采取基准测试嵌入式水平。
你不能优化没有理解它。虽然我们本质上理解这意味着什么,我们常常忙于实现停下来思考的东西。一些人可能甚至不知道它是什么,他们应该优化,这使得它很难知道如果你已经成功。这是一个关键信息由大卫·帕特森教授嵌入式视觉峰会。
他的主旨,题为“计算机体系结构的新的黄金时代”开始的2018年图灵发表演讲原来也在DAC。的总结,可以发现在这里。他覆盖CISC和RISC战斗,专注于两个架构的方式可以相比的性能代价。他谈到如何MIPS是一个简单的指标但是不能用于比较不同的体系结构。他谈到了使用程序过于简单的陷阱,或者更糟——基准,只有尝试匹配特征的实际项目,如磨刀石和Dhrystone。
相反,他想看一套真正的更新程序,随着时间的推移,这意味着必须有一个组织。“很难取得进展如果你不能衡量它,”帕特森说。”和我的一个说法是,不管是好是坏,基准形状,有例子,有坏的基准。”
谈话继续显示需要特定于域的架构和专注于机器学习的体系结构。他又看着如何衡量绩效,指出上衣甚至不如MIPS意义,它不是有用的显示基于旧网络的性能,和一套真正的项目要求更新。“你需要更新,但也许更频繁地对机器学习熬夜到目前为止,”帕特森说。“所以你需要一个组织来维持,这是MLPerf。”
在这一点上,进入新的领域。“那么嵌入式计算。到目前为止,MLPerf一直专注于数据中心训练,然后对大型移动设备如手机。但毫升越来越重要甚至更深入嵌入式应用程序,通常不需要最高性能。他们只是需要足够快。”
他谈到了需要关注这个问题。“人们设计硬件和软件使用错误的基准测试技术过时的东西,所以这个困扰我们中的一些人如此之多,我们决定试着修复它。我们已经创建了一个组织叫Embench,试图对嵌入式计算更好一些。”
这可以追溯到比较账户和编译器的作用在整体性能比较。编译器有不同的优化级别,这些经常权衡代码大小的性能。在嵌入式世界更重要的权衡是记忆更有限。他比GCC LLVM,手臂核心RISC-V相比核心时使用相同的编译器。这表示是编译器比账户有一个更大的差异。
“我们认为嵌入式基准的教训是,代码大小和性能显示,“他说。“到目前为止,没有一个嵌入式基准包括代码大小得到有意义的结果——有一个几何标准差的重要性,以及几何平均数,和看起来更成熟的架构有更成熟的编译器,帮助他们。但新架构将迎头赶上。”
是什么他没有提及其他指标可能同样重要的是,如功率或能量,内存子系统可以对性能的影响,以及边缘设备也许比任何其他特定于应用程序域。这意味着找到合适的基准程序将是非常艰难的。供应商只会想选择这些项目,结合他们的目标受众。
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