Speccpu2017结果的一些分析

speed与rate说明

  • speed:包含10个整形测试和10个浮点测试。speed测试只运行一次测试题,测试分数高,说明单次运行时间短。
  • rate:包含10个整形测试和13个浮点测试,rate测试是运行多个相同的测试题,运行数量由测试者指定,分数高,代表更大的通量(固定时间处理问题的数量)

base与peak说明

  • base:base是简单的标准的配置
  • peak:peak是可以提供更多个性化的配置编译选项

Spec2017 计算rate分值算法

ratio=copies∗(referencetime/testtime)
\Large{ratio = copies*(reference_time/test_time)}
ratio=copies∗(reference_time/test_time)

  • copies:指定相同问题的数量
  • reference_time:SPEC给出的参考时间
  • test_time:测试得出的时间

ratio=referencetimetesttime/copies
\Large{ratio = \frac{reference_time}{test_time/copies}}
ratio=test_time/copiesreference_time​

说明:公式含义为,参考时间与单份测试所用时间的比值。

ratio越高表示相同时间可以处理更多的问题,即机器的通量高。

本测试过程中可以设置copies,但OpenMP被禁止。

Spec2017 计算speed分值算法

ratio=referencetimetesttime
\Large{ratio = \frac{reference_time}{test_time}}
ratio=test_timereference_time​

  • reference_time:SPEC给出的参考时间
  • test_time:测试得出的时间

ratio越高表示完成同样的问题用时更少。

本测试过程中可采用设置threads参数提高问题处理速度,即通过用户指定OpenMP线程数进行测试。

### 飞腾处理器 SPEC CPU 2017 基准测试结果与性能分析 #### 测试环境配置 为了确保SPEC CPU 2017基准测试结果具有可比性可靠性,通常会采用标准化的硬件软件配置。对于飞腾处理器而言,测试平台可能包括特定型号的主板、内存以及优化后的操作系统编译器设置。 #### 整体性能表现 在SPEC CPU 2017基准测试中,飞腾处理器的表现展示了其在不同工作负载下的能力。具体来说: - **SPECint Rate** **SPECint Base**: 主要反映整数运算性能,在这一项上,飞腾处理器能够提供稳定的计算效率,特别是在涉及大量数据处理的应用场景下表现出色[^1]。 - **SPECfp Rate** **SPECfp Base**: 关注浮点运算性能,这对于科学计算、工程模拟等领域至关重要。尽管飞腾处理器在此类任务中的绝对数不如某些国际领先产品高,但在同级别国产处理器中仍处于较好水平。 #### 特定应用领域优势 通过详细的子项目得分可以看出,飞腾处理器特别适合那些对安全性有较高要求的任务执行环境,比如政府机关的信息系统建设或是金融行业的后台支持服务。这类应用场景往往更看重系统的稳定性自主可控性而非极致的速度追求[^4]。 ```python # 示例代码展示如何解析SPEC CPU 2017报告文件并提取关键指标 import pandas as pd def parse_spec_report(file_path): data = [] with open(file_path, 'r') as file: lines = file.readlines() for line in lines: if "SPEC" in line and ("Rate" in line or "Base" in line): parts = line.split() metric_name = parts[0] score_value = float(parts[-1]) data.append([metric_name, score_value]) df = pd.DataFrame(data, columns=['Metric', 'Score']) return df report_df = parse_spec_report('path_to_spec_report.txt') print(report_df) ```
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