CompuBench — это набор бенчмарков для оценки производительности параллельных вычислений на центральных процессорах (CPU), графических процессорах (GPU) и специализированных вычислительных акселераторах. Программный пакет включает тесты, реализованные с использованием технологий общего вычисления на GPU и многопоточных библиотек (включая OpenCL и аналогичные интерфейсы), и предназначен для измерения реальной пропускной способности, латентности и энергоэффективности при выполнении задач векториальной и матричной арифметики, обработки изображений, физического моделирования и других типов вычислительных рабочих нагрузок.
Исторические сведения о проекте в открытых источниках ограничены; подробная документированная история развития CompuBench может быть не общедоступна. В связи с этим описание ниже основано на типичной архитектуре и составе подобных инструментов измерения производительности: наборе стандартных тестов, возможностях сравнения результатов и наличии онлайн-базы данных для сопоставления аппаратных платформ. CompuBench часто используется исследователями, разработчиками драйверов и инженерами для непрерывной оценки влияния оптимизаций и обновлений аппаратного обеспечения.
- Набор тестов: мультиплатформенные ядра для оценки арифметических операций с плавающей запятой и целых чисел, вычислений с интенсивным использованием памяти, операций ввода-вывода и задач со специализированной структурой данных.
- Поддержка API: тесты, реализованные для OpenCL и сопоставимых межплатформенных вычислительных интерфейсов, обеспечивающих выполнение на CPU, GPU и ускорителях.
- Сравнительная база данных: онлайн-репозиторий результатов, позволяющий загружать и сопоставлять измерения различных устройств и конфигураций для анализа производительности.
- Метрики измерения: пропускная способность (GFLOPS/IOPS), задержка, использование памяти, энергетическая эффективность и относительное ускорение по сравнению с эталонными реализациями.
- Конфигурируемость: возможность настраивать параметры тестов (размеры рабочих наборов, число потоков/рабочих групп, стратегии управления памятью) для моделирования реальных сценариев.
- Автоматизация и репликация: скрипты и конфигурации для последовательного прогонки тестов и сохранения результатов для последующего анализа.
- Форматы отчётов: структурированные выходные данные, пригодные для последующей обработки инструментами визуализации и аналитики.
- Использование в исследованиях: практическое применение при оценке производительности драйверов, сравнении архитектур и оптимизации алгоритмов под целевые платформы.