Microsoftは4月18日(米国時間)、「Three Reasons Why You Should Not Use iPerf3 on Windows - Microsoft Community Hub」において、Windowsでネットワークパフォーマンスの測定にiPerf3を使用すべきではないと主張した。同社は利用すべきではない理由を挙げるとともに、iPerf3の代わりとなる代替ツールを紹介している。 Three Reasons Why You Should Not Use iPerf3 on Windows - Microsoft Community Hub WindowsでiPerf3を使用すべきではない3つの理由 Windows環境でのネットワークベンチマーキングにおいて、使いやすさと高いカスタマイズ性からiPerf3が使われることがある。しかしながら、MicrosoftはWi
TL;DR: JavaScriptで使われるネイティブパーサーは、言語間の余分な作業のために常に速いとは限りません。これらのオーバーヘッドを回避し、マルチコアを使うことが性能にとって重要です。 Rustは、そのパフォーマンスと安全性の特徴から、JavaScriptエコシステムの中で急速に選択肢の一つになっています。しかし、RustをJavaScriptツールに統合することは、特に効率的で移植性の高いプラグインシステムを設計する際に、固有の課題をもたらします。 「JavaScriptツールをRustで書き直すことは、広範な外部貢献を必要としない速度重視のプロジェクトにとって有利です。」 ESLintの作者であるNicholas C. Zakas Rustは、その急な学習曲線のために難しいものになりがちで、さらにコンパイルされたバイナリを異なるプラットフォームに配布することも簡単ではありません
Announcing Divan! Divan is a Rust framework for quick comfy benchmarking, featuring: Simple easy-to-use interface Allocation profiling Generic parameters Thread contention insights Divan currently has 760 GitHub stars and is used by 320 projects. Get started easily with examples that span from introductory to advanced scenarios. The entire example benchmark suite compiles and runs in 40 seconds on
That’s a lot of data: how should I interpret it? I could provide just a mean (what we colloquially call the “average”) but that wouldn’t give us a good sense of the distribution of our data. I could plot a histogram, which gives me an excellent sense of the distribution, but I then find it hard to compare runs across more than a couple of benchmarks. Instead, I’m going to use confidence intervals
I've reimplemented my lexical analyzer (lexer) for the the TableGen language in Python, JS and Go so far. The latest post in the series discussed how several years of new Go versions improved my lexer's performance by roughly 2x, and how several additional optimizations won another 37%; the final result is a lexer that churns through 1 MiB of source code in just 5.6 milliseconds. Since I've also b
Benchmarking and analyzing Rust code performance with Criterion and Iai In this post, we'll talk about our experience doing benchmarks in Rust, what tools we used and why it was important for us. At LambdaClass we are big fans of reading, discussing and implementing distributed systems, compilers, drivers. The last few years we also got our hands dirty with reverse engineering and embedded systems
You run tests more than once It makes sense to automate anything you repeat 10+ times. Taurus improves experience of JMeter, Selenium and others.
この記事は Go 2 Advent Calendar 14日目の穴埋め記事です。 はじめに @okdyy75 さんによる Go 5 Advent Calendar 14日目の の記事「だから僕はGo言語を辞めた」 が「ベンチマークっていうのはこうやるんだよ」というのを説明するために反面教師的な意味で良い教材だと思ったので、反証記事を書きたいと思います。 ベンチマークを取りながらコードを改善して、最終的にGoは遅くないからやめる必要はないということ、そして、なぜ遅いという結論になってしまったのかを掘り下げていきたいと思います。 下準備 幸いなことに、ベンチマークのソースコードがGitHubにある ので、こちらを実行しながら問題点を改善していきましょう。 ちゃんとコードが上がっているのは素晴らしいですね！ 一方で、元記事には測定環境が明記されていませんでしたので、同じ環境で測定することはできま
すみません、ISUCONのアレに火がついてしまったので..。 Advent Calendarとはとくに関係がありません。 qiita.com qiita.com こちらの記事をみて、気になってしまったので interpolateParams の追加とMySQLチューニングをしてベンチマークを回してみました。 ベンチマークの環境が公開されているのは素晴らしいですね。 github.com 8vCPU/16GB Memのc5a.2xlargeなEC2のインスタンスを起動して、以下の手順にしたがってdockerとdocker-composeをインストールしました。OSはUbuntu 20.04を使いました。 docs.docker.com docs.docker.com 上記のbenchmarkのrepositoryをgit cloneし、compose build && compose upし
Compile Stress Test Published on 10/03/2019, 1754 words, 7 minutes to read This is an experiment in blogging. I am going to be putting my tweets and select replies one after another without commentary. shitty synthetic benchmark idea: how long it takes for a compiler to handle a main function with 1.2 million instances of printf("hello, world!\n") or similar — Cadey Ratio 🌐 (@theprincessxena) Oct
August 14, 2023 by Hayden James, in Blog Linux This list of Linux benchmark scripts and tools should prove helpful for quick performance checks of CPU, storage, memory, and network on Linux servers and VPS. Check each script before running from the command line. Most of these scripts will benchmark the CPU, memory, storage, and network. In most cases, the CPU Model, frequency, and number of cores
(Notes: * I know that it’s possible to make SML/NJ produce a native binary, but I still haven’t taken the time to figure out how to do it. This time comes from adding a timing wrapper in the program itself and then importing it into the interactive environment. ** Alice ML has three JIT compiler settings; this was mode 1, which proved the fastest.) So SML/NJ is not far off OCaml; it’s clearly poss
This repository holds benchmarks comparing various parser libraries: nom, a parser combinators library written in Rust combine, a parser combinators library written in Rust pest a PEG parser written in Rust hammer a parsers combinators library written in C attoparsec, a parsers combinators library written in Haskell Along with existing libraries for comparison: Joyent's HTTP parser for NodeJS, wri
The % x86 column refers to the speed of a language on ARM as a percentage of its speed on x86. So if an implementation's % x86 is 50%, then it runs at half the speed on ARM as it does on x86. The versions of the languages/compilers used are in the 'versions' file in this repo. F#, Haskell, Rust and Dart send their apologies. F# didn't have an Arch Linux package for ARM, and when I built it myself
Almost five years after I initially released criterion, I'm delighted to announce a major release with a large number of appealing new features. As always, you can install the latest goodness using cabal install criterion, or fetch the source from github. Please let me know if you find criterion useful! New documentation I built both a home page and a thorough tutorial for criterion. I've also ext
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