plb2：编程语言性能基准测试

plb2：编程语言性能基准测试

plb2 A programming language benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/plb2

项目介绍

plb2（Programming Language Benchmark v2）是一个用于评估25种编程语言在四个CPU密集型任务上的性能的项目。这是2011年进行的plb（Programming Language Benchmark）的后续版本。在plb2中，所有实现对每个任务都使用相同的算法，并且它们的性能瓶颈不在于库函数。plb2的目标是评估当您需要在语言中实现一个新算法时的语言性能——这可能发生在您在现有库中找不到算法时。

plb2中的四个任务对于一个快速实现来说，通常需要几秒钟才能完成。这些任务是：

• nqueen：解决15-皇后问题，算法灵感来自Rosetta Code上的第二个C语言实现。
• matmul：两个1500x1500大小的方阵相乘。
• sudoku：使用kudoku算法解决4000个困难数独问题。
• bedcov：使用隐式区间树找到两个包含100万个区间的数组的重叠部分。

项目技术分析

plb2项目通过在统一的环境和条件下，对多种编程语言进行基准测试，旨在提供一个公平的比较平台。所有测试任务均使用相同的算法实现，以确保比较的准确性。这些任务的算法瓶颈不在库函数，而是取决于编程语言本身的性能。

在测试中，编程语言的实现被分为三类：

1. 纯解释执行（QuickJS、Perl和CPython）：这些通常是性能最慢的语言实现。
2. JIT编译（Dart、Bun/Node、Java、Julia、LuaJIT、PHP、PyPy和Ruby3）：这些通常比纯解释执行快，但性能差异较大。
3. AOT编译（其余语言）：这些编译器针对特定硬件优化，通常能生成最快的可执行文件。

项目技术应用场景

plb2项目适用于以下场景：

• 性能评估：通过对比不同编程语言在相同任务上的表现，帮助开发者选择适合其项目需求的语言。
• 算法实现：为那些需要在特定语言中手动实现算法的开发者提供参考。
• 性能优化：通过分析不同语言实现的性能瓶颈，指导开发者进行针对性的优化。

项目特点

1. 统一算法实现：所有语言使用相同的算法，确保比较的公平性。
2. 多样性：覆盖了多种编程语言和运行时，包括传统的和现代的。
3. 性能瓶颈：专注于语言本身的性能，而不是库函数。
4. 实用场景：包含的实际任务具有一定的复杂性，反映真实世界的编程需求。

以下是对plb2项目的详细评测：

nqueen任务

nqueen任务是通过解决15-皇后问题来评估编程语言性能的。这个问题涉及到嵌套循环和整数位操作。所有参与测试的语言都实现了这个任务。

matmul任务

matmul任务测试的是两个1500x1500大小方阵的乘法操作。这个任务对性能的要求较高，因为它包含大量的浮点运算。

sudoku任务

sudoku任务使用kudoku算法解决4000个困难数独问题。这个算法大量使用了小固定大小数组和复杂的逻辑。

bedcov任务

bedcov任务是通过隐式区间树找到两个包含100万个区间的数组的重叠部分。这个任务频繁访问数组，类似于二分查找的模式。

通过对以上四个任务的测试，plb2项目为开发者提供了一个全面的编程语言性能比较平台，有助于他们在选择编程语言时做出更明智的决策。

plb2 A programming language benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/plb2