3. Характеристики производительности кс

• Производительность – характеристика вычислительной системы, определяющая количество вычислительной работы, выполняемой системой за единицу времени.

Различают:

1. Номинальная производительность ;

2. Комплексная производительность ;

3. системная производительность .

Номинальная производительность – максимально возможная производительность вычислительных устройств КС без учета потерь. Совокупность значений , определяющих быстродействия устройств , входящих в состав системы, характеризует номинальную производительность системы.

Номинальная производительность характеризует только потенциальные возможности устройств, которые не могут быть использованы полностью. Этому препятствует влияние структуры связей между устройствами на их производительность, что проявляется в изменении скорости работы одних устройств при работе других. Чтобы оценить влияние структуры системы на быстродействие устройств, используют комплексную производительность.

Комплексная производительность оценивается набором быстродействий устройств , обеспечиваемых при совместной их работе. Комплексная производительность ниже номинальной: . Чтобы оценить влияние операционной системы на производительность КС используется специальная характеристика – системная производительность.

Системная производительность определяется набором значений , загрузка определена при совместной работе комплекса технических средств под управлением ОС:

,

где - время в течение которого устройство работало; - продолжительность работы системы.

Системная производительность ниже комплексной.

На производительность наиболее существенно влияют следующие параметры:

1. число и быстродействие устройств, емкость оперативной и внешней памяти, с увеличением которых производительность может возрастать, а также структура системы и пропускная способность связей между элементами системы.

2. режим обработки задач, определяющий порядок распределения ресурсов системы между задачами, поступающими на обработку.

3. объем вводимых, выводимых и хранимых в памяти данных и число процессорных операций, необходимых для решения задачи.

Для оценки производительности систем используются наборы тестов например SPEC XX.

Способы измерения реальной производительности

При оценке производительности на тестах приходится решать три проблемы, связанные с анализом результатов контрольного тестирования производительности :

• отделение показателей, которым можно доверять безоговорочно, от тех, которые должны восприниматься с известной долей настороженности (проблема достоверности оценок);

• выбор контрольно-оценочных тестов, наиболее точно характеризующих производительность при обработке типовых задач пользователя (проблема адекватности оценок);

• правильное истолкование результатов тестирования производительности, особенно если они выражены в довольно экзотических единицах типа MWIPS, Drystones/s и т.д. (проблема интерпретации).

Существующие тестовые наборы можно разбить на три группы.

• Первую группу тестов измерения производительности составляют тесты производителей, разрабатываемые компаниями-изготовителями компьютеров для “внутреннего” применения — оценивания качества собственных продуктов. Главная особенность данных тестов заключается в том, что они ориентированы на сравнение ограниченного множества однотипных компьютеров, часто относящихся к одному семейству. Эти тесты позволяют разработчикам компьютеров оптимизировать структурно-технические решения. Например, для оценки производительности микропроцессоров с архитектурой х86 компания Intel в 1992 году предложила индекс производительности iCOMP (Intel Comparative Microprocessor Performance). В качестве эталонного процессора принят 486 SX-25, значение индекса для которого равно 100. Индекс iCOMP определяется при выполнении смеси операций, состоящей из 67% операций над 16 разрядными целыми, 3% операций над 16 разрядными числами с плавающей точкой, 25% - над 32 разрядными целыми и 5% - над 32 разрядными числами с плавающей точкой. К примеру, индексы iCOMP для микропроцессоров 486 SX2-50, Pentium-100 и Pentium-166 равны 180, 815 и 1308 соответственно. Следует отметить, что индекс iCOMP оценивает производительность микропроцессора как такового, а не вычислительной установки, включающей еще оперативную память и внешние устройства.

• Вторую группу составляют стандартные тесты. Стандартные тесты, разработанные для сравнения широкого спектра компьютеров, часто претендуют на роль полностью универсальных средств измерения производительности. В основе подобных амбиций лежит то, что тесты этой категории - продукт деятельности независимых аналитиков (например, Джека Донгарры, предложившего тестовый пакет Unpack) или групп, объединяющих крупнейших производителей компьютеров (SPEC, TPC), что практически исключает возможность ориентации стандартного теста на конкретного поставщика компьютеров. Например, для оценки серверов, обрабатывающих транзакции в реальном времени, в так называемых OLTP-системах, используется тестовый набор компании Transaction Processing Performance Council (TPC-C). Производительность серверов оценивается числом транзакций, исполняемых за минуту (tpmC).

Третья группа тестов состоит из пользовательских тестов, учитывающих специфику конкретного применения ВС. Пользовательские тесты создаются крупными компаниями, специализирующимися на внедрении компьютерных технологий, или совместными усилиями группы пользователей, объединенных сходством решаемых задач. Эти средства предназначены специально для выбора компьютеров и программного обеспечения, наиболее подходящих под определенные прикладные задачи. Сегодня наиболее распространенными являются наборы тестов Unpack, а также наборы тестов компании SPEC (Standard Performance Evaluation Corporation) - SPEC (89, 92 и 95) и тесты Transaction Processing Performance Council , которые и будут рассмотрены ниже.