JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl

Using AcuteBenchmark system

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Langage dominant
Julia
Étoiles
789
Forks
73
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Description

I created a package for benchmarking functions called AcuteBenchmark.
https://github.com/aminya/AcuteBenchmark.jl

I particularly made it for [IntelVectorMath (VML)](https://github.com/JuliaMath/VML.jl/tree/AcuteBenchmark)

If you want we can switch the benchmarking system to AcuteBenchmark. It is very easy to use. It automatically generates random vectors based on the limits and the size given and then benchmarks and plots the result.

![IntelVectorMath Performance Comparison](https://github.com/JuliaMath/VML.jl/raw/AcuteBenchmark/benchmark/Real/bar/bench-dims-set4-relative.png)

Other than the Acutebenchmark doc, there is a fully working example available here: https://github.com/JuliaMath/VML.jl/blob/AcuteBenchmark/benchmark/benchmark.jl

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Piste de recherche

Start with the linked AcuteBenchmark documentation and the fully working example in benchmark/benchmark.jl, then compare them with the repository's current benchmarking setup. Determine whether adopting AcuteBenchmark fits this project and what benchmark coverage and plots would need to be preserved; done means the adoption decision and scope are documented.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
julia
Domaine
performance, testing-qa
Type d'issue
Fonctionnalité
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
30/100

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