JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl
Using AcuteBenchmark system
- 主要言語
- Julia
- スター
- 789
- フォーク
- 73
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
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.

Other than the Acutebenchmark doc, there is a fully working example available here: https://github.com/JuliaMath/VML.jl/blob/AcuteBenchmark/benchmark/benchmark.jl
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- julia
- 領域
- performance, testing-qa
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 30/100