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이 article을 읽은 후 내 노트북에서 확인하기로했습니다. 아이디어는 크기가 [1..40] Mb 인 배열을 만든 다음 1024 번 반복합니다 (예 : 크기가 1 인 단계는 1024, 크기는 2mb 인 배열은 2048 등). 내 코드는 다음과 같습니다L3 CPU 캐시 자바 벤치 마크가 이상한 결과를 보여줍니다
public class L3CacheBenchmark {
@State(Scope.Benchmark)
public static class P {
@Param({
"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10",
"11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20",
"21", "22", "23", "24", "25", "26", "27", "28", "29", "30",
"31", "32", "33", "34", "35", "36", "37", "38", "39", "40",
})
public int size;
}
@State(Scope.Thread)
public static class ThreadData {
byte[] array;
int len;
@Setup
public void setup(P p) {
array = new byte[p.size * 1024 * 1024];
len = array.length;
}
}
@Benchmark
public byte[] testMethod(ThreadData data) {
int step = (data.len/1024) - 1;
for (int k = 0; k < data.len; k += step) {
data.array[k] = 1;
}
return data.array;
}
}
그리고 결과 :
Benchmark (size) Mode Cnt Score Error Units
L3CacheBenchmark.testMethod 1 thrpt 100 310521,031 ± 1124,590 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 2 thrpt 100 331853,495 ± 1124,547 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 3 thrpt 100 311499,659 ± 745,414 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 4 thrpt 100 290270,382 ± 8501,690 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 5 thrpt 100 212929,246 ± 14847,931 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 6 thrpt 100 315968,138 ± 4454,210 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 7 thrpt 100 209679,904 ± 26050,365 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 8 thrpt 100 60409,187 ± 212,548 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 9 thrpt 100 221290,756 ± 28970,586 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 10 thrpt 100 322865,687 ± 1545,967 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 11 thrpt 100 263153,747 ± 18497,624 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 12 thrpt 100 298683,205 ± 1277,032 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 13 thrpt 100 180984,220 ± 26611,649 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 14 thrpt 100 324815,938 ± 1657,303 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 15 thrpt 100 264965,412 ± 9335,923 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 16 thrpt 100 58830,825 ± 291,412 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 17 thrpt 100 255576,829 ± 7083,025 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 18 thrpt 100 324174,133 ± 2247,157 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 19 thrpt 100 212969,202 ± 18204,625 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 20 thrpt 100 295246,470 ± 1224,817 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 21 thrpt 100 251762,642 ± 23405,100 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 22 thrpt 100 323196,428 ± 2245,465 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 23 thrpt 100 254588,338 ± 23845,090 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 24 thrpt 100 53373,580 ± 252,183 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 25 thrpt 100 213220,459 ± 20440,716 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 26 thrpt 100 322625,597 ± 2076,341 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 27 thrpt 100 293643,720 ± 5260,010 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 28 thrpt 100 297432,240 ± 1186,920 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 29 thrpt 100 169277,701 ± 25040,239 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 30 thrpt 100 324230,899 ± 1579,103 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 31 thrpt 100 193981,979 ± 12478,424 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 32 thrpt 100 53761,030 ± 259,888 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 33 thrpt 100 213585,493 ± 23543,671 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 34 thrpt 100 325214,062 ± 1758,479 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 35 thrpt 100 306652,634 ± 2237,818 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 36 thrpt 100 297992,930 ± 1019,248 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 37 thrpt 100 181671,812 ± 21984,441 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 38 thrpt 100 321929,616 ± 1798,747 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 39 thrpt 100 251587,385 ± 12292,670 ops/s
L3CacheBenchmark.testMethod 40 thrpt 100 49777,196 ± 227,620 ops/s
당신이 볼 수 있듯이, 처리량이 다른, 그리고 가장 눈에 띄는 차이는 8 크기의 다중와 배열을위한이 : 속도 저하가 거의 4 배 . 또한 예를 들어 크기가 37 Mb 인 어레이의 속도는 38 Mb보다 거의 두 배 적습니다. 나는 내 발견에 대해 논리적 인 설명을 찾지 못했습니다.
P. cpu i7 4700mq 6MB 캐시 : http://www.cpu-world.com/CPUs/Core_i7/Intel-Core%20i7-4700MQ%20Mobile%20processor.html
이 문제가 발생하는 이유는 무엇입니까?
질문이 있으십니까? – chrylis
아마도 "이 문제의 원인은 무엇입니까?" –
당신은'perf stat'를 통해 흥미로운 사례를 실행하고 그것들을 비교해야합니다. 랩톱에서 CPU가 고정 클럭 속도로 실행되는지 확인해야합니다. 열 조절은 일관성없는 벤치 마크 결과를 초래할 수 있습니다. – the8472