
性能指标: 包括IO的写、重复写、读、重复读、随机写、随机读等指标
对比说明: 测试结果均为3次平均值, 数值越大,说明I/O性能越好
测试参数: ./iozone -s 16G -i 0 -i 1 -i 2 -t 1 -r 1M

isoft对比deepin: I/O读写性能方面,明显优于deepin
isoft对比neokylin: 和neokylin基本持平

网络传输性能测试结果

测试工具: netperf-2.6.0
性能指标: 包括网络TCP/UDP带宽、TCP请求应答处理效率等指标
对比说明: 测试结果均为3次平均值, 数值越大,说明网络性能越好
测试参数:

./netperf -t TCP_STREAM -H 192.168.32.46 -l 60
./netperf -t UDP_STREAM -H 192.168.32.46-l 60
./netperf -t TCP_RR -H 192.168.32.46 -l 60
./netperf -t TCP_CRR -H 192.168.32.46 -l 60

isoft对比deepin: 网络性能,isoft整体优于deepin;
isoft对比neokylin: 除TCP_CRR差于neokylin,其余基本持平。

Linux基准测试性能结果

性能工具: unixbench-5.1.3
性能指标: 单线程和多线程Linux系统综合操作
对比说明: 测试结果均为3次平均值, 数值越大说明系统性能越好

isoft对比deepin: OS基准性能,isoft整体优于deepin;
isoft对比neokylin: 单核优于neokylin,多核差于neokylin

图形显示性能测试结果

测试工具: x11perf(unxibench-2d)、glxgears(unixbench-3d)、GLMark-0.5.2.1、qtperf
性能指标: 2D、3D
对比说明: 测试结果均为3次平均值, x11perf、glxgears、Glmark数值越大越好,qtperf执行时间越小越好
测试参数: glmark:1920*1080 32bpp

 

内核性能测试结果

测试工具: lmbench
性能指标:选取了Processor、Context switching、*Local* Communication latencies 、File & VM system latencies 、*Local* Communication bandwidths等指标
对比说明:测试结果均为测试3次求平均值
测试参数:以root用户执行测试,运行make result,之后继续运行两次make rerun,最后执行make see。

 

 

 

 

 

文件解压缩性能测试结果

测试工具:phoronix-test-suite
性能指标:包括bzip2、gzip、lama、7zip等格式的解压缩
对比说明:bzip、zip、lama均为操作时间,越小越好,7zip 为操作速度,越大越好
测试参数:phoronix-test-suite  run pts/compression

isoft对比deepin:除Gzip格式外,其余3种格式均差于deepin
isoft对比neokylin:整体优于neokylin

音视频编解码性能测试结果

测试工具:phoronix-test-suite
性能指标:包括APE、FLAC、MP3、WavPack、LAVC 、DV、x264 等格式音视频编解码
对比说明:除x264外均为操作时间,越快越好
测试参数:phoronix-test-suite run pts/encoding

isoft对比deepin:除WavPack、APE格式外,其余4种格式均优于deepin,另外H.264 HD To DV格式deepin测试出错
isoft对比neokylin:除x264格式外,整体优于neokylin

系统编译性能测试结果

性能工具:phoronix-test-suite
性能指标:包括编译优化测试项目OpenSSL、X264 、Sharpen、Resizing、HWB Color Space、7-zip(K)、John The Ripper(K)、ApacheBench(K)、HMMer Search、LAME 、C-Ray,编译效率测试项目Apache Compilation、ImageMagick Compilation、PHP Compilation等
测试参数:phoronix-test-suite  run pts/compiler

 

isoft对比deepin:编译优化性能方面和deepin各有优劣,但deepin GraphicsMagick、AB软件测试出错,编译效率方面优于deepin
isoft对比neokylin:编译优化性能方面X264、C-Ray测试差于neokylin,AB、HMMer Search测试优于neokylin,编译效率方面与neokylin基本持平

浏览器性能测试结果

测试工具:GoogleV8、Ocatane、Dromaeo、ACID3、Html5、Css4
测试指标:V8引擎测试、Javascript、DOM、网页标准、Html5标准、CSS4标准
对比说明:测试结果均为3次测试结果平均,测试结果为分值,越大越好
测试参数:打开对应网站:http://css4-selectors.com/browser-selector-test/、http://acid3.acidtests.org/、http://chrome.360.cn/test/v8/run.html、http://chrome.2345.com/labs/test/octanebenchmark.htm、http://html5test.com/、http://dromaeo.com/

isoft对比deepin:浏览器性能整体优于deepin
isoft对比neokylin:浏览器性能整体差于neokylin

磁盘和U盘读写性能测试结果

测试工具: dd
测试指标:分别进行磁盘读写、U盘读写操作
对比说明:分别测试3次取平均值
测试参数:

dd if=/dev/zero of=test.dbf bs=1M count=20480
dd if=test.dbf bs=1M count=20480 of=/dev/null

isoft对比deepin:硬盘写方面优于deepin,其余基本持平
isoft对比neokylin:整体于neokylin持平

办公软件性能测试结果

分别打开/保存/关闭 1M/15M/50M的电子表格文件、文字处理文件及演示文稿文件
每种操作进行3次取平均值,打开均不记录首次打开时间,<1s记为1s

 

 

isoft对比deepin:office操作效率方面整体优于deepin,另外deepin15PPT、50MEXCEL、50MPPT打开操作异常需要手动确认;
isoft对比neokylin:整体明显优于中标,中标自带office软件为中标普华军用office,性能明显较差,并且15MWORD、15MPPT、50MWORD、50MPPT打开异常

开关机时间测试结果

性能指标:衡量开机和关机时间
对比说明:开机时间为启动菜单-登陆界面+登陆界面-系统桌面;关机时间为空线程状态下关机
测试参数:关机为图形菜单操作

isoft对比deepin:开关机均优于deepin
isoft对比neokylin:开机时间与neokylin持平,关机时间优于neokylin

IO基准测试

你真的知道基准测试如何工作吗?你真的知道吗?或者你只是下载了某些软件,运行它,并相信它了?希望本文能给出答案!

原文地址 http://www.cuddletech.com/blog/pivot/entry.php?id=820

引言:要判断一个物体是否在运动,必须选择另一个物体作为标准,这个作为标准的物体叫做参照物。对于同一个物体的运动,选择的参照物不同,得出的结论也有可能是不同的。
——初中物理《机械运动》 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA … 0%E5%8A%A8

我一直想引入可怕的基准测试话题。基准测试就像某种忌讳。。。每个人都想谈论,但如果你谈论就会遭责备。但是如何测试?使用哪些工具?什么时候使用?很难找到准确的信息,所以我想在这里阐明一下。

在 我们开始之前,首先让我们看看基准评测这个词语本身。它来源于木工等工艺。当一个工匠在制作,例如,桌腿,首先仔细切割木头尺寸,精确测量。当正确做好了 桌腿,就可以把它当参照物,可以快速测量其余几条腿。基于这个参照物,你可以知道其他的是否太长或太短,并做必要的修改。参照物并不是测量本身,它可以快 速找出相似事物的不同。

现在我们来到存储的世界,寻找基准测试的参照物就不同了,但是目的是一样的。基准测试不是用来判断运行有多快!判 断其变化。让我们把水晶球擦干净。。。如果你想通过运行一些软件,一组基准测试集,就说“它快了X倍。”你就错了!人们会嘲笑你的数据。原因不言自明:你 看到的性能,是基于无法100%重现的环境。在存储的世界里,有数不尽的变量:布线、HBA、固件、磁盘、磁盘固件、操作系统、驱动、CPU、内存等。仅 仅一个HBA或BIOS固件版本的改变就会影响你的性能,所以不能仅因为一个人的3Par达到180MB/秒写速度,就代表你也可以跑出相同的数据。

除了所有常识性的东西,我们还是想要一个神奇的数字,可以形容我们1337次安装。但是这些数字同样不能证明什么,因为:数据是线性的还是随机的?读、写、读/写?大文件还是小文件?小数据量无法讲清楚。这些都是“基准测试无用论”的支持者。

那么接下来做什么?不搞基准测试?不知道你的性能阈值,仅仅依靠性能计数器?让我们面对现实,我们都想找到解决方案,即使我们害怕公布跑分数据,但依然做基准测试。

下面是基准测试的各种方法,我觉得具有共性,我自己使用,包括何时使用它们,如何使用和为什么使用。

dd

你真的知道基准测试如何工作吗?你真的知道吗?或者你只是下载了某些软件,运行它,并相信它了?每个人都需要从老朋友dd开始。使用它很简单,以块为大小从这里读、写到那里去。这是完美的线性性能测试,“我可以读多快?我可以写多快?”

先从写一小块开始,像这样:time dd if=/dev/zero of=/mystorage/testfile bs=8k

让它运行大约30秒。当它运行的时候,使用fsstat或iostat工具来观察IO。30秒的时候停止(Ctrl+C)以8K传输n块,所以8K乘以n,除以运行所耗时间。或者直接除以文件大小。

root@aeon ~$ time dd if=/dev/zero of=/iscsi/benchmark/testfile bs=8k
^C
97810+0 records in
97810+0 records out

real 1m52.933s
user 0m0.048s
sys 0m2.487s
root@aeon ~$
root@aeon ~$ ls -lh /iscsi/benchmark/testfile
-rw-r--r-- 1 root root 764M May 22 03:42 /iscsi/benchmark/testfile
root@aeon ~$ bc
60+52.9
112.9
764/112.9
6

现 在,再来一遍,不过这次使用32k。然后使用128K,512K,1MB,8MB。数据变化了吗?怎么变化的?这很重要,搞存储管理的做了这种练习后才真 正理解了。这也是我为什么认为每个人要从dd开始。当你明白不同块大小的线性性能,来回测试,但这一次从/dev/null读。看会怎么样?

这种类型的测试可以告诉你何为最佳的线性性能,而且大多数存储的线性IO表现最好,我通常用这些数据描述“我的Thumper可以线性加速!”

但是这里要提醒。。。现实世界里应用程序不可能读写超大块数据。非常随机,或综合了随机和线性。这么看。。。高速赛车或方程式赛车,哪个更快?高速赛车最快,但不能转弯。。。方程式赛车可以,但转弯得减速。这就是比较线性和随机IO性能的思路。

dd 也可以测试裸设备。基准测试/dev/rdsk/c1t1d0s2,创建一个文件系统,用文件来做基准测试。测试字符设备(/dev/rdsk)和不需要 文件系统的块设备(/dev/dsk)。可以使用该简单工具做很多有意思的测试,可以帮助你更好地理解内部的工作机制。

如果你真的想深入 它,选一个磁盘,从制造商那里下载它的规格表,比较你的数据。对磁盘进行分区,磁盘头(从0扇区开始)有200MB分区,和200MB磁盘尾,在这两个分 区上重做你的测试。你很快发现抽象难懂的存储话题变得清楚明了,像“扇区”,“分区”,“柱”,“全口径行程”,“寻道时间”等术语,开始有意义,因为你 可以测量它们,而不再使用某些基准测试工具,它们把细节都抽象了。

警告,如果你向压缩文件系统/dev/zero写数据,由于聪明的压缩算法,你可能看到意想不到的高速度。这种情况下使用/dev/urandom。

IOZone

IOZone可以成为你最好的朋友亦或最坏的敌人。它输出了一堆东西,但是到底是什么意思呢?

root@aeon ~$ iozone -a -f /iscsi/benchmark/testfile
(snip)
random random bkwd record stride
KB reclen write rewrite read reread read write read rewrite read fwrite frewrite fread freread
64 4 100782 392899 1066277 1330599 1016473 424101 418281 329860 942552 281899 342403 470880 809281
64 8 149508 561495 1308191 2210490 1779559 639776 819484 429479 1359677 333377 556799 853867 1206279
64 16 224481 726304 1773010 3187118 2666736 902870 954801 512190 1681127 460485 615747 985460 1489957
64 32 336690 865556 1186173 3984255 3213648 968640 1000206 640345 1394066 321463 593094 889313 1458013
64 64 640728 984604 2065562 3788700 3194489 1048299 1230654 914748 1162367 374341 499802 581333 1392128
128 4 48376 479597 794708 1293454 1075853 465638 687865 412859 653222 348679 407500 612489 921157
128 8 95384 680542 1076199 2067003 1775777 703634 883158 636917 1540598 460509 566358 735581 1293810
128 16 180520 920588 1112754 2970023 2615679 962219 1085347 790598 1968806 511767 684483 795485 1544370
128 32 289588 1067558 1346983 3287511 2777119 1196016 1142954 752991 1910738 508116 735558 770868 1599215

那些输出可能比较混乱,但是如果你使用上面的dd方法,IOZone 将为你自动化各种指标。上面(的输出)我们看到在4,8,16,32和64块大小的位置分别创建了一个64KB的文件,做读写测试以及 fread/fwrite/等(二进制流),并且随机(“read”和”write”是顺序的)。

因此,IOZone是一个伟大的发现,对于存储方案的软肋。你可以在缓存无效前就发现应该推送缓存到多远,或者发现(存储)方案的最佳使用模式。基于此。你可以调整缓冲或预置并且精确的发现这些调整是如何反应在性能范围的变化上的。

当使用IOZone时不能捕捉到设想的所有选项,-a漂亮的认为你已经覆盖了所有的选项。确保曾经的测试都做了相同的运行。

现 在,在我们继续之前应该解决缓存问题。如果你正在做这些类型的测试,你一遍遍的攻击一个文件,你想确保文件系统缓冲不会过度膨胀超过某个数字。尤其确认的 是当你想查看磁盘方案的性能,而非文件系统的(性能)。在这些情况下,你应该或者使用原始字符设备(/dev/rdsk)绕过缓存,或者以 DirectIO的方式挂载文件系统(mount -o forcedirectio,…)。有些基准测试尝试通过分配比内存大的文件来击垮缓存,但是在一个配备16G内存的盒子上这就有点可笑了。

bonnie++

bonnie++已经变得非常流行了,由于它是一个可以输出一组漂亮结果(甚至可以打印在你衬衫上)的神奇的基准测试工具。

root@aeon ~$ bonnie++ -u benr -d /iscsi/benchmark/ -r 512
(snip)
Version 1.03 ------Sequential Output------ --Sequential Input- --Random-
-Per Chr- --Block-- -Rewrite- -Per Chr- --Block-- --Seeks--
Machine Size K/sec %CP K/sec %CP K/sec %CP K/sec %CP K/sec %CP /sec %CP
aeon 1G 7594 7 8317 2 2475 0 10840 13 11139 1 74.2 0
------Sequential Create------ --------Random Create--------
-Create-- --Read--- -Delete-- -Create-- --Read--- -Delete--
files /sec %CP /sec %CP /sec %CP /sec %CP /sec %CP /sec %CP
16 28164 97 +++++ +++ +++++ +++ 17849 94 +++++ +++ +++++ +++

我 认为bonnie++是一个可以得到给定配置的一般性测试结果的很好的工具。类似的iozone需要大量的数据才可以帮你得到很多细节的表现,然而 bonnie++掩饰了这些细节,给你一些简单的数字说明。由于这个原因,当做非调整性变化时,比如升级你的Fibre Channel HBA或者运行一个新的内核或者驱动,我推荐Bonnie++。

记得,宏观基准测试是高水平的、广范围的测试。当用的时候,只需要看看一些变化有没有影响,设计到它的软件可以正常使用。
另外一方面,只有我一个更愿意别人用“写”代替“输出”,用“读”代替输入的人?这总是使我气恼。

用bonnie++的时候,这点是需要关注的,它需要写两倍你RAM大小的数据。这将是消除cache影响的一次尝试。然而如果你有1G或者更多的内存, 测试将慢下来。我推荐你自己不使用缓存(用“forcedirectio”挂载),为你的测试用更精确的尺寸,比如1GB。

FileBench

FileBench 是一款功能极其强大的文件系统的宏观和微观性能基准测试工具。它最给力的是它的灵活性。不同于其它强调“尽可能快”的测试工具,它能通过模拟文件系统的工 作负载来测试文件系统的性能。FileBench提供了几种标准工作负载,当然你也可以很容易的扩展或者修改这些工作负载以满足特定的测试需要。

让 我们更详细的了解下这款工具。其它测试工具会告诉你,这个操作或那个操作有多快,但是要想完成更复杂的测试就需要你先完成特定测试工具的编写。 FileBench 提供了一种工作负载机制,从而避免你用c/perl或者其它语言编写测试工具了。这些工作负载遵循IO模型,可以模拟真实环境的IO负载。只需要明白的 是,写操作快是不够的,你真正需要模拟的是诸如邮件服务器的操作,一个或多个打开操作,一些写入操作,一些追加操作还有关闭操作等,并且这些操作还会重复 发生。所有的这些只是FileBench的一个简单的工作负载的例子。这里有个“varmail”的工作负载的摘要:

define process name=filereader,instances=1
{
thread name=filereaderthread,memsize=10m,instances=$nthreads
{
flowop deletefile name=deletefile1,filesetname=bigfileset
flowop createfile name=createfile2,filesetname=bigfileset,fd=1
flowop appendfilerand name=appendfilerand2,iosize=$meaniosize,fd=1
flowop fsync name=fsyncfile2,fd=1
flowop closefile name=closefile2,fd=1
flowop openfile name=openfile3,filesetname=bigfileset,fd=1
...

上面这个IO模型是一个真实应用场景的模拟。FileBench 使得我们可以在实验室就可以模拟出IO模型,而不必重现特定条件(例如找一台邮件服务器并且在它上面检查IO操作)。

让我们运行这个测试用例:

root@aeon bin$ ./filebench
filebench> load varmail
filebench> run
3000: 33.011: Fileset bigfileset: 1000 files, avg dir = 1000000.0, avg depth = 0.5, mbytes=15
3000: 33.260: Creating fileset bigfileset...
3000: 59.883: Preallocated 812 of 1000 of fileset bigfileset in 27 seconds
3000: 59.884: Creating/pre-allocating files
3000: 59.884: Starting 1 filereader instances
3001: 59.897: Starting 16 filereaderthread threads
3000: 60.903: Running...
3000: 122.423: Run took 60 seconds...
3000: 122.435: Per-Operation Breakdown
closefile4 32ops/s 0.0mb/s 0.0ms/op 7us/op-cpu
readfile4 32ops/s 0.5mb/s 0.0ms/op 49us/op-cpu
openfile4 32ops/s 0.0mb/s 0.1ms/op 46us/op-cpu
closefile3 32ops/s 0.0mb/s 0.0ms/op 8us/op-cpu
fsyncfile3 32ops/s 0.0mb/s 270.9ms/op 156us/op-cpu
appendfilerand3 32ops/s 0.5mb/s 0.1ms/op 68us/op-cpu
readfile3 32ops/s 0.5mb/s 0.0ms/op 49us/op-cpu
openfile3 32ops/s 0.0mb/s 0.1ms/op 46us/op-cpu
closefile2 32ops/s 0.0mb/s 0.0ms/op 8us/op-cpu
fsyncfile2 32ops/s 0.0mb/s 229.0ms/op 151us/op-cpu
appendfilerand2 32ops/s 0.5mb/s 0.0ms/op 47us/op-cpu
createfile2 32ops/s 0.0mb/s 0.1ms/op 76us/op-cpu
deletefile1 32ops/s 0.0mb/s 0.1ms/op 60us/op-cpu

3000: 122.435:
IO Summary: 25009 ops 414.1 ops/s, (64/64 r/w) 2.0mb/s, 1571us cpu/op, 124.8ms latency
3000: 122.435: Shutting down processes

你可以看出来,对于每次操作,我们都得到一个非常好的故障统计。我们可以清晰的看出文件操作短板是fsyncfile。

我唯一要提醒的是,避免读取太多内容到IO摘要中。在很多测试中,我发现它被误导了。

就我个人而言,我不把FileBench 当做传统意义上的基准测试工具,而更多的把它当成一个工作负载生成器。它很善于模拟IO模型。你可以使用诸如”iostat”, “vmstat”, DTrace 等来查看一个给定的工作负载对你的配置的影响。

IP存储的网络测试

当你测试IP存储技术,诸如NFS,AFS,或iSCSI你想测量从这儿到那儿的速度。目前为止我发现最好的工具是 PathLoad和PathRate。这些工具都有“发送者”和“接收者”组件,在连接尾端协同工作,所以你需要访问两个系统。当你做iSCSI或NFS 基准测试,首先要基准测试你的网络,这样你就清楚网络传输速度有多快。

Pathrate是一个端到端性能评估工具。它可以帮助你识别网路路径上的瓶颈,通过最狭窄部分的真实速度。

# ./pathrate_rcv -s 172.16.165.18
pathrate run from 172.16.165.18 to z00001AT on Thu Dec 21 16:44:25 2006
--> Average round-trip time: 0.3ms

-------------------------------------------------
Final capacity estimate : 964 Mbps to 964 Mbps
-------------------------------------------------

Pathload是一个估计端到端路径可用带宽的工具。“可用带宽是通过从S到R的路径的最大IP层,不衰减路径上的传输速率。”

# ./pathload_rcv -s 10.71.165.18
Receiver z00001AT starts measurements at sender 10.71.165.18 on Thu Dec 21 17:17:11 2006
Interrupt coalescion detected
Receiving Fleet 0, Rate 1200.00Mbps
Receiving Fleet 1, Rate 600.00Mbps
Receiving Fleet 2, Rate 923.08Mbps
Receiving Fleet 3, Rate 1090.91Mbps
Receiving Fleet 4, Rate 1000.00Mbps
Receiving Fleet 5, Rate 961.54Mbps

***** RESULT *****
Available bandwidth range : 923.08 - 1090.91 (Mbps)
Measurements finished at Thu Dec 21 17:17:16 2006
Measurement latency is 4.84 sec

当基准测试IP网络存储时,同时使用这两个工具将所向披靡。

总结

市 面上有很多工具,但我希望你明白工具并没有对错,它们有各自不同的功能,取决于你的特定配置或独一无二的方案。我也不是假装精通这么多的工具很简单。。。 并不简单!学习这些工具需要花费大量的时间和精力,但是如果你决定做基准测试,显然需要了解它们。千万不要受到某个值或测量的影响,相反的,利用好这些分 析工具,最大化它们的优势。

参考:

Benchmarking (简体中文) https://wiki.archlinux.org/index.php/Benchmarking_(%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87)

Unigine Heaven现代的OpenGL评测

glxgears是流行的OpenGL测试,渲染非常简单的齿轮,输出帧率。尽管glxgears可以测试显卡驱动直接渲染能力,但是它已经过时,不能代表GNU/Linux图形显示的现状以及OpenGL的全部能力。glxgears仅测试了一小部分OpenGL功能。在glxgears中体现的性能提升在游戏中并不能感受到。

Unigine基于他们的图形引擎制造了多个现代的OpenGL评测,特性如下:

  • 像素动态照明
  • 普通和视差映射
  • 64位HDR渲染
  • 容积雾和光
  • 强大的粒子系统:火焰、烟、爆炸
  • 可扩展着色(GLSL/HLSL)
  • 后期处理:景深、折射、辉光、模糊、色彩校正等。

那些想超频系统的目前在使用Unigine评测。Unigine天堂 http://unigine.com/cn/products/benchmarks/heaven 被用来测试超频的初始稳定性。

计算机语言评测——Java8 vs C gcc

哪种编程语言更快?哪种(空间复杂度)更小?哪种占用更少的CPU?

 

虽然Java被C秒杀,但是Web开发还是会选择Java,用C开发fastcgi模块太费脑力了!

计算机语言评测——PHP7 vs Python3

哪种编程语言更快?哪种(空间复杂度)更小?哪种占用更少的CPU?

 

如果您在互联网公司做后端开发,可以要求老板为PHP7程序员涨工资了 😉

当然Python3程序员肯定不服!那么优化一下用Python3写的源代码吧!https://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/php.html

iSoft_Desktop_v4.0_RC1基础性能测试报告

在希望进行测试的文件系统上以root用户运行iozone。指定测试文件创建在被测磁盘或文件系统。

对上述结果进行分析:
IO性能对比:
从Iozone整体测试情况来看,普华桌面系统在IO性能方面表现稍优;其中Random Read 、Random Write 一项相比Fedora_KDE_23桌面系统分别具有5%、7%的优势。

以root用户执行测试,运行make result,之后继续运行两次make rerun,最后执行make see。测试结束后会按时间创建结果目录,收集测试结果取平均值进行分析和报告。

数据为三次运行后的平均值,原始数据在orig_data中处理。