Increase default running time per process?

Aperta
#136 7 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
performance

Direzione di ricerca

Nell’issue non sono indicati file o test. Inizia individuando dove pyperf sceglie il numero predefinito di worker e le durate predefinite, quindi esamina come vengono aggregati i risultati e come vengono gestiti i confronti tra processi. Il lavoro è completato quando una configurazione predefinita concordata è implementata in modo coerente per le implementazioni JIT e non-JIT e convalidata dai test di benchmark pertinenti.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Using the default settings, pyperf aims to run 20 worker processes for ~600ms each. Or for implementations that are noted as having jits, 6 processes for 1600ms each.

Is there a strong reason for running so many subprocesses for such a short amount of time? It looks like the results are aggregated and process-to-process comparisons are dropped. 600ms/1600ms is a short amount of time when it comes to jit warmup and in my view doesn't quite reflect the typical experience that users have.

I'd like to propose a new set of numbers, such as 3 worker processes for 4s each. (I'd even be in support of 1 worker process for 12s.) I'd also like to propose using this configuration regardless of whether the implementation has a jit, since I put a higher weight on consistency than using more processes when possible.

What do you all think? I'm also curious what the cinder folks think, I saw @Orvid comment about this in https://github.com/facebookincubator/cinder/issues/74#issuecomment-1128033247

Lingua principale
Python
Stelle
967
Fork
112
Merge medio
5g 8h
PR unite (30g)
9

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di psf/pyperf

Tutte le issue di psf/pyperf

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.