conclique gpu bench — это набор микротестов и бенчмарков, предназначенных для измерения низкоуровневых характеристик графических процессоров. Проект фокусируется на оценке параметров подсистемы памяти, латентности операций, пропускной способности шейдерных и копирующих каналов, а также на выявлении особенностей поведения аппаратной архитектуры при разных режимах нагрузки. Инструментарий обычно включает короткие, детерминированные тесты с минимальным уровнем абстракции, что позволяет получать воспроизводимые показатели и детализированные профили производительности.

Источниковая информация о conclique gpu bench в открытых публикациях ограничена; если официальная документация недоступна, описания проекта базируются на типичных практиках разработки подобных наборов тестов. Как правило, такие решения используются разработчиками драйверов, исследователями аппаратной производительности и инженерами по оптимизации приложений для выявления узких мест, сравнения архитектур и оценки эффективности низкоуровневых оптимизаций. Тесты могут поддерживать разные API и платформы, но основной упор делается на прямое измерение микрохарактеристик GPU без влияния высокоуровневых оптимизаций.

• Микротесты памяти: измерение латентности случайных и последовательных доступов, анализ кэш-слоёв и поведение при несодержащих выравниваний.
• Пропускная способность: измерение скорость чтения и записи по различным шаблонам доступа и размерам блоков данных.
• Латентность операций: замеры задержек при выполнении коротких вычислительных цепочек, синхронизации между потоками и блоками.
• Шейдерные тесты: нагрузочные сценарии для ALU, текстурных блоков и специализированных юнитов с целью оценки производительности в реальных и синтетических нагрузках.
• Измерение конвейерных эффектов: выявление влияния одновременных операций (копирование, вычисления, доступ к памяти) на общую пропускную способность.
• Воспроизводимость: детерминированные шаблоны запуска и измерений для сравнимости результатов между сессиями и платформами.
• Настраиваемость: параметризация тестов по размеру рабочих наборов, степени параллелизма и режимам синхронизации.
• Независимость от высокоуровневых оптимизаций: минимизация влияния компиляторов и рантаймов путём использования простых, предсказуемых шаблонов нагрузки.
• Диагностические выводы: предоставление низкоуровневых метрик, удобных для анализа узких мест и сравнения аппаратных платформ.
• Кроссплатформенность (возможная): поддержка разных семейств GPU и API для более широкого спектра сравнения, если это предусмотрено реализацией.