benchmark representing async-heavy, heterogeneous workload

Đang mở
#239 7 bình luận 3 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
30/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
performance

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách xem xét các benchmark bất đồng bộ hiện có trong pyperformance và so sánh hành vi coroutine của chúng với workload không đồng nhất, có nhiều chuyển đổi ngữ cảnh được mô tả ở đây. Xác định một benchmark tiêu biểu và thiết lập cách chạy cũng như đo lường nó; công việc được coi là hoàn tất khi workload được thêm vào suite và tạo ra các kết quả hiệu năng trình thông dịch có thể so sánh.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

context: Recently I set about trying to find a faster Python interpreter for my async app, which has a high rate of context switching, many coroutines, and each coroutine running different code. I found that the app runs 2x slower on PyPy, and 20% faster on Pyston-full. One reason may be that a tracing JIT will naively trace across context switches, such that a given trace will never be repeated, due to arbitrary occurrence and ordering of coroutine resumes.

There really seems to be nothing in the benchmark world that represents this kind of async workload-- which, by the way, I expect to become more popular with time. The current async benchmarks in pyperformance have nothing like this-- the coroutines are trivial and homogenous.

It's concerning that the Pyston full fork is being retired, while PyPy blindly continues as if everything's OK, and faster-python proceeds at a furious pace-- all without evaluating a workload that is significant today, and may become more so in the future.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
1k
Fork
203
Merge trung bình
1 giờ 20 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
2

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của python/pyperformance

Tất cả issue của python/pyperformance

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.