Допустим, пересчет миллиона ячеек электронной таблицы, независимо от версии ядра, длится ровно один час. Означает ли это, что все ядра равноценны? Вовсе нет! За кадром остались такие жизненно важные аспекты, как «подвижность» фоновых потоков системы, «чувствительность» к прерываниям и т. д. Одно ядро достойно обрабатывает клавиатурный ввод одновременно с расчетом, а другое жутко тормозит, реагируя на нажатия с задержкой в несколько секунд. Ну и с каким из них вам будет приятнее работать? А ведь тестирующей программе все равно…

Зайдем с другой стороны. Обычно тестовое задание состоит из серии повторяющихся замеров, время выполнения которых усредняется. Замеры со значительными отклонениями от средневзвешенного значения отбрасываются (ну мало ли, может, в этот момент началась отгрузка кэша на диск). Если продолжительность одного замера составляет не более 20 мс (целая вечность для процессора!), за это время может вообще не произойти ни одного переключения контекста, а если оно и произойдет, то будет безжалостно отбраковано при обработке результатов, в итоге мы получим «чистую» производительность машины за вычетом вклада операционной системы. Можно ли этого избежать? Увы! В противном случае результаты тестирования будут варьироваться от прогона к прогону, и пользователь растеряется – какое же значение ему выбрать? Ведь на коротком промежутке времени (порядка 10 – 20 мс) издержки от побочных эффектов крайне непостоянны и неоднородны, поэтому выдавать неочищенный результат нельзя.

Если же продолжительность замера превышает 20 мс, планировщик Windows автоматически перераспределяет процессорное время так, чтобы переключение контекста основного потока (и этим потоком будет тестовый поток!) происходило как можно реже, а его накладные расходы стремились к нулю. Естественно, остальные потоки системы сажаются на голодный паек, работая рывками (и, как мы увидим далее, даже при умеренной загрузке системы на «плохих» ядрах потоки получают управление не чаще чем один раз… в десять секунд. Не «тиков», а именно секунд! И хотя интегральная производительность системы не только не уменьшается, но даже возрастает, работать с ней становится невозможно).

То же самое относится и к имитатору веб-сервера. Допустим, одно ядро обрабатывает сто тысяч запросов за минуту, а другое – сто пятьдесят. Какое из них производительнее? А если первое обслуживает всех своих клиентов плавно, а второе отдает информацию «плевками» с паузами по десять-пятнадцать секунд? К сожалению, известные мне тесты этого обстоятельства не учитывают и потому их показания при всей своей объективности толкают на выбор неправильного ядра. Помните анекдот про машину, которая ездит быстро, но тормозит медленно? Производительность – это не только отношение количества проделанной работы к затраченному времени, это еще и качество предоставляемого сервиса!

Сформулируем главное требование, предъявляемое нами к системе: планировщик должен исхитриться перераспределить процессорное время между потоками так, чтобы обеспечить наилучший баланс между производительностью и плавностью работы даже при большом количестве одновременно выполняющихся потоков. Теперь для достижения полного счастья остается лишь найти ядро своей мечты.

Обсуждение методик тестирования

Скажите, какую физическую величину измеряет обыкновенный ртутный или спиртовой термометр. Температуру? Нет, объем. Каждый тест по-своему объективен и что-то измеряет, но результат измерений в значительной мере определяется его интерпретацией. Объем ртутного шарика прямо пропорционален его температуре. Это хорошо. Но производительность не температура. Это комплексная величина, и в индексах производительности столько же смысла, сколько и в коэффициенте интеллектуальности отдельного индивидуума. Кто умнее – Гейзенберг или Галуа? Кто сильнее – кит или слон? Какое из всех ядер самое производительное? Можно спорить до хрипоты, но в такой формулировке вопрос не имеет ответа. Как минимум мы должны выявить факторы, в наибольшей степени влияющие на совокупное быстродействие системы, и разработать адекватные методики тестирования, разлагающие векторное понятие производительности на скалярные величины.