Самостоятельная работа №7 по предмету: Архитектура компьютера Абдухабибов. Л самарканд 2022

Rank	Company	Config	tpmC	S/tpmC
Database
1	Tandem	NonStop Himalaya K 10000-112 c/s	20,918.13	$1,151	NonStop SQL/MP
2	Tandem	NonStop Himalaya K 10000-64 c/s	12,021.47	$1,150	NonStop SQL/MP
3	Digital	AlphaServer 8400 5/350 (8 CPUs) c/s	11,456.13	$286	Oracle7 v7.3
4	Digital	AlphaServer 8400 5/350 (8 CPUs) c/s	9,414.06	$316	Oracle7 v7.3
5	SGI	Challenge XL Server c/s	6,313.78	$479	INFORMIX-Online Dyn Svr
6	Tandem	Integrity NR/4436 Server c/s	6,313.78	$493	INFORMIX-Online Dyn Svr
7	Tandem	NonStop Himalaya K 10000-32 c/s	6,067.41	$1,152	NonStop SQL/MP
8	HP	HP 9000 T500/12 c/s	5,621.07	$390	Sybase SQL Server 11.0
9	HP	HP 9000 T500/12 c/s	5,369.68	$535	Oracle7 v7.3
10	Sun	SPARCcenter 2000E/16/ c/s	4,544.60	$396	Sybase SQL Server 11.0

Таблица 4.
Результаты тестирования по TPC-C.
Если тесты TPC-A,B и C моделируют системы OLTP, то тест TPC-D ориентирован уже на несколько другой круг задач, а именно: системы принятия решений или DDS - Decision Support System. Эти системы характеризуются работой с более сложными запросами, возможностью моделирования хода выполнения транзакций для анализа возникающих ситуаций и т.д. В этом тесте используются 17 аналитических сложных запросов, которые могут использоваться широкопрофильным поставщиком при расчете цен и скидок, минимальных требований заказчика, общего анализа и прогнозирования рынка и управления поставками. Комитетом TPC объявлен еще один тест TPC-Е, также предназначенный для оценки вычислительных систем для решения задач DDS. Очевидно, что на результаты работы этих тестов существенное влияния оказывает используемая СУБД, поэтому TPC в своих отчетах уделяет особое внимание точности тестируемой конфигурации, включая конкретную СУБД. Пример фрагмента официального отчета и результатов тестирования приведен на рис. 1
(1x1)
Рисунок 1.
Фрагмент отчета ТРС-С.
Столь подробное указание конфигурации необходимо также для определения стоимости тестируемой системы, что позволяет вычислить очень важный результат тестирования - стоимость транзакции. Именно этот критерий часто является определяющим для заказчика, позволяющим реально оценить затраты и производительность за период пятилетней эксплуатации полностью сконфигурированной системы.

Оценка конкретных возможностей систем

Приведенные выше методики предназначены для тестирования наиболее распространенных, типовых вычислительных систем и приложений. Однако бурное развитие новых архитектур, в частности систем с массовым параллелизмом (MPP - Mass Parallel Processing), предъявляет новые требования к системам тестирования. Аналогичным образом, массовое внедрение различного рода графических приложений (САПР, GIS, мультимедиа и виртуальная реальность, архитектурное проектирование) потребовало разработки своих, специфических методик оценки эффективности. Практически с момента появления этих новых систем и приложений для компьютерной общественности стали доступны и соответствующие методики тестирования, использующие реальные тестовые задачи.
Для систем с массовым параллелизмом наиболее интересные методики были предложены специалистами из NASA Ames Research Center, где эксплуатируется весьма разнообразный парк суперкомпьютеров. Специалисты центра обосновали причины невозможности использования существующих методик и сформулировали требования к построению системы тестирования для MPP-систем. В исследовательском центре NASA Ames в соответствии с предложенной методикой была разработана система тестирования NAS benchmark [2]. Эта система состоит из пяти так называемых, тестов NAS kernel benchmark, и трех тестов, основанных на реальных задачах аэродинамического моделирования. Три последних теста считаются наиболее перспективными для определения производительности систем MPP - в особенности для класса вычислительных задач. Оценки NAS kernel benchmark доступны на WWW-сервере www.nas.nasa.gov/NAS/NPB/.

Оценка графических возможностей

Для оценок графических систем сегодня доступны несколько тестов, разработанных комитетом Graphics Performance Characteriztion (GPC), функционирующим под управлением Национальной графической компьютерной ассоциации (NCGA - National Computer Graphics Assiciation), которая, в свою очередь, непосредственно взаимодействует со SPEC. GPC предложил три системы тестов, на основе которых этот комитет производит тестирование графических систем. Первой тестовой системой является Picture-Level Benchmark (PLB), фактически измеряющая скорость визуализации. Результаты тестирования приводятся для стандартной (PLBlit) и оптимизированной (PLBopt) конфигурации. В таблице 5 приведены результаты оценки графической производительности, доступные на сервере //sunsite.unc.edu/gpc/gpc.html или www.ideas.com.au/bench/gpc.