再谈杀软性能测试

驭龙

linkin502 发表于 2017-10-25 09:33
其实新版的edge界面挺好看的，新版的字体渲染对于高分屏（>200PPI）的支持也很不错，看上去很养眼， 另外 ...

我密码管理都是人脑的，所以我也不知道咋转移密码管理，我帮不了你了，抱歉

B100D1E55

FUZE 发表于 2017-10-24 22:19
测功耗666，这思路给你100分！

终于看到有人评论测功耗这点了

B100D1E55

Confesser 发表于 2017-10-24 23:39
简中吗？

其他坛友反馈似乎是有的？

B100D1E55

linkin502 发表于 2017-10-25 09:33
其实新版的edge界面挺好看的，新版的字体渲染对于高分屏（>200PPI）的支持也很不错，看上去很养眼， 另外 ...

TrueKey欢迎你

linkin502

B100D1E55 发表于 2017-10-25 13:21
TrueKey欢迎你

试试看去~
多谢

kxmp

用指定指的操作
比如扫描一个文件.
耗费了多少个cpu脉冲来计算.

B100D1E55

kxmp 发表于 2017-10-25 19:29
用指定指的操作
比如扫描一个文件.
耗费了多少个cpu脉冲来计算.

算CPU周期==掐表嘛，这方法一些情况下可能会漏掉性能影响

kxmp

B100D1E55 发表于 2017-10-26 12:07
算CPU周期==掐表嘛，这方法一些情况下可能会漏掉性能影响

cpu总消耗就=有效功率 这2者是一样的.

而且你计算功率 遗漏了一点
也就是有效功率 cpu使用0%的时候 照样会费电. 他只要费电 就会做功.
这个功率 就变成热 飞走了. 是无用功.
没错 CPU的效率也不是100% 人类没有这个技术水平.

所以 你算功率 反而也不是最精确的.

相反 计算cpu走了多少步骤就完成某种计算 这才是真正的算法执行效率.你如果说 不同微代码 在cpu里面执行速度不一样.
那我说 你对比不同种引擎 对系统的影响 也是没可比性的.
都不是一个算法 有什么比的.

首先 你画一道线
然后分别用cpu执行2种计算. (跑2个引擎 随便什么杀软都ok)
让他们干一件事.
然后干完了他自己就会停.
这时候你看cpu扛着代码跑了多远就行.
多简单的事情.

我用这招专业的都能测出来hasher和ffsj 哈希一个700kb的文件 他们效率是多高.
代码的执行效率 本身就是性能影响.性能影响 就是效率. 效率低下才会拖时间. 如果你这个东西 耗费比较高 但是效率也极高 反而不影响性能. 这情况不是没有.
但是对不起 其他人更nb 他甚至可以做到 低耗费 高效率. 这也不是不可以.
代码怎么执行 后台监控怎么设计 那另当别论.
性能就是性能本身 如果性能本身都不行 你再做优化也没什么意思.

tzxiaozhen

[:02:][:02:][:02:][:02:]

B100D1E55

kxmp 发表于 2017-10-26 13:43
cpu总消耗就=有效功率 这2者是一样的.

而且你计算功率 遗漏了一点

我觉得你并没有理解我这篇文章的意思。

我并没有否定对于单纯的一个计算kernel的性能分析，计算周期数是最简单的方法。我做性能优化的时候也这么搞。

但是对于复杂程序而言，在不知道源代码和相应子程序的前提下，定义kernel本身就已经是个挑战。不然AVC也不需要设计不同的场景来最大程度下触发各个杀软的监控点进行衡量。你所说的仅仅是杀软的引擎——这是最简单的场景，只需要扫描就可以触发。但是其他的监控呢？比如文件改动的回滚备份怎么衡量？没有源代码、不知道触发条件的前提下必须得用间接方法测量。

此外我说的不是测“功率”，而是“功耗”。功耗包括时间因素。而你说空载功耗方面，第一，当代处理器空载功耗和满载相比都非常低，甚至可以忽略不记，第二，可以测算空载功耗作为基线排除掉干扰

代码的执行效率 本身就是性能影响.性能影响 就是效率. 效率低下才会拖时间.  如果你这个东西 耗费比较高 但是效率也极高 反而不影响性能. 这情况不是没有.

这句话不成立，如果同样的工作一个算法耗费高、一个算法耗费低，但是不影响性能（时间），那么我总可以构造出一种应用场景让两者在时间上区分开来，这就是你所谓的性能影响

首先 你画一道线
然后分别用cpu执行2种计算. (跑2个引擎 随便什么杀软都ok)
让他们干一件事.
然后干完了他自己就会停.
这时候你看cpu扛着代码跑了多远就行.
多简单的事情.

你的思维仍旧局限于引擎。而且对于特定场景（例如IO瓶颈）的应用，你这个可能方法没法测出性能影响。测杀软性能影响!=测引擎性能

cpu总消耗就=有效功率 这2者是一样的

不一样。总消耗是功率*运行时长。假设一个kernel算法效率高，其功率也高，完成同样任务运行时长就短；如果一个kernel算法效率低所以功率低，但其运行时长就相应增加。