用“忙碌度”来度量设备虚拟化的性能

本文讨论设备性能的一般度量方法,并根据性能判断的基准点是否确定唯一,将设备性能分为外部性能内部性能 两类。

外部性能

我们采用很多方法来量化一个设备的性能,一般是横向比较,也就是运行一些基准测试软件来获得针对指定设备的测试成绩,作为度量设备性能的量化数据。但是,如果只有单个设备的量化成绩,其实作用不大。100分的成绩,对应的性能到底为高、中或低,需要和更多的设备进行横向比较,才能体现出来。业界会针对某类设备,设立若干个性能相关的标杆基准点,来判别不同的量化分数所对应的性能级别。值得注意的是,这个所谓的标杆基准点,可能是有形的数字,但更可能是无形的,由一些评测实验室在他们的评测报告中体现,当一款新的旗舰设备隆重上市后,旧标杆将随之被修正。

换句话说,通过横向比较为来判断性能时,在不同的时间,比较和判断的标杆基准点很可能是不同的。如果你淘了一块心仪已久的两年前的旗舰显卡,欣欣然准备要大显身手的时候,重新评估一下这块显卡在今天的性能地位,发现已经掉档到入门级别了,你可能会大失所望吧。设备本身的性能并未改变,变化的是评判的标准。

硬件生产工艺的进步,会带来设备性能的大幅提升,特别是摩尔定律还在发生作用的年代,这个提升的幅度是指数级别的,非常惊人。影响性能成绩的另一个因素,是测试软件自身的代码演进和优化程度。一个并不罕见的情况是,使用不同的基准测试软件,对不同的设备进行测试,如果这些设备在市场上的目标定位相同,最后的测试成绩很可能互有参差,而不是一边倒地断定出孰优孰劣。在某个测试软件中,A产品领先一些,另一个测试软件中,B产品则略胜一筹。还有一种情况是,将某个基准测试软件版本升级之后,重新测试某产品,可能会发现结果大不相同。再比如,同一块显卡上,使用不同的3D编程接口(如OpenGL、DX或其它),在渲染相同的内容时,性能也可能不同。这是3D编程接口需要不断迭代升级的一个原因,如何通过优化自身的结构,来更好地发挥硬件的有限性能。

软件的编程方式和优化特性的选择,对不同的设备会产生不同的性能表现。

这种通过外部横向比较而产生的性能数据和判断依据,称为外部性能。其典型特征是:性能的判断依据不断变化——主要地,其性能基准点不断地被提高。

内部性能

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