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    基于因子分析的計算機綜合性能評價方法研究

    2023-07-14 08:30:46李森王子鑫吳承昆
    計算機應用文摘·觸控 2023年12期
    關(guān)鍵詞:性能測試綜合評價因子分析

    李森 王子鑫 吳承昆

    摘要:目前,計算機性能評價主要基于基準程序開展測試,且只能對某一方面進行檢測,缺乏完整的綜合性能評價方法。文章針對上述問題深入開展評價方法及模型的研究,通過開展大量信創(chuàng)計算機的性能測試并基于測試結(jié)果建立了計算機綜合性能評價的理論模型,在行業(yè)內(nèi)首次應用多元統(tǒng)計的因子分析方法,計算出理論模型中各項指標所占比重,并提出一種科學、完整、準確的計算機綜合性能評價方法。

    關(guān)鍵詞:計算機;性能測試;綜合評價;多元統(tǒng)計;因子分析

    中圖法分類號:TP368 文獻標識碼:A

    1 引言

    當前,市面上大部分的計算機評價軟件均通過基準程序進行測試,存在評價軟件功能單一且評價范圍不全等問題。趙波[1] 指出,“基準程序不能對整個系列的產(chǎn)品性能做出縱向評價?!?常見的UnixBench,LmBench,GeekBench,Stream 和IOZone 等軟件難以對計算機綜合評價得出明確及完整的結(jié)論;劉力力[2] 指出,LmBench 測試存在計時方法誤差較大、統(tǒng)計方法不夠科學等局限性。因此,研究一種科學的計算機綜合性能評價方法,可有效填補計算機在綜合性能評價方面的空白市場。

    本文擬采用多元統(tǒng)計的因子分析方法構(gòu)建計算機的綜合性能評價體系,通過構(gòu)造模型,剔除指標之間的相互制約的成分,使復雜數(shù)據(jù)簡單化[3] 。利用因子分析法,將較少的變量代替較多的變量,建立計算機綜合性能評價的理論模型,并通過開展大量信創(chuàng)計算機的性能測試,準確計算出CPU、內(nèi)存、I/ O 等指標的所占權(quán)重,從而對計算機綜合性能進行深入分析、合理解釋和正確評價。

    2 多元統(tǒng)計分析評價系統(tǒng)

    2.1 多元統(tǒng)計分析

    多元統(tǒng)計分析是指同時檢查多個變量之間關(guān)系的分析方法,能夠在多個對象和多個指標互相關(guān)聯(lián)的情況下分析它們的統(tǒng)計規(guī)律,如計算機設備之間CPU、內(nèi)存、I/ O 等指標的相互關(guān)系,是一個重要的研究客觀事物中多個變量(評價系統(tǒng)中所采用的各種指標)之間相互依關(guān)系的研究方法,也是一種綜合的分析方法[4] 。

    多元統(tǒng)計分析中常用的分析方法有聚類分析、因子分析、主成分分析、多元方差分析等。

    2.2 因子分析

    因子分析法已經(jīng)在眾多領(lǐng)域的應用中取得了成果,如余波[5] 將其應用在學術(shù)話語權(quán)評價指標的體系構(gòu)建中。本文通過因子分析法對CPU、內(nèi)存、I/ O 等觀測變量進行了分類,將相關(guān)性高、聯(lián)系較緊密的觀測變量分在同一類中,形成公共因子[6] 。建立因子分析模型的目的不僅僅在于找出主因子,更重要的是知道每個主因子的意義。例如,建立計算機綜合性能評價模型后,我們希望知道每款計算機的性能分布情況———哪些計算機性能較強、哪些計算機性能較弱,這就需要用變量的線性組合來標記公因子,即由計算機產(chǎn)品的各項性能指標來估計它的因子得分[7] 。

    因子分析法有2 個核心問題,即如何構(gòu)造因子變量及如何對因子變量進行命名解釋。

    因子分析法的模型如下。

    綜上所述,根據(jù)因子分析抽取出的9 個公因子獲利因子以及成長因子可以了解,對于計算機綜合評分影響最大的能力就是處理器性能。X1 的貢獻率為32.714%,所以對于提升計算機性能評分可以優(yōu)先考慮提高CPU 能力,也符合大眾對計算機的認識。

    存在的問題:由于LmBench 的限制,結(jié)果只能精確到0.01 ns,因此LmBench 結(jié)果中長整型的加和乘數(shù)據(jù)無法測量,在因子分析中,先決條件是變量可以通過觀測獲得,模型中并未考慮處理器的長整型加和乘的影響。

    4.2 計算機評價結(jié)果分析及提升建議方法

    通過對采集的68 條技術(shù)路線的測試數(shù)據(jù)進行分析,得到結(jié)果:綜合得分第一名的技術(shù)路線得分為1.1分,此技術(shù)路線(芯片+操作系統(tǒng)組合)的計算機在處理器能力、系統(tǒng)處理時間、上下文切換性能、乘法性能與顯示性能5 個因子方面得分都比較靠前,但在內(nèi)存、I/ O性能方面表現(xiàn)一般;處理器處理能力因子F1 方面,技術(shù)路線29 得分最高,分值接近2.3 分,而技術(shù)路線65得分最低,接近?3.3 分,說明此技術(shù)路線下CPU 性能表現(xiàn)較差。該因子下的排名與綜合得分下的排名相近,說明處理器處理能力是影響信創(chuàng)計算機綜合評價的最重要的因子;內(nèi)存性能因子F2 方面,最高得分為正數(shù),分數(shù)超過4.5 分,得分最低依然是負數(shù)。與因子F1 相較,內(nèi)存性能因子的分值超過1 的技術(shù)路線有9 條,說明較強的內(nèi)存性能對提升信創(chuàng)計算機的綜合性能有正向幫助。系統(tǒng)處理時間因子F3 方面,得分最高的超過3 分,最低的接近-2 分,該因子下,排在前10 的技術(shù)路線大多都是MIPS 架構(gòu)的設備,說明MIPS 架構(gòu)在系統(tǒng)處理時間方面優(yōu)于其他架構(gòu)。

    4.3 計算機綜合性能提升建議方法

    通過因子分析的計算機綜合性能評價模型,充分顯示了各性能因子在綜合評價中的占比, 分析出計算機的性能短板所在,從而有針對性地進行優(yōu)化,可以以較小的代價,使計算機的綜合性能獲得較大的提升。其中,處理器處理能力占整個計算機綜合系統(tǒng)評分體系比重較大??紤]到目前信創(chuàng)處理器與主流的x86 或arm 處理器在性能上還存在較大的差距,因此,可以通過提高處理器處理能力使計算機的綜合評分獲得較大的提升。在本評價體系中,占比第2 的是內(nèi)存性能,提升內(nèi)存性能(包括提升內(nèi)存帶寬與降低內(nèi)存延遲),同樣可以以較小的代價獲得計算機綜合評分較大的提升。

    各維度的性能占比如表7 所列。

    5 結(jié)束語

    本文對各類Linux 評價軟件在計算機不同方面的性能指標進行了數(shù)據(jù)采集,通過多元統(tǒng)計中的因子分析法建立了計算機綜合性能的評價模型,為計算機的綜合性能評價提供了科學、客觀的評價方法。后續(xù)會根據(jù)此評價方法及模型,建立一套計算機的性能綜合評價系統(tǒng),廣泛應用于各類計算機,實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動采集與綜合評價功能,為個人或機構(gòu)測評計算機提供重要的參考依據(jù)。

    參考文獻:

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