11/8に発売されたMac miniのベンチマークテストを行ないましたので、その結果を簡単に紹介します。スコアはWindows搭載のミニPCと比較しているので、気になる人はぜひ参考にしてください。Apple製品との比較は行なっていません。
While human-readable JSON over HTTP remains a popular choice for service communication due to its simplicity and familiarity, in Microservices architectures gRPC is emerging as a popular choice for communication. It is mainly because in the case of internal services, the structured formats, such as Protocol Buffers, are a better choice than JSON for encoding data. So we wanted to experiment with p
1,000,000+ Systems Tested and 3,100 + CPU Models - Updated Daily! PassMark Software has delved into the millions of benchmark results that PerformanceTest users have posted to its web site and produced a comprehensive range of CPU charts to help compare the relative speeds of different processors from Intel, AMD, Apple, Qualcomm and others. Included in these lists are CPUs designed for servers and
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
M1 MacでWindowsの起動に成功！ ベンチマークテストでSurface Pro Xを上回る数値も記録2020.12.04 12:3038,312 塚本直樹 これがM1の実力…。 新たにMacシリーズに投入された、Apple（アップル）のM1プロセッサ。そしてこのM1を搭載したMacで、ARM版Windows 10の動作に成功しました！ ちなみにARM版Windows 10とは、広く使われているインテルやAMDプロセッサで動作する通常のWindows 10とは異なる、ARMというアーキテクチャのプロセッサで動作するWindows 10のことです。 今回のデモは、 ARM版Windows 10のプレビュー版をAppleの仮想化環境のフレームワークである｢Hypervisor.framework｣を通じて仮想化することで、実現しました。 Who said Windows wouldn't
M1搭載MacBook、x86エミュレーション環境下のスコアでさえ他のMacを上回る 2020 11/16 M1チップを搭載したMacBook AirのGeekbench 5スコアが、Rosetta 2でx86エミュレーションを実行した環境下でさえ、シングルコアスコアが他のMacを上回ることが報告されました。 スコアの低下は21%〜22%程度 Wccftechが、M1チップ搭載MacBook Airを使用し、Rosetta 2でx86エミュレーションを実行した環境下で測定したGeekbench 5スコアでさえ、他のMacのシングルコアスコアを上回ったと報告しています。 スコア M1チップ搭載MacBook Air M1チップ搭載MacBook Air （Rosetta 2環境下）
フロントエンドのパフォーマンス計測は得意なのだが、サーバーサイド node.js のメトリクスの取り方はあまり知らなくて、いつも勘でやりがちだった。最近は業務でこの周辺で困ることが増えたので、勉強しなおした。 また、最近使ってみたかった cloudflare workers の制限で、メモリ 128MB、CPU 時間 50ms という制約があり、このためにも Node.js の CPU のメトリクスを計測できるようになっておく必要があった。 という目的を踏まえて、今回は OS やデータベースの最適化は扱わず、ネットワークとアプリケーション層だけに絞って学習した。あと仕事の Docker イメージのサイズにも悩んでたので、ここも。 (あと ISUCON 参加者が楽しそうだったのもある。 ISUCON のチューニング対象にフロントエンドは含まれないので…) 計測対象 今回実験したリポジトリはこ
普段何気なく目にしているウェブサイトも、裏ではさまざまなフレームワークを活用しています。「Web Framework Benchmarks」はそうしたフレームワークたちがアクセスをさばくときの処理速度を計測してベンチマークにまとめたもので、2013年に公開されて以降、年々アップデートが積み重ねられて多種多様なフレームワークの実力を一目で確認できるようになっています。 TechEmpower Framework Benchmarks https://www.techempower.com/benchmarks/ 上記のURLへアクセスすると、2020年5月28日にアップデートされた「Round 19」の内容が表示されます。 こんな感じでテスト結果がランキング形式で表示されます。さまざまなテスト結果が掲載されていますが、最初に表示される「Fortunes」はデータベースを読み取ってHTMLを生
CX事業本部＠大阪の岩田です。 コネクションプーリングのメリットとして、接続済みのDB接続をプーリングして再利用することでアプリケーションからDBに接続する際のオーバーヘッドが削減できる というメリットがあります。このメリットはアプリケーションレイヤでDB接続をプーリングするアーキテクチャにおいては効果が大きいですが、RDS Proxyのようなプロキシ型のコネクションプーリングでは効果が薄くなりがちです。アプリケーションからDBプロキシに接続する際にTCPの3WAYハンドシェイク等の接続処理が必要になるからです。 このブログではLambdaからRDS/RDS Proxyに対して接続/切断を繰り返し、RDS Proxyを利用することでDB接続処理が早くなるか？を実際に検証してみました。 計測方法と環境(共通) ざっくり以下の手順で計測しました。 メモリを1792MB割り当てたLambda(P
Geekbench Browserに、AppleがWWDC 2020で発表した「Universal App Quick Start Program」で、デベロッパーに有償貸し出しされたApple Siliconを搭載した開発用Mac「Developer Transition Kit」のRosetta 2環境におけるGeekbench 5 for Mac (Intel) で計測したCPUベンチマーク結果が多数投稿されている。 iPad Pro 11-inch (2nd generation) のiPadOSネイティブGeekbench 5 for iOSと比較すると、CPUのシングルスコアで25%ダウン、マルチスコアで37%ダウンという結果になっている。 現状、まだRosetta 2も初期ベータ段階で、また、Apple Development PlatformのMac App StoreでG
繰り返しますが、正確な図はプロセッサモデルによって異なります。ここでは見積もりのため、以下の目安で考えます。メインメモリのアクセスに60ns（ナノ秒）かかり、L1キャッシュへのアクセス速度はその約50倍高速だとします。 さて、プロセッサの世界には「参照の局所性（locality of reference）」と呼ばれる重要な概念があります。プロセッサがメモリ上の特定の場所にアクセスするとき、以下のように予測を立てます。 近い将来、メモリ上の同じ場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「時間的局所性（temporal locality）の法則」です 近い将来、メモリ上のその場所からごく近い場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「空間的局所性（spatial locality）の法則」です CPUにキャッシュが存在する理由のひとつが、この時間的局所性です。では空間的局所性を高めるにはど
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは，Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します． ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます．いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました． モチベーション リピート分析では，任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり，一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました．そこで，われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました．このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので，アルゴリズム
「C」や「C++」に代わるシステムプログラミング言語として「Rust」が注目を集めている。メモリ安全性が高く、メモリ破壊バグといった脆弱（ぜいじゃく）性を作り込みにくいからだ（関連記事）。 ただし、システムプログラミング言語では、高い処理性能が必須条件であり、これがCやC++が使われ続けている理由となっている。Rustはどの程度「速い」のだろうか。 ドイツのミュンヘン工科大学で博士課程の学生であるポール・エメリク氏は2019年9月9日、Rustで作成したデバイスドライバの性能評価をGitHubで発表した。 同氏のグループはさまざまな言語で同じ機能を備えたデバイスドライバを記述し、性能を比較している。 何が性能低下を引き起こしているのか 性能評価用に作成したのは、Intelのイーサネットコントローラー向けのLinux用デバイスドライバだ（ixgbeタイプ）。 エメリク氏は解説の冒頭で研究に取
スペックは以上の通り。 NANDフラッシュメモリは「TMC BiCS」と記載があったので、一応は東芝製です。ただし、3D NANDとあるが積層数（64層か96層か？）は不明で、やはりスペックの開示がやや不明瞭でした。 SSDコントローラは「Phison PS3111-S11（S11T）」が採用されています。Phison PS3111-S11はDRAMキャッシュに対応していないため、CFD CG3VXはDRAMレスSSDということになる。 なお、このコントローラはSmartZIP機能を搭載している。SmartZIPとは、データを読み書きする時にDRAMキャッシュ上で圧縮してから、NANDフラッシュのデータを読み書きする機能です。 フラッシュメモリに書き込まれるデータ量を軽減することで、SSDの書き込み耐性（TBW）を伸ばすことを可能にした。逆に言えば、SmartZIPがなければ寿命はもっと短
いま話題のCPU脆弱性Meltdownですが、 各OSベンダーからカーネルのパッチが配布され始めました。 個人で利用しているEC2にパッチを適用して、ベンチマークをとったところ、 トータルスコアが25％低下という結果が出ましたのでまとめます。 ※環境やCPUの種類やベンチマークの取り方で変わるので、 必ずしも全ての環境においてこの結果が正しいわけではありません。 環境とスペック EC2インスタンスタイプ：t2.midium OS： 3.10.0-693.11.6.el7.x86_64 (CentOS 7) CPU： Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2676 v3 @ 2.40GHz (2コア) 結論 コンテキストスイッチの速度が低下する。 Meltdown関連の記事にもあるように、 パッチ適用によってカーネルモードとユーザモードのアドレス空間を分離する措置が取られるため、
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