python - 反对使用 pystone 来估计跨多个系统的总体相对系统性能的论点是什么？

Question

我正在启动一个分布式计算项目，有点像那里的各种@home 项目(虽然不是做简单的科学计算，而是偶尔让远程用户参与涉及音频和视觉刺激呈现的任务)并且我需要了解运行我的应用程序的机器之间的相对系统性能，以便我可以排除来自非常低于标准的机器的数据(因为这些可能没有忠实地呈现刺激)。该应用程序是用 python 编写的，我看到 pystone 模块提供了各种基准，但我也看到 pystone 在某些情况下被贬低为基准。就我对基准测试的新手理解而言，pystone 可能不适合一般基准测试，因为它将性能压缩为单个分数，但就我的目的而言，我想要的只是一个分数来跨机器进行比较，我认为它应该足够了。使用 pystone 获得相对的整体系统性能是否有任何缺点？

Answer 1

将 Pystone 作为任何(无论是 Python 解释器版本还是底层硬件)的基准的最大问题是它根本没有充分发挥计算环境的不同方面。 p>

整数运算、浮点运算、矢量运算、专用媒体硬件、内存吞吐量、I/O 吞吐量、高速缓存大小、线程架构、流水线架构……因机器而异的硬件功能列表不胜枚举，这也是为什么第一个问题回答“哪个更快，A 还​​是 B？”的最大原因。通常会是“嗯，你打算用它们做什么？”。速度问题的答案可能会有所不同，具体取决于您构建的是家庭媒体中心、网络服务器还是数据库服务器等。

现代计算机系统是复杂的野兽，解释器虚拟机的分层及其自身的复杂对象和顶层的执行模型不会让事情变得更容易。像 Pystone 这样的简单基准测试可以让您大致了解 CPU 的基本计算能力，但不会告诉您有关机器的其他潜在限制因素的任何信息。