- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
6. PERFORMANCE COMPARISONSeveral st
6. PERFORMANCE COMPARISON
Several studies have attempted to evaluate the different execution techniques for Java programs using various combinations of the benchmarks mentioned in Section 5. The performance evaluation of the different execution techniques are incomplete, however, due to the lack of a standardized set of Java benchmarks. Also, many of the techniques that have been evaluated are not complete implementations of the JVM and the benchmarks have been run on a wide variety of underlying hardware configurations. While incomplete and difficult to compare directly, these performance results do provide a limited means of comparing the alternative techniques to determine which ones may potentially provide an improvement in performance and to what degree.
Table 2 summarizes the relative performance of the various techniques based on reported results. However, the numbers alone do not prove the superiority of one technique over another. When comparing alternative techniques for Java execution, it is important to consider the implementation details of each technique. To support a complete implementation of the JVM, any runtime approach should include garbage collection, exception handling, and thread support. However, each of these features can produce possibly substantial execution overhead. Hence, a technique that includes garbage collectionwill require more time to execute a Java code than a similar technique that does not support garbage collection. The reader is cautioned that some of the reported values apparently do not include these overhead effects. Table 3 lists whether each execution technique includes support for exception handling, multithreading, and garbage collection. Furthermore, the performance evaluations used a variety of different benchmarks making it difficult to directly compare the different execution techniques.
At present, the performance of Java interpreters is typically about 10–50 times slower than compiled C performance [Java Compiler Technology]. The Microsoft JIT compiler included in Visual JCCv2.0 has been reported to achieve approximately 23% of “typical” compiled C performance. That is, this JIT compiler produces code that executes approximately 4 times slower than compiled C code. When compared to the Sun JDK1.0.2 interpreter, however, an average speedup of 5.6 was obtained [Hsieh et al. 1997]. This performance evaluation was performed as part of evaluating the NET direct compiler using a variety of benchmark programs, in particular, the Unix utilities wc, cmp, des,andgrep; Java versions of the SPEC benchmarks026.compress, 099.go, 130.li, and129.compress; the C/CCCcodesSieve, Linpack, Pi, othello,andcup; and thejavac Java bytecode compiler.
The Symantec Cafe JIT compiler has been shown to be about 5 times faster, on average, than the Sun JDK1.0.2 interpreter based on the Java version of the C programs cmp, grep, wc, Pi, Sieve,and compress [Hsieh et al. 1996]. The IBM JIT compiler v3.0, which applies an extensive set of optimizations, performs about 6.6 times faster than IBM’s enhanced port of Sun JDK1.1.6 [Burke et al. 1999]. The performance analysis was performed using four SPEC JVM98 benchmark programs—compress, db, javac, and jack.
Kaffe (version 0.9.2) typically performs about 2.4 times faster than the Sun JDK1.1.1 interpreter for the benchmarks Neighbor(performs a nearest-neighbor averaging),EM3D(performs electromagnetic simulation on a graph),Huffman (performs a string compression/decompression algorithm), and Bitonic Sort [Azevedo et al. 1999]. CACAO improves Java execution time by a factor of 5.4, on average, over the Sun Java interpreter [Krall and Grafl 1997]. These performance results were obtained using the benchmark programsJavaLex, javac, espresso, Toba, andjava cup. When compared to compiled C programs optimized at the highest level, though, CACAO (with array bounds check and precise floating point exception disabled) performs about 1.66 times slower. This comparison with compiled C programs was performed using the programsSieve, addition, and Linpack. Since these are very small programs, the performance difference compared to compiled C code is likely to be higher when applied to real applications.
The AJIT compiler performs about 3.4 times better than the Sun JDK1.1.1 interpreter and about 1.46 times faster than the Kaffe JIT compiler for the benchmarks Neigbor, EM3D, Huffman, and Bitonic Sort[Azevedo et al. 1999].
Performance evaluation results of a number of direct compilers show their higher performance compared to the interpreters and JIT compilers. The NET compiler, for instance, achieves a speedup of up to 45.6 when compared to the Sun JDK1.0.2 interpreter, with an average speedup of about 17.3 [Hsieh et al. 1997]. Compared to the Microsoft JIT, NET is about 3 times faster, on average, and currently achieves 54% of the performance of compiled C code. The NET compiler uses a mark-and-sweep based garbage collector. The overhead of the garbage collection is somewhat reduced by invoking the garbage collector only when the memory usage reaches some predefined limit. The benchmarks used in evaluating NET include the Unix utilitieswc, cmp, des,andgrep; Java versions of the SPEC benchmarks 026.compress, 099.go, 132.ijpeg, and 129.compress; the C/CCCcodesSieve, Linpack, Pi, othello, andcup; and the Java codes JBYTEmark andjavac.
The Caffeine compiler yields, on average, 68 percent of the speed of compiled C code [Hseih et al. 1996]. It runs 4.7 times faster than the Symantec Cafe JIT compiler and 20 times faster than the Sun JDK1.0.2 interpreter. The reported performance of Caffeine is better than the NET compiler since it does not include garbage collection and thread support. The benchmarks used arecmp, grep, wc, Pi, Sieve, andcompress.
The performance results obtained for the HPCJ show an average speedup of 10 over the IBM AIX JVM1.0.2 interpreter [Seshadri 1997]. HPCJ is about 6 times faster than the IBM AIX JIT compiler (version 1.0). The HPCJ results include the effects of a conservative garbage collection mechanism, exception handling, and thread support. Its performance was evaluated using a number of language processing benchmarks, namely, javac, JacorB(a CORBA/IDL to Java translator), Toba, JavaLex, JavaParser, JavaCup,and Jobe.
Codes generated by the bytecode compiler Toba when using a conservative garbage collector, thread package, and exception handling, are shown to run 5.4 times faster than the Sun JDK1.0.2 interpreter and 1.6 times faster than the Guava JIT compiler [Proebsting et al. 1997]. The results are based on the benchmarksJavaLex, JavaCup, javac, espresso, Toba, JHLZip,andJHLUnzip.
The Harissa bytecode-to-C translator performs about 5 times faster than the Sun JDK1.0.2 interpreter and 3.2 times faster than the Guava JIT compiler based on thejavacandjavadocbenchmark programs [Muller et al. 1997]. This version of Harissa includes a conservative garbage collector but does not provide thread support.
In addition to analyzing the performance of the various interpreters and compilers, the improvement in performance due to the use of Java processors has also been considered. The performance of the picoJava-I core was analyzed by executing two Java benchmarks,javac andRaytracer, on a simulated picoJava-I core [O’Connor and Tremblay 1997]. The results show that the simulated picoJavaI core executes the Java codes about 12 times faster than the Sun JDK1.0.2 interpreter, and about 5 times faster than the Symantec Cafe v1.5 JIT compiler executing on a Pentium processor, at an equal clock rate. In the simulation of the picoJava-I core, the effect of garbage collection was minimized by allocating a large amount of memory to the applications.
A simulation-based performance analysis of the proposed Java processor [Vijaykrishnan et al. 1998] shows that the virtual address object cache reduces up to 1.95 cycles per object access compared to the serialized handle and object lookup scheme. The extended folding operation feature eliminates redundant loads and stores that constitute about 9% of the dynamic instructions of the benchmarks studied (javac, javadoc, disasmb, sprdsheet,andJavaLex).
To roughly summarize this array of performance comparisons, assume we have a Java program that takes 100 seconds to execute with an interpreter. A JIT compiler would execute this programin 10–50 seconds. A bytecode translator would likely produce an execution time of approximately 20 seconds. A direct Java to native code compilation would result in an execution time of around 5 seconds running on the same hardware as the interpreter. A Java processor implemented with an equivalent technology is likely to record an execution time of 5–10 seconds. Finally, an equivalent C program running on the same hardware would complete in 2–10 seconds.
Several studies have attempted to evaluate the different execution techniques for Java programs using various combinations of the benchmarks mentioned in Section 5. The performance evaluation of the different execution techniques are incomplete, however, due to the lack of a standardized set of Java benchmarks. Also, many of the techniques that have been evaluated are not complete implementations of the JVM and the benchmarks have been run on a wide variety of underlying hardware configurations. While incomplete and difficult to compare directly, these performance results do provide a limited means of comparing the alternative techniques to determine which ones may potentially provide an improvement in performance and to what degree.
Table 2 summarizes the relative performance of the various techniques based on reported results. However, the numbers alone do not prove the superiority of one technique over another. When comparing alternative techniques for Java execution, it is important to consider the implementation details of each technique. To support a complete implementation of the JVM, any runtime approach should include garbage collection, exception handling, and thread support. However, each of these features can produce possibly substantial execution overhead. Hence, a technique that includes garbage collectionwill require more time to execute a Java code than a similar technique that does not support garbage collection. The reader is cautioned that some of the reported values apparently do not include these overhead effects. Table 3 lists whether each execution technique includes support for exception handling, multithreading, and garbage collection. Furthermore, the performance evaluations used a variety of different benchmarks making it difficult to directly compare the different execution techniques.
At present, the performance of Java interpreters is typically about 10–50 times slower than compiled C performance [Java Compiler Technology]. The Microsoft JIT compiler included in Visual JCCv2.0 has been reported to achieve approximately 23% of “typical” compiled C performance. That is, this JIT compiler produces code that executes approximately 4 times slower than compiled C code. When compared to the Sun JDK1.0.2 interpreter, however, an average speedup of 5.6 was obtained [Hsieh et al. 1997]. This performance evaluation was performed as part of evaluating the NET direct compiler using a variety of benchmark programs, in particular, the Unix utilities wc, cmp, des,andgrep; Java versions of the SPEC benchmarks026.compress, 099.go, 130.li, and129.compress; the C/CCCcodesSieve, Linpack, Pi, othello,andcup; and thejavac Java bytecode compiler.
The Symantec Cafe JIT compiler has been shown to be about 5 times faster, on average, than the Sun JDK1.0.2 interpreter based on the Java version of the C programs cmp, grep, wc, Pi, Sieve,and compress [Hsieh et al. 1996]. The IBM JIT compiler v3.0, which applies an extensive set of optimizations, performs about 6.6 times faster than IBM’s enhanced port of Sun JDK1.1.6 [Burke et al. 1999]. The performance analysis was performed using four SPEC JVM98 benchmark programs—compress, db, javac, and jack.
Kaffe (version 0.9.2) typically performs about 2.4 times faster than the Sun JDK1.1.1 interpreter for the benchmarks Neighbor(performs a nearest-neighbor averaging),EM3D(performs electromagnetic simulation on a graph),Huffman (performs a string compression/decompression algorithm), and Bitonic Sort [Azevedo et al. 1999]. CACAO improves Java execution time by a factor of 5.4, on average, over the Sun Java interpreter [Krall and Grafl 1997]. These performance results were obtained using the benchmark programsJavaLex, javac, espresso, Toba, andjava cup. When compared to compiled C programs optimized at the highest level, though, CACAO (with array bounds check and precise floating point exception disabled) performs about 1.66 times slower. This comparison with compiled C programs was performed using the programsSieve, addition, and Linpack. Since these are very small programs, the performance difference compared to compiled C code is likely to be higher when applied to real applications.
The AJIT compiler performs about 3.4 times better than the Sun JDK1.1.1 interpreter and about 1.46 times faster than the Kaffe JIT compiler for the benchmarks Neigbor, EM3D, Huffman, and Bitonic Sort[Azevedo et al. 1999].
Performance evaluation results of a number of direct compilers show their higher performance compared to the interpreters and JIT compilers. The NET compiler, for instance, achieves a speedup of up to 45.6 when compared to the Sun JDK1.0.2 interpreter, with an average speedup of about 17.3 [Hsieh et al. 1997]. Compared to the Microsoft JIT, NET is about 3 times faster, on average, and currently achieves 54% of the performance of compiled C code. The NET compiler uses a mark-and-sweep based garbage collector. The overhead of the garbage collection is somewhat reduced by invoking the garbage collector only when the memory usage reaches some predefined limit. The benchmarks used in evaluating NET include the Unix utilitieswc, cmp, des,andgrep; Java versions of the SPEC benchmarks 026.compress, 099.go, 132.ijpeg, and 129.compress; the C/CCCcodesSieve, Linpack, Pi, othello, andcup; and the Java codes JBYTEmark andjavac.
The Caffeine compiler yields, on average, 68 percent of the speed of compiled C code [Hseih et al. 1996]. It runs 4.7 times faster than the Symantec Cafe JIT compiler and 20 times faster than the Sun JDK1.0.2 interpreter. The reported performance of Caffeine is better than the NET compiler since it does not include garbage collection and thread support. The benchmarks used arecmp, grep, wc, Pi, Sieve, andcompress.
The performance results obtained for the HPCJ show an average speedup of 10 over the IBM AIX JVM1.0.2 interpreter [Seshadri 1997]. HPCJ is about 6 times faster than the IBM AIX JIT compiler (version 1.0). The HPCJ results include the effects of a conservative garbage collection mechanism, exception handling, and thread support. Its performance was evaluated using a number of language processing benchmarks, namely, javac, JacorB(a CORBA/IDL to Java translator), Toba, JavaLex, JavaParser, JavaCup,and Jobe.
Codes generated by the bytecode compiler Toba when using a conservative garbage collector, thread package, and exception handling, are shown to run 5.4 times faster than the Sun JDK1.0.2 interpreter and 1.6 times faster than the Guava JIT compiler [Proebsting et al. 1997]. The results are based on the benchmarksJavaLex, JavaCup, javac, espresso, Toba, JHLZip,andJHLUnzip.
The Harissa bytecode-to-C translator performs about 5 times faster than the Sun JDK1.0.2 interpreter and 3.2 times faster than the Guava JIT compiler based on thejavacandjavadocbenchmark programs [Muller et al. 1997]. This version of Harissa includes a conservative garbage collector but does not provide thread support.
In addition to analyzing the performance of the various interpreters and compilers, the improvement in performance due to the use of Java processors has also been considered. The performance of the picoJava-I core was analyzed by executing two Java benchmarks,javac andRaytracer, on a simulated picoJava-I core [O’Connor and Tremblay 1997]. The results show that the simulated picoJavaI core executes the Java codes about 12 times faster than the Sun JDK1.0.2 interpreter, and about 5 times faster than the Symantec Cafe v1.5 JIT compiler executing on a Pentium processor, at an equal clock rate. In the simulation of the picoJava-I core, the effect of garbage collection was minimized by allocating a large amount of memory to the applications.
A simulation-based performance analysis of the proposed Java processor [Vijaykrishnan et al. 1998] shows that the virtual address object cache reduces up to 1.95 cycles per object access compared to the serialized handle and object lookup scheme. The extended folding operation feature eliminates redundant loads and stores that constitute about 9% of the dynamic instructions of the benchmarks studied (javac, javadoc, disasmb, sprdsheet,andJavaLex).
To roughly summarize this array of performance comparisons, assume we have a Java program that takes 100 seconds to execute with an interpreter. A JIT compiler would execute this programin 10–50 seconds. A bytecode translator would likely produce an execution time of approximately 20 seconds. A direct Java to native code compilation would result in an execution time of around 5 seconds running on the same hardware as the interpreter. A Java processor implemented with an equivalent technology is likely to record an execution time of 5–10 seconds. Finally, an equivalent C program running on the same hardware would complete in 2–10 seconds.
0/5000
6 การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ
หลายการศึกษาได้พยายามที่จะประเมินเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันสำหรับโปรแกรมจาวาโดยใช้ชุดต่างๆของมาตรฐานที่กล่าวถึงในมาตรา 5 การประเมินผลการปฏิบัติงานของเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันจะไม่สมบูรณ์ แต่เนื่องจากขาดชุดมาตรฐานของมาตรฐานจาวา นอกจากนี้ยังมีหลายเทคนิคที่ได้รับการประเมินที่ไม่ได้ใช้งานที่สมบูรณ์ของ JVM และมาตรฐานที่ได้รับการทำงานที่หลากหลายของการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์พื้นฐาน ในขณะที่ไม่สมบูรณ์และยากที่จะเปรียบเทียบโดยตรงผลการปฏิบัติงานเหล่านี้จะให้ความหมายที่ จำกัด ของการเปรียบเทียบเทคนิคทางเลือกที่จะตรวจสอบว่าคนที่อาจอาจมีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและสิ่งที่ระดับ
ตารางที่ 2 สรุปผลการดำเนินงานที่สัมพันธ์กันของเทคนิคต่างๆขึ้นอยู่กับผลการรายงาน แต่ตัวเลขเพียงอย่างเดียวไม่ได้พิสูจน์ความเหนือกว่าของเทคนิคหนึ่งมากกว่าอีกเมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคทางเลือกสำหรับการดำเนิน java, มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณารายละเอียดการดำเนินงานของแต่ละเทคนิค เพื่อสนับสนุนการดำเนินการที่สมบูรณ์ของ JVM วิธีการรันไทม์ใดควรรวมถึงการเก็บขยะการจัดการข้อยกเว้นและการสนับสนุนด้าย อย่างไรก็ตามแต่ละคุณลักษณะเหล่านี้สามารถผลิตค่าใช้จ่ายดำเนินการที่สำคัญอาจจะเป็น ด้วยเหตุนี้เทคนิคที่มี collectionwill ขยะต้องใช้เวลามากขึ้นในการรันโค้ดจาวากว่าเทคนิคที่คล้ายกันที่ไม่สนับสนุนการเก็บขยะ ผู้อ่านจะเตือนว่าบางส่วนของค่าที่รายงานเห็นได้ชัดว่าไม่รวมถึงผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายเหล่านี้ ตารางที่ 3 รายการไม่ว่าจะเป็นเทคนิคการดำเนินการแต่ละรวมถึงการสนับสนุนการจัดการข้อยกเว้น multithreading และการเก็บขยะนอกจากนี้การประเมินผลการปฏิบัติงานที่ใช้ความหลากหลายของมาตรฐานที่แตกต่างกันทำให้ยากที่จะเปรียบเทียบเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันโดยตรง
ในปัจจุบันการทำงานของจาวาล่ามมักจะเป็นเรื่องเกี่ยวกับ 10-50 ครั้งช้ากว่าครวบรวมผลการดำเนินงาน [จาวาคอมไพเลอร์เทคโนโลยี] เรียบเรียงไมโครซอฟท์รวมอยู่ใน jccv2 ภาพ0 ได้รับการรายงานเพื่อให้บรรลุประมาณ 23% ของ "ทั่วไป" ผลการดำเนินงานที่รวบรวมค นั่นคือคอมไพเลอร์ JIT นี้ผลิตรหัสที่รันประมาณ 4 ครั้งช้ากว่ารหัสครวบรวม เมื่อเทียบกับล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์ แต่การเร่งความเร็วเฉลี่ยของ 5.6 ได้ [hsieh ตอัล 1997]การประเมินผลงานนี้ได้ดำเนินการเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินผลการคอมไพเลอร์โดยตรงสุทธิโดยใช้ความหลากหลายของโปรแกรมมาตรฐานโดยเฉพาะอย่างยิ่งห้องน้ำยูนิกซ์สาธารณูปโภค cmp, des, andgrep; รุ่น java ของ benchmarks026.compress spec, 099.go, 130.li , and129.compress; ค / ccccodessieve, linpack ปี่, โอเทลโล, andcup และ thejavac คอมไพเลอร์จาวา bytecode
ไซแมนเทคคาเฟ่ JIT คอมไพเลอร์ได้รับการแสดงที่จะมีประมาณ 5 ครั้งได้เร็วขึ้นโดยเฉลี่ยกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์ขึ้นอยู่กับรุ่น java ของโปรแกรมค cmp, grep, ห้องน้ำ, ปี่, ตะแกรงและบีบอัด [hsieh ตอัล . 1996] ibm JIT คอมไพเลอร์ v3.0 ซึ่งใช้ชุดที่กว้างขวางของการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการเกี่ยวกับ 6.6 ครั้งเร็วกว่าของไอบีเอ็มเพิ่มพอร์ตของ jdk1.1.6 ดวงอาทิตย์ [เบิร์คและอัล 1999]การวิเคราะห์ผลการดำเนินงานได้รับการดำเนินการโดยใช้ข้อมูลจำเพาะสี่ jvm98 มาตรฐานโปรแกรมบีบอัดฐานข้อมูล, javac และแจ็ค
Kaffe (รุ่น 0.9.2) โดยปกติจะดำเนินการเกี่ยวกับ 2.4 เท่าเร็วกว่าล่าม jdk1.1.1 ดวงอาทิตย์เพื่อนบ้านมาตรฐาน (ดำเนินการเฉลี่ยเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด) em3d (ดำเนินการจำลองแม่เหล็กไฟฟ้าบนกราฟ) Huffman (ดำเนินการบีบอัดสตริง / ขั้นตอนวิธีการบีบอัด)และ bitonic หา [azevedo ตอัล 1999] โกโก้ช่วยเพิ่มเวลาการดำเนิน java โดยปัจจัยที่ 5.4 เฉลี่ยมากกว่าดวงอาทิตย์ล่าม java [krall และGräfl 1997] ผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ได้รับการใช้มาตรฐาน programsjavalex, javac, เอสเพรสโซ toba, ถ้วย andjava เมื่อเทียบกับโปรแกรมครวบรวมที่ดีที่สุดในระดับสูงสุดแม้ว่าต้นโกโก้ (ที่มีขอบเขตแถวตรวจสอบและแม่นยำยกเว้นจุดลอยปิดการใช้งาน) ดำเนินการเกี่ยวกับ 1.66 เท่าช้า เปรียบเทียบกับโปรแกรมครวบรวมได้ดำเนินการโดยใช้ programssieve นอกจากนี้และ linpack ตั้งแต่เหล่านี้เป็นโปรแกรมขนาดเล็กมากความแตกต่างประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับรหัสรวบรวมคมีแนวโน้มที่จะสูงขึ้นเมื่อนำไปใช้กับการใช้งานจริง
คอมไพเลอร์ Ajit ดำเนินการเกี่ยวกับ 3.4 ครั้งดีกว่าล่าม jdk1.1.1 ดวงอาทิตย์และเกี่ยวกับ 1.46 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ Kaffe JIT เพื่อมาตรฐาน neigbor, em3d Huffman และ bitonic หา [azevedo ตอัล 1999]
ผลการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของจำนวนคอมไพเลอร์โดยตรงแสดงให้เห็นผลการดำเนินงานที่สูงขึ้นของพวกเขาเมื่อเทียบกับล่ามและคอมไพเลอร์ JIT คอมไพเลอร์สุทธิตัวอย่างเช่นประสบความสำเร็จในการเร่งความเร็วได้ถึง 45.6 เมื่อเทียบกับล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์ด้วยการเร่งความเร็วเฉลี่ยประมาณ 17.3 [hsieh ตอัล 1997] เมื่อเทียบกับไมโครซอฟท์ JIT, สุทธิประมาณ 3 ครั้งได้เร็วขึ้นเฉลี่ยและขณะนี้ประสบความสำเร็จใน 54% ของประสิทธิภาพการทำงานของรหัสครวบรวม คอมไพเลอร์สุทธิใช้เครื่องหมายและกวาดเก็บขยะตามค่าใช้จ่ายในการเก็บขยะจะลดลงบ้างโดยเรียกเก็บขยะเฉพาะเมื่อใช้หน่วยความจำถึงขีด จำกัด ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าบางส่วน มาตรฐานที่ใช้ในการประเมินสุทธิรวม utilitieswc ยูนิกซ์ cmp, des, andgrep; รุ่น java ของข้อมูลจำเพาะของเกณฑ์มาตรฐาน 026.compress, 099.go, 132.ijpeg และ 129.compress; ค / ccccodessieve, linpack, ปี่โอเทลโล , andcup;และรหัส java jbytemark andjavac
ทำให้คาเฟอีนคอมไพเลอร์โดยเฉลี่ย 68 เปอร์เซ็นต์ของความเร็วของรหัสครวบรวม [hseih ตอัล 1996] มันวิ่ง 4.7 ครั้งเร็วกว่าไซแมนเทคคาเฟ่ JIT คอมไพเลอร์และ 20 ครั้งเร็วกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์ รายงานผลการดำเนินงานของคาเฟอีนจะดีกว่าคอมไพเลอร์เน็ตเพราะมันไม่ได้รวมไปถึงการเก็บขยะและการสนับสนุนด้ายมาตรฐานที่ใช้ arecmp, grep, ห้องน้ำ, ปี่, ตะแกรง, andcompress
ผลการปฏิบัติงานที่ได้รับการ hpcj แสดง speedup เฉลี่ย 10 กว่า ibm Aix jvm1.0.2 ล่าม [Seshadri 1997] hpcj เป็นประมาณ 6 ครั้งเร็วกว่า ibm คอมไพเลอร์ Aix JIT (รุ่น 1.0) ผล hpcj รวมถึงผลกระทบของกลไกการอนุรักษ์เก็บขยะการจัดการข้อยกเว้นและการสนับสนุนด้ายประสิทธิภาพการทำงานได้รับการประเมินโดยใช้หมายเลขของมาตรฐานการประมวลผลภาษาคือ javac jacorb, (CORBA / idl การแปล java) toba, javalex, javaparser, Javacup และโจ๊บ
รหัสที่สร้างโดย toba bytecode คอมไพเลอร์เมื่อใช้เก็บอนุรักษ์ขยะด้ายแพคเกจและการจัดการข้อยกเว้นมีการแสดงที่จะเรียกใช้ 5.4 ครั้งเร็วกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์และ 16 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ฝรั่ง JIT [proebsting ตอัล 1997] ผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับ benchmarksjavalex, Javacup, javac, เอสเพรสโซ toba, jhlzip, andjhlunzip
Harissa แปล bytecode การคดำเนินการประมาณ 5 ครั้งเร็วกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์และ 3.2 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ฝรั่ง JIT ขึ้นอยู่กับโปรแกรม thejavacandjavadocbenchmark [มุลเลอร์และอัล 1997]รุ่นของ Harissa นี้รวมถึงการเก็บขยะอนุรักษ์นิยม แต่ไม่ได้ให้การสนับสนุนด้าย
นอกเหนือไปจากการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของนักแปลความหมายต่างๆและคอมไพเลอร์, การปรับปรุงในการทำงานเนื่องจากการใช้หน่วยประมวลผลจาวายังได้รับการพิจารณา ประสิทธิภาพการทำงานของแกน picojava-i ได้รับการวิเคราะห์โดยการดำเนินสองมาตรฐาน java, javac andraytracer,ที่จำลอง picojava-i หลัก [โอคอนเนอร์และ Tremblay 1997] ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าหลัก picojavai จำลองรันรหัสจาวาประมาณ 12 ครั้งเร็วกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์และประมาณ 5 ครั้งเร็วกว่าร้านกาแฟ v1.5 JIT คอมไพเลอร์ไซแมนเทคดำเนินการในการประมวลผล Pentium ในอัตรานาฬิกาเท่ากับ ในการจำลองของแกน picojava-i,ผลของการเก็บขยะที่ถูกลดลงโดยการจัดสรรเป็นจำนวนมากของหน่วยความจำเพื่อการใช้งาน
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการจำลองที่ใช้ในการประมวลผลจาวาที่เสนอ [vijaykrishnan ตอัล 1998] แสดงให้เห็นว่าแคชวัตถุที่อยู่เสมือนลดถึง 1.95 รอบต่อการเข้าถึงวัตถุเมื่อเทียบกับการจัดการต่อเนื่องและรูปแบบการค้นหาวัตถุคุณลักษณะการดำเนินการพับขยายช่วยลดโหลดซ้ำซ้อนและร้านค้าที่เป็นประมาณ 9% ของคำแนะนำแบบไดนามิกของมาตรฐานการศึกษา (javac, javadoc, disasmb, sprdsheet, andjavalex)
คร่าว ๆ สรุปอาร์เรย์ของการเปรียบเทียบผลการดำเนินงานนี้ถือว่าเรามีโปรแกรม java ที่ใช้เวลา 100 วินาทีในการดำเนินการด้วยการล่ามคอมไพเลอร์ JIT จะดำเนินการ programin นี้ 10-50 วินาที แปล bytecode แนวโน้มที่จะผลิตระยะเวลาดำเนินการประมาณ 20 วินาที java โดยตรงกับการรวบรวมรหัสพื้นเมืองจะส่งผลให้ในเวลาปฏิบัติการประมาณ 5 วินาทีที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันเป็นล่ามหน่วยประมวลผลจาวาดำเนินการด้วยเทคโนโลยีที่เทียบเท่ามีโอกาสที่จะบันทึกเวลาการทำงานของ 5-10 วินาที ในที่สุดโปรแกรมคเทียบเท่าที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันจะแล้วเสร็จใน 2-10 วินาที.
หลายการศึกษาได้พยายามที่จะประเมินเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันสำหรับโปรแกรมจาวาโดยใช้ชุดต่างๆของมาตรฐานที่กล่าวถึงในมาตรา 5 การประเมินผลการปฏิบัติงานของเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันจะไม่สมบูรณ์ แต่เนื่องจากขาดชุดมาตรฐานของมาตรฐานจาวา นอกจากนี้ยังมีหลายเทคนิคที่ได้รับการประเมินที่ไม่ได้ใช้งานที่สมบูรณ์ของ JVM และมาตรฐานที่ได้รับการทำงานที่หลากหลายของการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์พื้นฐาน ในขณะที่ไม่สมบูรณ์และยากที่จะเปรียบเทียบโดยตรงผลการปฏิบัติงานเหล่านี้จะให้ความหมายที่ จำกัด ของการเปรียบเทียบเทคนิคทางเลือกที่จะตรวจสอบว่าคนที่อาจอาจมีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและสิ่งที่ระดับ
ตารางที่ 2 สรุปผลการดำเนินงานที่สัมพันธ์กันของเทคนิคต่างๆขึ้นอยู่กับผลการรายงาน แต่ตัวเลขเพียงอย่างเดียวไม่ได้พิสูจน์ความเหนือกว่าของเทคนิคหนึ่งมากกว่าอีกเมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคทางเลือกสำหรับการดำเนิน java, มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณารายละเอียดการดำเนินงานของแต่ละเทคนิค เพื่อสนับสนุนการดำเนินการที่สมบูรณ์ของ JVM วิธีการรันไทม์ใดควรรวมถึงการเก็บขยะการจัดการข้อยกเว้นและการสนับสนุนด้าย อย่างไรก็ตามแต่ละคุณลักษณะเหล่านี้สามารถผลิตค่าใช้จ่ายดำเนินการที่สำคัญอาจจะเป็น ด้วยเหตุนี้เทคนิคที่มี collectionwill ขยะต้องใช้เวลามากขึ้นในการรันโค้ดจาวากว่าเทคนิคที่คล้ายกันที่ไม่สนับสนุนการเก็บขยะ ผู้อ่านจะเตือนว่าบางส่วนของค่าที่รายงานเห็นได้ชัดว่าไม่รวมถึงผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายเหล่านี้ ตารางที่ 3 รายการไม่ว่าจะเป็นเทคนิคการดำเนินการแต่ละรวมถึงการสนับสนุนการจัดการข้อยกเว้น multithreading และการเก็บขยะนอกจากนี้การประเมินผลการปฏิบัติงานที่ใช้ความหลากหลายของมาตรฐานที่แตกต่างกันทำให้ยากที่จะเปรียบเทียบเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันโดยตรง
ในปัจจุบันการทำงานของจาวาล่ามมักจะเป็นเรื่องเกี่ยวกับ 10-50 ครั้งช้ากว่าครวบรวมผลการดำเนินงาน [จาวาคอมไพเลอร์เทคโนโลยี] เรียบเรียงไมโครซอฟท์รวมอยู่ใน jccv2 ภาพ0 ได้รับการรายงานเพื่อให้บรรลุประมาณ 23% ของ "ทั่วไป" ผลการดำเนินงานที่รวบรวมค นั่นคือคอมไพเลอร์ JIT นี้ผลิตรหัสที่รันประมาณ 4 ครั้งช้ากว่ารหัสครวบรวม เมื่อเทียบกับล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์ แต่การเร่งความเร็วเฉลี่ยของ 5.6 ได้ [hsieh ตอัล 1997]การประเมินผลงานนี้ได้ดำเนินการเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินผลการคอมไพเลอร์โดยตรงสุทธิโดยใช้ความหลากหลายของโปรแกรมมาตรฐานโดยเฉพาะอย่างยิ่งห้องน้ำยูนิกซ์สาธารณูปโภค cmp, des, andgrep; รุ่น java ของ benchmarks026.compress spec, 099.go, 130.li , and129.compress; ค / ccccodessieve, linpack ปี่, โอเทลโล, andcup และ thejavac คอมไพเลอร์จาวา bytecode
ไซแมนเทคคาเฟ่ JIT คอมไพเลอร์ได้รับการแสดงที่จะมีประมาณ 5 ครั้งได้เร็วขึ้นโดยเฉลี่ยกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์ขึ้นอยู่กับรุ่น java ของโปรแกรมค cmp, grep, ห้องน้ำ, ปี่, ตะแกรงและบีบอัด [hsieh ตอัล . 1996] ibm JIT คอมไพเลอร์ v3.0 ซึ่งใช้ชุดที่กว้างขวางของการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการเกี่ยวกับ 6.6 ครั้งเร็วกว่าของไอบีเอ็มเพิ่มพอร์ตของ jdk1.1.6 ดวงอาทิตย์ [เบิร์คและอัล 1999]การวิเคราะห์ผลการดำเนินงานได้รับการดำเนินการโดยใช้ข้อมูลจำเพาะสี่ jvm98 มาตรฐานโปรแกรมบีบอัดฐานข้อมูล, javac และแจ็ค
Kaffe (รุ่น 0.9.2) โดยปกติจะดำเนินการเกี่ยวกับ 2.4 เท่าเร็วกว่าล่าม jdk1.1.1 ดวงอาทิตย์เพื่อนบ้านมาตรฐาน (ดำเนินการเฉลี่ยเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด) em3d (ดำเนินการจำลองแม่เหล็กไฟฟ้าบนกราฟ) Huffman (ดำเนินการบีบอัดสตริง / ขั้นตอนวิธีการบีบอัด)และ bitonic หา [azevedo ตอัล 1999] โกโก้ช่วยเพิ่มเวลาการดำเนิน java โดยปัจจัยที่ 5.4 เฉลี่ยมากกว่าดวงอาทิตย์ล่าม java [krall และGräfl 1997] ผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ได้รับการใช้มาตรฐาน programsjavalex, javac, เอสเพรสโซ toba, ถ้วย andjava เมื่อเทียบกับโปรแกรมครวบรวมที่ดีที่สุดในระดับสูงสุดแม้ว่าต้นโกโก้ (ที่มีขอบเขตแถวตรวจสอบและแม่นยำยกเว้นจุดลอยปิดการใช้งาน) ดำเนินการเกี่ยวกับ 1.66 เท่าช้า เปรียบเทียบกับโปรแกรมครวบรวมได้ดำเนินการโดยใช้ programssieve นอกจากนี้และ linpack ตั้งแต่เหล่านี้เป็นโปรแกรมขนาดเล็กมากความแตกต่างประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับรหัสรวบรวมคมีแนวโน้มที่จะสูงขึ้นเมื่อนำไปใช้กับการใช้งานจริง
คอมไพเลอร์ Ajit ดำเนินการเกี่ยวกับ 3.4 ครั้งดีกว่าล่าม jdk1.1.1 ดวงอาทิตย์และเกี่ยวกับ 1.46 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ Kaffe JIT เพื่อมาตรฐาน neigbor, em3d Huffman และ bitonic หา [azevedo ตอัล 1999]
ผลการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของจำนวนคอมไพเลอร์โดยตรงแสดงให้เห็นผลการดำเนินงานที่สูงขึ้นของพวกเขาเมื่อเทียบกับล่ามและคอมไพเลอร์ JIT คอมไพเลอร์สุทธิตัวอย่างเช่นประสบความสำเร็จในการเร่งความเร็วได้ถึง 45.6 เมื่อเทียบกับล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์ด้วยการเร่งความเร็วเฉลี่ยประมาณ 17.3 [hsieh ตอัล 1997] เมื่อเทียบกับไมโครซอฟท์ JIT, สุทธิประมาณ 3 ครั้งได้เร็วขึ้นเฉลี่ยและขณะนี้ประสบความสำเร็จใน 54% ของประสิทธิภาพการทำงานของรหัสครวบรวม คอมไพเลอร์สุทธิใช้เครื่องหมายและกวาดเก็บขยะตามค่าใช้จ่ายในการเก็บขยะจะลดลงบ้างโดยเรียกเก็บขยะเฉพาะเมื่อใช้หน่วยความจำถึงขีด จำกัด ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าบางส่วน มาตรฐานที่ใช้ในการประเมินสุทธิรวม utilitieswc ยูนิกซ์ cmp, des, andgrep; รุ่น java ของข้อมูลจำเพาะของเกณฑ์มาตรฐาน 026.compress, 099.go, 132.ijpeg และ 129.compress; ค / ccccodessieve, linpack, ปี่โอเทลโล , andcup;และรหัส java jbytemark andjavac
ทำให้คาเฟอีนคอมไพเลอร์โดยเฉลี่ย 68 เปอร์เซ็นต์ของความเร็วของรหัสครวบรวม [hseih ตอัล 1996] มันวิ่ง 4.7 ครั้งเร็วกว่าไซแมนเทคคาเฟ่ JIT คอมไพเลอร์และ 20 ครั้งเร็วกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์ รายงานผลการดำเนินงานของคาเฟอีนจะดีกว่าคอมไพเลอร์เน็ตเพราะมันไม่ได้รวมไปถึงการเก็บขยะและการสนับสนุนด้ายมาตรฐานที่ใช้ arecmp, grep, ห้องน้ำ, ปี่, ตะแกรง, andcompress
ผลการปฏิบัติงานที่ได้รับการ hpcj แสดง speedup เฉลี่ย 10 กว่า ibm Aix jvm1.0.2 ล่าม [Seshadri 1997] hpcj เป็นประมาณ 6 ครั้งเร็วกว่า ibm คอมไพเลอร์ Aix JIT (รุ่น 1.0) ผล hpcj รวมถึงผลกระทบของกลไกการอนุรักษ์เก็บขยะการจัดการข้อยกเว้นและการสนับสนุนด้ายประสิทธิภาพการทำงานได้รับการประเมินโดยใช้หมายเลขของมาตรฐานการประมวลผลภาษาคือ javac jacorb, (CORBA / idl การแปล java) toba, javalex, javaparser, Javacup และโจ๊บ
รหัสที่สร้างโดย toba bytecode คอมไพเลอร์เมื่อใช้เก็บอนุรักษ์ขยะด้ายแพคเกจและการจัดการข้อยกเว้นมีการแสดงที่จะเรียกใช้ 5.4 ครั้งเร็วกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์และ 16 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ฝรั่ง JIT [proebsting ตอัล 1997] ผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับ benchmarksjavalex, Javacup, javac, เอสเพรสโซ toba, jhlzip, andjhlunzip
Harissa แปล bytecode การคดำเนินการประมาณ 5 ครั้งเร็วกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์และ 3.2 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ฝรั่ง JIT ขึ้นอยู่กับโปรแกรม thejavacandjavadocbenchmark [มุลเลอร์และอัล 1997]รุ่นของ Harissa นี้รวมถึงการเก็บขยะอนุรักษ์นิยม แต่ไม่ได้ให้การสนับสนุนด้าย
นอกเหนือไปจากการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของนักแปลความหมายต่างๆและคอมไพเลอร์, การปรับปรุงในการทำงานเนื่องจากการใช้หน่วยประมวลผลจาวายังได้รับการพิจารณา ประสิทธิภาพการทำงานของแกน picojava-i ได้รับการวิเคราะห์โดยการดำเนินสองมาตรฐาน java, javac andraytracer,ที่จำลอง picojava-i หลัก [โอคอนเนอร์และ Tremblay 1997] ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าหลัก picojavai จำลองรันรหัสจาวาประมาณ 12 ครั้งเร็วกว่าล่าม jdk1.0.2 ดวงอาทิตย์และประมาณ 5 ครั้งเร็วกว่าร้านกาแฟ v1.5 JIT คอมไพเลอร์ไซแมนเทคดำเนินการในการประมวลผล Pentium ในอัตรานาฬิกาเท่ากับ ในการจำลองของแกน picojava-i,ผลของการเก็บขยะที่ถูกลดลงโดยการจัดสรรเป็นจำนวนมากของหน่วยความจำเพื่อการใช้งาน
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการจำลองที่ใช้ในการประมวลผลจาวาที่เสนอ [vijaykrishnan ตอัล 1998] แสดงให้เห็นว่าแคชวัตถุที่อยู่เสมือนลดถึง 1.95 รอบต่อการเข้าถึงวัตถุเมื่อเทียบกับการจัดการต่อเนื่องและรูปแบบการค้นหาวัตถุคุณลักษณะการดำเนินการพับขยายช่วยลดโหลดซ้ำซ้อนและร้านค้าที่เป็นประมาณ 9% ของคำแนะนำแบบไดนามิกของมาตรฐานการศึกษา (javac, javadoc, disasmb, sprdsheet, andjavalex)
คร่าว ๆ สรุปอาร์เรย์ของการเปรียบเทียบผลการดำเนินงานนี้ถือว่าเรามีโปรแกรม java ที่ใช้เวลา 100 วินาทีในการดำเนินการด้วยการล่ามคอมไพเลอร์ JIT จะดำเนินการ programin นี้ 10-50 วินาที แปล bytecode แนวโน้มที่จะผลิตระยะเวลาดำเนินการประมาณ 20 วินาที java โดยตรงกับการรวบรวมรหัสพื้นเมืองจะส่งผลให้ในเวลาปฏิบัติการประมาณ 5 วินาทีที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันเป็นล่ามหน่วยประมวลผลจาวาดำเนินการด้วยเทคโนโลยีที่เทียบเท่ามีโอกาสที่จะบันทึกเวลาการทำงานของ 5-10 วินาที ในที่สุดโปรแกรมคเทียบเท่าที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันจะแล้วเสร็จใน 2-10 วินาที.
การแปล กรุณารอสักครู่..
6 เปรียบเทียบประสิทธิภาพ
หลายการศึกษาได้พยายามประเมินเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันสำหรับชุดต่าง ๆ ของเกณฑ์มาตรฐานที่กล่าวถึงในหมวดที่ 5 การใช้โปรแกรม Java การประเมินประสิทธิภาพของเทคนิคการดำเนินการต่าง ๆ ไม่สมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีชุดมาตรฐานของเกณฑ์มาตรฐานจาวา ยัง หลายเทคนิคที่ได้รับการประเมินไม่ได้ปฏิบัติการสมบูรณ์ของ JVM และเกณฑ์มาตรฐานมีการเรียกใช้บนความหลากหลายของการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ต้นแบบ ในขณะที่ไม่สมบูรณ์ และยากที่จะเปรียบเทียบโดยตรง ประสิทธิภาพผลลัพธ์เหล่านี้ให้จำกัดวิธีการเปรียบเทียบเทคนิคอื่นใดอาจมีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน และในระดับใดอาจกำหนด
ตาราง 2 สรุปประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของเทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้รายงานผล อย่างไรก็ตาม ตัวเลขเพียงอย่างเดียวไม่พิสูจน์ปมหนึ่งเทคนิคกว่าอีก เมื่อเปรียบเทียบทางเทคนิคสำหรับการดำเนินการของ Java มันจะต้องพิจารณารายละเอียดการดำเนินแต่ละเทคนิค เพื่อสนับสนุนการดำเนินการเสร็จสมบูรณ์ของ JVM วิธีใด ๆ ขณะทำงานควรมีเก็บรวบรวมขยะ การจัดการข้อยกเว้น และสนับสนุนหัวข้อ อย่างไรก็ตาม แต่ละคุณลักษณะเหล่านี้สามารถผลิตค่าใช้จ่ายในการดำเนินการอาจพบ ดังนั้น เทคนิคที่มีขยะ collectionwill ต้องใช้เวลาในการดำเนินการรหัส Java กว่าเทคนิคคล้ายคลึงกันที่สนับสนุนการเก็บรวบรวมขยะ ผู้อ่านจะเตือนว่า มีบางค่ารายงานเห็นได้ชัดไม่รวมผลผลิตเหล่านี้ ตาราง 3 แสดงว่าแต่ละเทคนิคการดำเนินการรวมถึงการสนับสนุนการจัดการข้อยกเว้น มัลติเธรด การเก็บรวบรวมขยะ นอกจากนี้ ประเมินประสิทธิภาพใช้เกณฑ์มาตรฐานที่แตกต่างกันทำให้ยากที่จะเปรียบเทียบเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันตรงที่หลากหลาย
ในปัจจุบัน ประสิทธิภาพการทำงานของ Java โง่ได้โดยทั่วไปเกี่ยวกับ 10–50 เวลาช้ากว่าคอมไพล์ C ประสิทธิภาพ [เทคโนโลยีจาวาคอมไพเลอร์] คอมไพเลอร์ Microsoft JIT ที่รวมอยู่ใน JCCv2 ภาพ0 ได้รับรายงานได้ประมาณ 23% ของประสิทธิภาพ C คอมไพล์ "ทั่วไป" นั่นคือ นี้คอมไพเลอร์ JIT สร้างรหัสที่ดำเนินการช้ากว่าคอมไพล์รหัส C ประมาณ 4 ครั้ง เมื่อเทียบกับตัวแปล JDK1.0.2 อาทิตย์ ไร speedup การเฉลี่ยของ 5.6 ได้รับ [Hsieh et al. 1997] ทำการประเมินประสิทธิภาพการทำงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของการประเมินโดยใช้หลายเกณฑ์มาตรฐานโปรแกรม โดยเฉพาะ สาธารณูปโภค Unix คอมไพเลอร์โดยตรงสุทธิสุขา cmp, des, andgrep Java เวอร์ชันของข้อมูลจำเพาะ benchmarks026.compress, 099.go, 130.li, and129.compress C/CCCcodesSieve, Linpack, Pi โอเทลโล andcup และ thejavac จาวาคอมไพเลอร์ bytecode
คอมไพเลอร์ JIT คาเฟ่ของ Symantec ได้รับการแสดงให้เร็วขึ้น 5 เท่า เฉลี่ย กว่าล่าม JDK1.0.2 ซันตามรุ่น Java C โปรแกรม cmp, grep สุขา Pi ตะแกรง และประคบ [Hsieh et al. 1996] IBM JIT คอมไพเลอร์ v3.0 ซึ่งใช้ชุดที่เพิ่มประสิทธิภาพเป็นอย่างละเอียด ทำประมาณ 6.6 ครั้งเร็วกว่าของ IBM เพิ่มพอร์ตซัน JDK1.1.6 [ลิตี้เบอร์กร้อยเอ็ด al. 1999] ทำการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานโดยใช้โปรแกรมมาตรฐานข้อมูลจำเพาะ JVM98 สี่ตัวประคบ db, javac และแจ็ค
Kaffe (เวอร์ชัน 0.9.2) มักจะทำประมาณ 2.4 เท่าเร็วกว่าล่าม JDK1.1.1 ซันสำหรับเกณฑ์มาตรฐานใกล้เคียง (ทำการหาค่าเฉลี่ยที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้าน), EM3D (ทำแม่เหล็กไฟฟ้าจำลองบนกราฟ), Huffman (ทำเป็นอัลกอริทึมบีบอัด/อัดสาย), และเรียง ลำดับ Bitonic [Azevedo et al. 1999] CACAO เพิ่มเวลาปฏิบัติการ Java โดยตัวของ 5.4 เฉลี่ย ผ่านตัวแปล Sun Java [Krall และ Grafl 1997] ประสิทธิภาพผลลัพธ์เหล่านี้ได้รับการใช้มาตรฐาน programsJavaLex, javac เอสเปร สโซ่ ส่ง ถ้วย andjava เมื่อเทียบกับ C โปรแกรมคอมไพล์ที่เหมาะในระดับสูง แม้ว่า CACAO (พร้อมตรวจสอบขอบเขตของแถวลำดับและแม่นยำลอยจุดเว้นคนพิการ) ทำเวลาช้าลงประมาณ 1.66 การเปรียบเทียบกับ C คอมไพล์โปรแกรมที่ดำเนินการใช้ programsSieve เพิ่ม และ Linpack เนื่องจากเป็นโปรแกรมขนาดเล็กมาก ผลต่างประสิทธิภาพเปรียบเทียบกับการคอมไพล์รหัส C มีแนวโน้มจะสูงขึ้นเมื่อใช้งานจริง
คอมไพเลอร์ AJIT ทำประมาณ 3.4 เวลาดีกว่าล่าม JDK1.1.1 ซัน และเกี่ยวกับเวลา 1.46 เร็วกว่าคอมไพเลอร์ Kaffe JIT สำหรับเกณฑ์มาตรฐาน Neigbor, EM3D, Huffman และ Bitonic เรียงลำดับ [Azevedo et al. 1999]
ประสิทธิภาพการประเมินผลลัพธ์ของคอมไพเลอร์โดยตรงแสดงประสิทธิภาพของพวกเขาสูงขึ้นเมื่อเทียบกับล่ามและคอมไพเลอร์ JIT สุทธิคอมไพเลอร์ เช่น ได้รับ speedup ของถึง 45.6 เมื่อเปรียบเทียบกับตัวแปล JDK1.0.2 อาทิตย์ กับ speedup การเฉลี่ยของประมาณ 17.3 [Hsieh et al. 1997] เปรียบเทียบกับจิต Microsoft สุทธิเป็นประมาณ 3 ครั้งได้เร็วขึ้น เฉลี่ย และ 54% ของประสิทธิภาพการทำงานของคอมไพล์รหัส C ที่ได้รับในปัจจุบัน คอมไพเลอร์สุทธิใช้ขยะหมาย และกวาดตามเก็บ ค่อนข้างมีลดค่าโสหุ้ยของการเก็บรวบรวมขยะ โดยเรียกเก็บขยะเฉพาะเมื่อใช้หน่วยความจำถึงวงเงินที่กำหนดไว้ล่วงหน้าบาง เกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ในการประเมิน NET รวม Unix utilitieswc, cmp, des, andgrep รุ่น Java ของเกณฑ์มาตรฐานข้อมูลจำเพาะ 026.compress, 099.go, 132.ijpeg, 129.compress C/CCCcodesSieve, Linpack, Pi โอเทลโล andcup และจาวารหัส JBYTEmark andjavac
ทำคอมไพเลอร์คาเฟอีนให้ เฉลี่ย ร้อยละ 68 ของความเร็วในการคอมไพล์รหัส C [Hseih et al. 1996] รัน 4.7 ครั้งเร็ว กว่าคอมไพเลอร์ JIT คาเฟ่ของ Symantec และ 20 เท่าเร็วกว่าล่าม JDK1.0.2 ซัน รายงานผลการดำเนินงานของคาเฟอีนจะดีกว่าคอมไพเลอร์สุทธิตั้งแต่รวมเก็บรวบรวมขยะและสนับสนุนหัวข้อ เกณฑ์มาตรฐานการใช้ arecmp, grep สุขา Pi ตะแกรง andcompress
ผลลัพธ์ประสิทธิภาพได้ดู HPCJ speedup เฉลี่ย 10 กว่า IBM อิ๊กซ์ซอง JVM1.0.2 ล่าม [Seshadri 1997] HPCJ จะประมาณ 6 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ JIT อิ๊กซ์ซอง IBM (รุ่น 1.0) HPCJ ผลรวมผลกระทบของขยะหัวเก่าชุดกลไก การจัดการข้อยกเว้น และสนับสนุนหัวข้อ ผลการดำเนินงานถูกประเมินโดยใช้เกณฑ์มาตรฐาน การประมวลผลได้แก่ภาษา javac, JacorB (ความ CORBA/IDL จะแปล Java), ส่ง JavaLex, JavaParser, JavaCup และ Jobe จำนวน
สร้างขึ้น โดยคอมไพเลอร์ bytecode ส่งเมื่อใช้ตัวเก็บรวบรวมขยะหัวเก่า แพคเกจหัวข้อ และการ จัดการข้อยกเว้น รหัสแสดงการรันเวลา 5.4 เร็วกว่าล่าม JDK1.0.2 ซันและ 16 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ JIT ฝรั่ง [Proebsting et al. 1997] ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับ benchmarksJavaLex, JavaCup, javac เอสเปรสโซ่ ส่ง JHLZip, andJHLUnzip
การแปล bytecode C Harissa ทำประมาณ 5 ครั้งเร็ว กว่าล่าม JDK1.0.2 ซัน และ 3.2 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ JIT ฝรั่งตามโปรแกรม thejavacandjavadocbenchmark [มูลเลอร์ et al. 1997] รุ่นนี้ Harissa รวมเก็บขยะหัวเก่า แต่ให้การสนับสนุนหัวข้อ
ในนอกเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของล่ามและคอมไพเลอร์ต่าง ๆ ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเนื่องจากการใช้ตัวประมวลผลจาวาได้ยังรับพิจารณา ประสิทธิภาพของการ picoJava-ฉันหลักถูกวิเคราะห์ โดยดำเนินการตามเกณฑ์มาตรฐาน Java 2, javac andRaytracer ใน picoJava จำลอง-หลัก [โอและ Tremblay 1997] ผลลัพธ์แสดงว่า หลัก picoJavaI จำลองดำเนินการรหัส Java ประมาณ 12 ครั้งเร็วกว่าล่าม JDK1.0.2 อาทิตย์ และประมาณ 5 ครั้งเร็วกว่าคาเฟ่ของ Symantec คืนชีพ JIT คอมไพเลอร์ดำเนินบนโปรเซสเซอร์ Pentium ที่มีอัตราเท่ากับนาฬิกา ในการจำลองแบบ picoJava-ฉันหลัก ผลของการเก็บรวบรวมขยะถูกย่อให้เล็กสุด โดยการปันส่วนหน่วยความจำสำหรับโปรแกรมประยุกต์จำนวนมาก
การวิเคราะห์แบบจำลองสถานการณ์ประสิทธิภาพของตัวประมวลผลการจาวาเสนอ [Vijaykrishnan et al. 1998] แสดงว่า แควัตถุที่อยู่เสมือนลดรอบถึง 1.95 ต่อเมื่อเทียบกับแบบซีเรียลไลซ์วัตถุและจัดการค้นหาแผนการเข้าถึงวัตถุ ลักษณะการพับแบบขยายกำจัดโหลดซ้ำซ้อนและร้านค้าที่เป็นประมาณ 9% ของคำสั่งแบบไดนามิกของเกณฑ์มาตรฐานศึกษา (javac, javadoc, disasmb, sprdsheet, andJavaLex)
การคร่าว ๆ สรุปเปรียบเทียบประสิทธิภาพนี้มาย สมมติว่า เรามีโปรแกรมจาวาที่ใช้เวลา 100 วินาทีปลิดชีพ ด้วยการล่าม คอมไพเลอร์ JIT จะดำเนินนี้ programin 10–50 วินาที แปล bytecode มีแนวโน้มจะทำเวลาการดำเนินการประมาณ 20 วินาที Java โดยตรงการคอมไพล์รหัสภาษาจะส่งผลในเวลาการดำเนินการประมาณ 5 วินาทีทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันเป็นตัวแปล ตัวประมวลผลจาวาที่ใช้เทคโนโลยีเทียบเท่าจะบันทึกเวลาการดำเนินการของ 5–10 วินาที ในที่สุด โปรแกรม C เท่าทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันจะเสร็จสมบูรณ์ในวินาที 2–10.
หลายการศึกษาได้พยายามประเมินเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันสำหรับชุดต่าง ๆ ของเกณฑ์มาตรฐานที่กล่าวถึงในหมวดที่ 5 การใช้โปรแกรม Java การประเมินประสิทธิภาพของเทคนิคการดำเนินการต่าง ๆ ไม่สมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีชุดมาตรฐานของเกณฑ์มาตรฐานจาวา ยัง หลายเทคนิคที่ได้รับการประเมินไม่ได้ปฏิบัติการสมบูรณ์ของ JVM และเกณฑ์มาตรฐานมีการเรียกใช้บนความหลากหลายของการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ต้นแบบ ในขณะที่ไม่สมบูรณ์ และยากที่จะเปรียบเทียบโดยตรง ประสิทธิภาพผลลัพธ์เหล่านี้ให้จำกัดวิธีการเปรียบเทียบเทคนิคอื่นใดอาจมีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน และในระดับใดอาจกำหนด
ตาราง 2 สรุปประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของเทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้รายงานผล อย่างไรก็ตาม ตัวเลขเพียงอย่างเดียวไม่พิสูจน์ปมหนึ่งเทคนิคกว่าอีก เมื่อเปรียบเทียบทางเทคนิคสำหรับการดำเนินการของ Java มันจะต้องพิจารณารายละเอียดการดำเนินแต่ละเทคนิค เพื่อสนับสนุนการดำเนินการเสร็จสมบูรณ์ของ JVM วิธีใด ๆ ขณะทำงานควรมีเก็บรวบรวมขยะ การจัดการข้อยกเว้น และสนับสนุนหัวข้อ อย่างไรก็ตาม แต่ละคุณลักษณะเหล่านี้สามารถผลิตค่าใช้จ่ายในการดำเนินการอาจพบ ดังนั้น เทคนิคที่มีขยะ collectionwill ต้องใช้เวลาในการดำเนินการรหัส Java กว่าเทคนิคคล้ายคลึงกันที่สนับสนุนการเก็บรวบรวมขยะ ผู้อ่านจะเตือนว่า มีบางค่ารายงานเห็นได้ชัดไม่รวมผลผลิตเหล่านี้ ตาราง 3 แสดงว่าแต่ละเทคนิคการดำเนินการรวมถึงการสนับสนุนการจัดการข้อยกเว้น มัลติเธรด การเก็บรวบรวมขยะ นอกจากนี้ ประเมินประสิทธิภาพใช้เกณฑ์มาตรฐานที่แตกต่างกันทำให้ยากที่จะเปรียบเทียบเทคนิคการดำเนินการที่แตกต่างกันตรงที่หลากหลาย
ในปัจจุบัน ประสิทธิภาพการทำงานของ Java โง่ได้โดยทั่วไปเกี่ยวกับ 10–50 เวลาช้ากว่าคอมไพล์ C ประสิทธิภาพ [เทคโนโลยีจาวาคอมไพเลอร์] คอมไพเลอร์ Microsoft JIT ที่รวมอยู่ใน JCCv2 ภาพ0 ได้รับรายงานได้ประมาณ 23% ของประสิทธิภาพ C คอมไพล์ "ทั่วไป" นั่นคือ นี้คอมไพเลอร์ JIT สร้างรหัสที่ดำเนินการช้ากว่าคอมไพล์รหัส C ประมาณ 4 ครั้ง เมื่อเทียบกับตัวแปล JDK1.0.2 อาทิตย์ ไร speedup การเฉลี่ยของ 5.6 ได้รับ [Hsieh et al. 1997] ทำการประเมินประสิทธิภาพการทำงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของการประเมินโดยใช้หลายเกณฑ์มาตรฐานโปรแกรม โดยเฉพาะ สาธารณูปโภค Unix คอมไพเลอร์โดยตรงสุทธิสุขา cmp, des, andgrep Java เวอร์ชันของข้อมูลจำเพาะ benchmarks026.compress, 099.go, 130.li, and129.compress C/CCCcodesSieve, Linpack, Pi โอเทลโล andcup และ thejavac จาวาคอมไพเลอร์ bytecode
คอมไพเลอร์ JIT คาเฟ่ของ Symantec ได้รับการแสดงให้เร็วขึ้น 5 เท่า เฉลี่ย กว่าล่าม JDK1.0.2 ซันตามรุ่น Java C โปรแกรม cmp, grep สุขา Pi ตะแกรง และประคบ [Hsieh et al. 1996] IBM JIT คอมไพเลอร์ v3.0 ซึ่งใช้ชุดที่เพิ่มประสิทธิภาพเป็นอย่างละเอียด ทำประมาณ 6.6 ครั้งเร็วกว่าของ IBM เพิ่มพอร์ตซัน JDK1.1.6 [ลิตี้เบอร์กร้อยเอ็ด al. 1999] ทำการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานโดยใช้โปรแกรมมาตรฐานข้อมูลจำเพาะ JVM98 สี่ตัวประคบ db, javac และแจ็ค
Kaffe (เวอร์ชัน 0.9.2) มักจะทำประมาณ 2.4 เท่าเร็วกว่าล่าม JDK1.1.1 ซันสำหรับเกณฑ์มาตรฐานใกล้เคียง (ทำการหาค่าเฉลี่ยที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้าน), EM3D (ทำแม่เหล็กไฟฟ้าจำลองบนกราฟ), Huffman (ทำเป็นอัลกอริทึมบีบอัด/อัดสาย), และเรียง ลำดับ Bitonic [Azevedo et al. 1999] CACAO เพิ่มเวลาปฏิบัติการ Java โดยตัวของ 5.4 เฉลี่ย ผ่านตัวแปล Sun Java [Krall และ Grafl 1997] ประสิทธิภาพผลลัพธ์เหล่านี้ได้รับการใช้มาตรฐาน programsJavaLex, javac เอสเปร สโซ่ ส่ง ถ้วย andjava เมื่อเทียบกับ C โปรแกรมคอมไพล์ที่เหมาะในระดับสูง แม้ว่า CACAO (พร้อมตรวจสอบขอบเขตของแถวลำดับและแม่นยำลอยจุดเว้นคนพิการ) ทำเวลาช้าลงประมาณ 1.66 การเปรียบเทียบกับ C คอมไพล์โปรแกรมที่ดำเนินการใช้ programsSieve เพิ่ม และ Linpack เนื่องจากเป็นโปรแกรมขนาดเล็กมาก ผลต่างประสิทธิภาพเปรียบเทียบกับการคอมไพล์รหัส C มีแนวโน้มจะสูงขึ้นเมื่อใช้งานจริง
คอมไพเลอร์ AJIT ทำประมาณ 3.4 เวลาดีกว่าล่าม JDK1.1.1 ซัน และเกี่ยวกับเวลา 1.46 เร็วกว่าคอมไพเลอร์ Kaffe JIT สำหรับเกณฑ์มาตรฐาน Neigbor, EM3D, Huffman และ Bitonic เรียงลำดับ [Azevedo et al. 1999]
ประสิทธิภาพการประเมินผลลัพธ์ของคอมไพเลอร์โดยตรงแสดงประสิทธิภาพของพวกเขาสูงขึ้นเมื่อเทียบกับล่ามและคอมไพเลอร์ JIT สุทธิคอมไพเลอร์ เช่น ได้รับ speedup ของถึง 45.6 เมื่อเปรียบเทียบกับตัวแปล JDK1.0.2 อาทิตย์ กับ speedup การเฉลี่ยของประมาณ 17.3 [Hsieh et al. 1997] เปรียบเทียบกับจิต Microsoft สุทธิเป็นประมาณ 3 ครั้งได้เร็วขึ้น เฉลี่ย และ 54% ของประสิทธิภาพการทำงานของคอมไพล์รหัส C ที่ได้รับในปัจจุบัน คอมไพเลอร์สุทธิใช้ขยะหมาย และกวาดตามเก็บ ค่อนข้างมีลดค่าโสหุ้ยของการเก็บรวบรวมขยะ โดยเรียกเก็บขยะเฉพาะเมื่อใช้หน่วยความจำถึงวงเงินที่กำหนดไว้ล่วงหน้าบาง เกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ในการประเมิน NET รวม Unix utilitieswc, cmp, des, andgrep รุ่น Java ของเกณฑ์มาตรฐานข้อมูลจำเพาะ 026.compress, 099.go, 132.ijpeg, 129.compress C/CCCcodesSieve, Linpack, Pi โอเทลโล andcup และจาวารหัส JBYTEmark andjavac
ทำคอมไพเลอร์คาเฟอีนให้ เฉลี่ย ร้อยละ 68 ของความเร็วในการคอมไพล์รหัส C [Hseih et al. 1996] รัน 4.7 ครั้งเร็ว กว่าคอมไพเลอร์ JIT คาเฟ่ของ Symantec และ 20 เท่าเร็วกว่าล่าม JDK1.0.2 ซัน รายงานผลการดำเนินงานของคาเฟอีนจะดีกว่าคอมไพเลอร์สุทธิตั้งแต่รวมเก็บรวบรวมขยะและสนับสนุนหัวข้อ เกณฑ์มาตรฐานการใช้ arecmp, grep สุขา Pi ตะแกรง andcompress
ผลลัพธ์ประสิทธิภาพได้ดู HPCJ speedup เฉลี่ย 10 กว่า IBM อิ๊กซ์ซอง JVM1.0.2 ล่าม [Seshadri 1997] HPCJ จะประมาณ 6 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ JIT อิ๊กซ์ซอง IBM (รุ่น 1.0) HPCJ ผลรวมผลกระทบของขยะหัวเก่าชุดกลไก การจัดการข้อยกเว้น และสนับสนุนหัวข้อ ผลการดำเนินงานถูกประเมินโดยใช้เกณฑ์มาตรฐาน การประมวลผลได้แก่ภาษา javac, JacorB (ความ CORBA/IDL จะแปล Java), ส่ง JavaLex, JavaParser, JavaCup และ Jobe จำนวน
สร้างขึ้น โดยคอมไพเลอร์ bytecode ส่งเมื่อใช้ตัวเก็บรวบรวมขยะหัวเก่า แพคเกจหัวข้อ และการ จัดการข้อยกเว้น รหัสแสดงการรันเวลา 5.4 เร็วกว่าล่าม JDK1.0.2 ซันและ 16 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ JIT ฝรั่ง [Proebsting et al. 1997] ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับ benchmarksJavaLex, JavaCup, javac เอสเปรสโซ่ ส่ง JHLZip, andJHLUnzip
การแปล bytecode C Harissa ทำประมาณ 5 ครั้งเร็ว กว่าล่าม JDK1.0.2 ซัน และ 3.2 ครั้งเร็วกว่าคอมไพเลอร์ JIT ฝรั่งตามโปรแกรม thejavacandjavadocbenchmark [มูลเลอร์ et al. 1997] รุ่นนี้ Harissa รวมเก็บขยะหัวเก่า แต่ให้การสนับสนุนหัวข้อ
ในนอกเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของล่ามและคอมไพเลอร์ต่าง ๆ ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเนื่องจากการใช้ตัวประมวลผลจาวาได้ยังรับพิจารณา ประสิทธิภาพของการ picoJava-ฉันหลักถูกวิเคราะห์ โดยดำเนินการตามเกณฑ์มาตรฐาน Java 2, javac andRaytracer ใน picoJava จำลอง-หลัก [โอและ Tremblay 1997] ผลลัพธ์แสดงว่า หลัก picoJavaI จำลองดำเนินการรหัส Java ประมาณ 12 ครั้งเร็วกว่าล่าม JDK1.0.2 อาทิตย์ และประมาณ 5 ครั้งเร็วกว่าคาเฟ่ของ Symantec คืนชีพ JIT คอมไพเลอร์ดำเนินบนโปรเซสเซอร์ Pentium ที่มีอัตราเท่ากับนาฬิกา ในการจำลองแบบ picoJava-ฉันหลัก ผลของการเก็บรวบรวมขยะถูกย่อให้เล็กสุด โดยการปันส่วนหน่วยความจำสำหรับโปรแกรมประยุกต์จำนวนมาก
การวิเคราะห์แบบจำลองสถานการณ์ประสิทธิภาพของตัวประมวลผลการจาวาเสนอ [Vijaykrishnan et al. 1998] แสดงว่า แควัตถุที่อยู่เสมือนลดรอบถึง 1.95 ต่อเมื่อเทียบกับแบบซีเรียลไลซ์วัตถุและจัดการค้นหาแผนการเข้าถึงวัตถุ ลักษณะการพับแบบขยายกำจัดโหลดซ้ำซ้อนและร้านค้าที่เป็นประมาณ 9% ของคำสั่งแบบไดนามิกของเกณฑ์มาตรฐานศึกษา (javac, javadoc, disasmb, sprdsheet, andJavaLex)
การคร่าว ๆ สรุปเปรียบเทียบประสิทธิภาพนี้มาย สมมติว่า เรามีโปรแกรมจาวาที่ใช้เวลา 100 วินาทีปลิดชีพ ด้วยการล่าม คอมไพเลอร์ JIT จะดำเนินนี้ programin 10–50 วินาที แปล bytecode มีแนวโน้มจะทำเวลาการดำเนินการประมาณ 20 วินาที Java โดยตรงการคอมไพล์รหัสภาษาจะส่งผลในเวลาการดำเนินการประมาณ 5 วินาทีทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันเป็นตัวแปล ตัวประมวลผลจาวาที่ใช้เทคโนโลยีเทียบเท่าจะบันทึกเวลาการดำเนินการของ 5–10 วินาที ในที่สุด โปรแกรม C เท่าทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันจะเสร็จสมบูรณ์ในวินาที 2–10.
การแปล กรุณารอสักครู่..
6 . จากผลการศึกษาหลาย
ซึ่งจะช่วยเพิ่ม ประสิทธิภาพ การเปรียบเทียบได้พยายามที่จะประเมินผลการทำงานที่แตกต่างกันไปสำหรับโปรแกรม Java โดยใช้การใช้งานได้หลากหลายของการวัด ประสิทธิภาพ ที่กล่าวไว้ในส่วนที่ 5 การประเมินผลการทำงานของเทคนิคการประมวลผลที่แตกต่างกันไปจะไม่สมบูรณ์แต่ถึงอย่างไรก็ตามเนื่องจากการขาดการตั้งค่ามาตรฐานของการวัด ประสิทธิภาพ Java นอกจากนั้นยังจำนวนมากใช้เทคนิคการที่ได้มีการประเมินว่าไม่ได้การใช้งานให้เสร็จสมบูรณ์ของ Sun JVM แล้ว Control Panel และการวัด ประสิทธิภาพ ที่ได้รับการใช้งานบนความหลากหลายของการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์พื้นฐาน ในขณะที่ไม่สมบูรณ์และยากที่จะเปรียบเทียบโดยตรงผลการค้นหา ประสิทธิภาพ การทำงานเหล่านี้ทำให้หมายความว่าจำกัด(มหาชน)ที่มีการเปรียบเทียบการใช้เทคนิคทางเลือกที่จะกำหนดได้ว่าคนที่จะทำให้มีการพัฒนาที่อยู่ในและ ประสิทธิภาพ การทำงานในระดับที่อาจทำให้เกิดความเสียหาย
ตาราง 2 สรุป ประสิทธิภาพ เชิงสัมพัทธ์ของเทคนิคต่างๆที่ใช้ในการรายงาน แต่ถึงอย่างไรก็ตามตัวเลขที่อยู่ตามลำพังไม่ได้พิสูจน์ให้เห็นความเหนือกว่าของหนึ่งเทคนิคมากกว่าคนอื่นเมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคการเป็นทางเลือกสำหรับการประมวลผล Java เป็นสิ่งสำคัญในการพิจารณารายละเอียดในการนำไปใช้งานได้โดยการใช้เทคนิคของแต่ละคน ในการสนับสนุนการใช้งานอย่างสมบรูณ์แบบของ Sun JVM แล้ว Control Panel ของแอพพลิเคชันที่ใช้วิธีการใดๆควรจะรวมถึงการเก็บขยะการจัดการกับความผิดปกติและการรองรับชุดคำสั่ง( Thread ) แต่ถึงอย่างไรก็ตามยังมีคุณสมบัติแต่ละอย่างเหล่านี้จะสามารถสร้างขึ้นเหนือศีรษะเป็นไปได้ว่าอาจเป็นการประมวลผลอย่างมาก ดังนั้นเทคนิคที่รวมถึง collectionwill ขยะต้องมีเวลามากขึ้นในการรันโค้ด Java ที่มากกว่าเทคนิคความเหมือนที่ไม่ได้สนับสนุนการเก็บขยะ ตัวอ่านที่เป็นจุดมุ่งหมายที่ค่ารายงานบางส่วนที่เห็นได้ชัดว่าไม่มีผลกระทบเหนือศีรษะเหล่านี้ ตาราง 3 รายการไม่ว่าจะเป็นเทคนิคการประมวลผลแต่ละห้องรวมถึงการสนับสนุนสำหรับการจัดการกับความผิดปกติมัลติเธรดดิ้งและการเก็บขยะยิ่งไปกว่านั้นการทดสอบใช้งาน ประสิทธิภาพ การทำงานที่ใช้ความหลากหลายของการวัด ประสิทธิภาพ ที่แตกต่างกันไปทำให้เป็นการยากที่จะเปรียบเทียบเทคนิคการทำงานที่แตกต่างกันไปโดยตรง
ที่มี ประสิทธิภาพ การทำงานของผู้เป็นล่าม Java คือโดยทั่วไปเกี่ยวกับ 10-50 10-50 10-50 เวลาช้ากว่าคอมไพล์ ประสิทธิภาพ C []เทคโนโลยี Java คอมไพเลอร์ Microsoft ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่รวมอยู่ใน ภาพ jccv 20 ได้รายงานไปยังได้ประมาณ 23% ของ"ตามแบบอย่าง" ประสิทธิภาพ C คอมไพล์ ที่เป็นคอมไพเลอร์ด่านอีป้องนี้จะให้โค้ดที่ใช้ประมาณ 4 ครั้งช้ากว่ารวบรวมรหัส C เมื่อเทียบกับแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามที่รับความเร็วในแต่โดยเฉลี่ย 5.6 ได้[ hsieh et al . 1997 ]โรงแรมแห่งนี้เป็นการประเมินผลและเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินที่สุทธิโดยตรงเช่นคอมไพเลอร์โดยใช้ความหลากหลายของการวัด ประสิทธิภาพ โปรแกรม,อยู่ในยูทิลิตีที่ทำงานบนระบบ UNIX ห้องสุขา,โดย IACC , DES , andgrep ; Java รุ่นที่เครื่องมือค้นหาข้อมูลจำเพาะของ benchmarks026.compress, 099 . GO , 130 . Li , and129.compress; ที่ C / ccccodessieve , linpack , PI ,โอะเธล - โล, andcup ;และ thejavac Java bytecode คอมไพเลอร์.
Symantec Cafe ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่มีการแสดงต้องประมาณ 5 ครั้งได้เร็วขึ้นโดยเฉลี่ยแล้วมากกว่าดวงอาทิตย์ jdk1. 0.2 ผู้เป็นล่ามที่ใช้ในเวอร์ชัน Java ที่ของโดย IACC โปรแกรม C grep ห้องสุขา PI ตะแกรงและบีบอัด[ hsieh et al . 1996 ] IBM ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ v 3.0 ซึ่งจะใช้ตั้งค่าที่หลากหลายของการปรับแต่งจะทำเกี่ยวกับ 6.6 ครั้งได้เร็วกว่าพอร์ตของ IBM ของแสงแดด jdk1. 1.6 [เบิร์ก et al . 1999 ]การวิเคราะห์ ประสิทธิภาพ การทำงานที่ได้ดำเนินการโดยใช้เครื่องมือค้นหาข้อมูลจำเพาะของ Sun JVM แล้ว Control Panel สี่ 98 วัดโปรแกรม - ลูกประคบ dB javac และช่องเสียบ
kaffe (เวอร์ชัน 0.9.2 )โดยปกติแล้วจะทำเกี่ยวกับ 2.4 เท่าและเร็วกว่าแสงแดด jdk1. 1.1 ผู้เป็นล่ามสำหรับการวัด ประสิทธิภาพ เพื่อนบ้าน(ทำเฉลี่ยอยู่ที่อยู่ใกล้ที่สุด - เพื่อนบ้าน) em 3 D (ทำการจำลองคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าในกราฟ) Huffman coding สามารถนำมา(ทำอัลกอริธึมสตริงการบีบอัด/ลดความดันอากาศที่)และ bitonic เรียงลำดับ[ azevedo et al . 1999 ] ต้นโกโก้ช่วยเพิ่มเวลาในการประมวลผล Java โดยปัจจัยหนึ่งที่ 5.4 โดยเฉลี่ยแล้วมากกว่าดวงอาทิตย์ Java ผู้เป็นล่าม[ krall และ grafl 1997 ] ผลการทดสอบ ประสิทธิภาพ การทำงานเหล่านี้ได้โดยใช้ programsjavalex การวัด ประสิทธิภาพ ที่เอสเพรสโซ่ javac toba ถ้วย andjava เมื่อเทียบกับ C รวบรวมโปรแกรมที่ปรับแต่งในระดับสูงสุดแม้จะต้นโกโก้(พร้อมทำการเช็คอินนอกสนามและหลากหลายได้อย่างแม่นยำ Floating Point ยกเว้นถูกยกเลิกใช้งาน)ทำประมาณ 1.66 ครั้งช้าลง การเปรียบเทียบแห่งนี้พร้อมด้วยโปรแกรม C รวบรวมได้ดำเนินการโดยใช้ programssieve ที่ linpack และการเพิ่ม นับจากนี้คือโปรแกรมขนาดเล็กความแตกต่างเป็นอย่างมากเมื่อเทียบกับการที่ให้กับรหัส C โดยมีแนวโน้มจะสูงขึ้นเมื่อนำมาใช้กับแอพพลิเคชั่นแบบเรียลไทม์
คอมไพเลอร์ ajit จะทำเกี่ยวกับ 3.4 ครั้งดีกว่าแสงแดด jdk1. 1.1 ไมโครโฟนสำหรับล่ามและเกี่ยวกับ 1.46 เท่าได้เร็วกว่า kaffe ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่สำหรับการวัด ประสิทธิภาพ neigbor EM 3 D และ bitonic Huffman coding สามารถนำมาเรียง[ azevedo et al . 1999 ] ผลการประเมินผล
ประสิทธิภาพ การทำงานของหมายเลขหนึ่งของคอมไพเลอร์โดยตรงให้ ประสิทธิภาพ สูงขึ้นได้เมื่อเทียบกับคอมไพเลอร์ด่านอีป้องและผู้เป็นล่าม คอมไพเลอร์สุทธิสำหรับตัวอย่างเช่นสามารถรับความเร็วในการทำงานสูงถึง 45.6 เมื่อเทียบกับแสงแดด jdk1 . 0.2 ผู้เป็นล่ามซึ่งมีรับความเร็วในเฉลี่ยประมาณ 17.3 [ hsieh et al . 1997 ] เมื่อเทียบกับ Microsoft ด่านอีป้องสุทธิประมาณ 3 ครั้งได้เร็วขึ้นโดยเฉลี่ยและบรรลุในปัจจุบัน 54% ของการทำงานของรหัส C คอมไพล์ คอมไพเลอร์สุทธิที่ใช้ที่รองกากทำเครื่องหมาย - และการทำความสะอาดที่ใช้ค่าใช้จ่ายในการเก็บขยะที่จะลดลงโดยเรียกใช้งานโถรองถังขยะที่เฉพาะเมื่อการใช้งานหน่วยความจำที่เกินขีดจำกัดที่กำหนดไว้ล่วงหน้าบ้างบางส่วน การวัด ประสิทธิภาพ ที่จะใช้ในการประเมินกำไรสุทธิรวมถึง utilitieswc UNIX โดย IACC des andgrep รุ่น Java ของการวัด ประสิทธิภาพ โดย SPEC 026.compress, 099 ที่ไป 132.129.compress; และ ijpeg C / ccccodessieve ที่ linpack andcup โอะเธล - โล Pi Kitchen and Barและรหัส Java andjavac jbytemark .
อัตราผลตอบแทนคอมไพเลอร์คาเฟอีนที่อยู่ในระดับเฉลี่ย 68% ของความเร็วของรหัส C รวบรวม[ hseih et al . 1996 ] ซึ่งจะทำงานได้เร็วกว่า 4.7 เท่า Symantec Cafe ด่านอีป้องคอมไพเลอร์และ 20 ครั้งได้เร็วกว่าแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามได้ รายงาน ประสิทธิภาพ การทำงานของคาเฟอีนเป็นดีกว่าเช่นคอมไพเลอร์สุทธิเนื่องจากไม่ได้รวมถึงการรองรับชุดคำสั่ง( Thread )และการเก็บขยะการวัด ประสิทธิภาพ ที่ใช้ arecmp grep ห้องสุขา PI ตะแกรง andcompress
การทำงานที่ได้รับสำหรับ hpcj แสดงโดยเฉลี่ยแล้วรับความเร็วในที่ของ 10 กว่า IBM Aix jvm1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามที่ seshadri [ 1997 ] hpcj ประมาณ 6 ครั้งได้เร็วกว่า IBM Aix ด่านอีป้องคอมไพเลอร์(เวอร์ชัน 1.0 ) ผลการ hpcj ที่รวมถึงผลกระทบของแนวคิดอนุรักษ์นิยมกลไกการเก็บขยะการยกเว้นการจัดการและการรองรับชุดคำสั่ง( Thread )ที่ประสิทธิภาพ การทำงานของเขาได้รับการประเมินโดยใช้หมายเลขหนึ่งของการวัด ประสิทธิภาพ การประมวลผล ภาษา ได้แก่ javac jacorb ( idl CORBA /การแปล Java ) toba javalex javaparser javacup และ jobe
รหัสถูกสร้างขึ้นโดย toba bytecode คอมไพเลอร์ที่เมื่อใช้ที่รองกากอนุรักษ์นิยมที่แพ็คเกจเธรดและการจัดการกับความผิดปกติจะแสดงในการเรียกใช้ 5.4 เท่าและเร็วกว่าแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามและ 16 ครั้งได้เร็วกว่าฝรั่งด่านอีป้องคอมไพเลอร์[ proebsting et al . 1997 ] ผลที่ได้จะขึ้นอยู่กับ benchmarksjavalex ที่ javacup เอสเพรสโซ่ javac toba jhlzip andjhlunzip . ท่องเที่ยว Harissa และ Jeita Tour แปล bytecode - C
จะทำเกี่ยวกับ 5 ครั้งได้เร็วกว่าแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามและ 3.2 เท่าและเร็วกว่าฝรั่งด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่ใช้โปรแกรม thejavacandjavadocbenchmark [ Muller et al . 1997 ]เวอร์ชันนี้ของท่องเที่ยว Harissa และ Jeita Tour รวมถึงพนักงานเก็บขยะแบบอนุรักษ์นิยมแต่ไม่ได้ให้การสนับสนุนเธรด
นอกจากนี้ในการวิเคราะห์ ประสิทธิภาพ การทำงานของคอมไพเลอร์ผู้เป็นล่ามและการปรับปรุงต่างๆในการทำงานเนื่องจากการใช้โปรเซสเซอร์ Java ที่มีการจัดให้มี ประสิทธิภาพ การทำงานของแกนหลัก picojava - I ที่ถูกนำมาวิเคราะห์โดยการทำให้สามารถประมวลผลคำสั่งสอง andraytracer javac การวัด ประสิทธิภาพ Javaบน picojava - I จำลองที่[ O ' Connor ผสมผสานและ tremblay 1997 ] ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าหลักการทดสอบ Simulated Acoustical Feedback Exposure picojavai โดยเฉพาะรหัส Java ที่เกี่ยวกับ 12 ครั้งได้เร็วกว่าแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามและประมาณ 5 ครั้งได้เร็วกว่า Symantec คาร์เฟ่ต์ V 1.5 ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่เรียกใช้ในโปรเซสเซอร์ Pentium ที่อัตราของนาฬิกาที่เท่ากัน ในการจำลองของ Core picojava - Iผลของการเก็บขยะเป็นจำนวนมากปัญหานี้จะลดลงโดยการจัดสรรปริมาณขนาดใหญ่ของหน่วยความจำในแอปพลิเคชันนี้
การวิเคราะห์ ประสิทธิภาพ การจำลองการใช้โปรเซสเซอร์ของ Java [ vijaykrishnan et al .ได้ 1998 ]แสดงให้เห็นว่าแคชแอดเดรสออบเจกต์เสมือนจะช่วยลดได้ถึง 1.95 รอบต่อวัตถุการเชื่อมต่อเมื่อเทียบกับการจัดเรียงลำดับ IRQ ซึ่งสนับสนุนในที่จับและวัตถุโครงสร้างการค้นหาโดดเด่นไปด้วยการทำงานแบบพับเก็บได้เพิ่มเติมที่จะช่วยขจัดปัญหาเรื่องจำนวนโหลดและจัดเก็บสำรองที่เป็น 9% ของคำแนะนำแบบไดนามิกของการวัด ประสิทธิภาพ ที่ศึกษา( javac javadoc disasmb sprdsheet andjavalex )
จะสรุปความหลากหลายแห่งนี้ในการเปรียบเทียบ ประสิทธิภาพ คาดว่าเรามีโปรแกรม Java ที่จะนำ 100 วินาทีในการดำเนินการกับผู้เป็นล่ามได้คอมไพเลอร์ด่านอีป้องที่จะเรียกใช้วินาที programin 10-50 10-50 10-50 นี้ n bytecode ที่จะทำให้เกิดเวลาในการประมวลผลที่ประมาณ 20 วินาทีมีแนวโน้ม Java โดยตรงที่จะรวบรวมรหัสเดิมจะส่งผลให้ในเวลาในการประมวลผลซึ่งมีอยู่ประมาณ 5 วินาทีซึ่งทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันเป็นล่ามโปรเซสเซอร์ Java ที่ได้นำไปใช้พร้อมด้วยเทคโนโลยีเทียบเท่ากับที่มีโอกาสที่จะบันทึกเวลาในการประมวลผลของวินาที 5-10 5-10 5-10 ประการสุดท้ายโปรแกรม C เทียบเท่ากับที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันจะทำให้ใน 2-10 วินาที.
ซึ่งจะช่วยเพิ่ม ประสิทธิภาพ การเปรียบเทียบได้พยายามที่จะประเมินผลการทำงานที่แตกต่างกันไปสำหรับโปรแกรม Java โดยใช้การใช้งานได้หลากหลายของการวัด ประสิทธิภาพ ที่กล่าวไว้ในส่วนที่ 5 การประเมินผลการทำงานของเทคนิคการประมวลผลที่แตกต่างกันไปจะไม่สมบูรณ์แต่ถึงอย่างไรก็ตามเนื่องจากการขาดการตั้งค่ามาตรฐานของการวัด ประสิทธิภาพ Java นอกจากนั้นยังจำนวนมากใช้เทคนิคการที่ได้มีการประเมินว่าไม่ได้การใช้งานให้เสร็จสมบูรณ์ของ Sun JVM แล้ว Control Panel และการวัด ประสิทธิภาพ ที่ได้รับการใช้งานบนความหลากหลายของการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์พื้นฐาน ในขณะที่ไม่สมบูรณ์และยากที่จะเปรียบเทียบโดยตรงผลการค้นหา ประสิทธิภาพ การทำงานเหล่านี้ทำให้หมายความว่าจำกัด(มหาชน)ที่มีการเปรียบเทียบการใช้เทคนิคทางเลือกที่จะกำหนดได้ว่าคนที่จะทำให้มีการพัฒนาที่อยู่ในและ ประสิทธิภาพ การทำงานในระดับที่อาจทำให้เกิดความเสียหาย
ตาราง 2 สรุป ประสิทธิภาพ เชิงสัมพัทธ์ของเทคนิคต่างๆที่ใช้ในการรายงาน แต่ถึงอย่างไรก็ตามตัวเลขที่อยู่ตามลำพังไม่ได้พิสูจน์ให้เห็นความเหนือกว่าของหนึ่งเทคนิคมากกว่าคนอื่นเมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคการเป็นทางเลือกสำหรับการประมวลผล Java เป็นสิ่งสำคัญในการพิจารณารายละเอียดในการนำไปใช้งานได้โดยการใช้เทคนิคของแต่ละคน ในการสนับสนุนการใช้งานอย่างสมบรูณ์แบบของ Sun JVM แล้ว Control Panel ของแอพพลิเคชันที่ใช้วิธีการใดๆควรจะรวมถึงการเก็บขยะการจัดการกับความผิดปกติและการรองรับชุดคำสั่ง( Thread ) แต่ถึงอย่างไรก็ตามยังมีคุณสมบัติแต่ละอย่างเหล่านี้จะสามารถสร้างขึ้นเหนือศีรษะเป็นไปได้ว่าอาจเป็นการประมวลผลอย่างมาก ดังนั้นเทคนิคที่รวมถึง collectionwill ขยะต้องมีเวลามากขึ้นในการรันโค้ด Java ที่มากกว่าเทคนิคความเหมือนที่ไม่ได้สนับสนุนการเก็บขยะ ตัวอ่านที่เป็นจุดมุ่งหมายที่ค่ารายงานบางส่วนที่เห็นได้ชัดว่าไม่มีผลกระทบเหนือศีรษะเหล่านี้ ตาราง 3 รายการไม่ว่าจะเป็นเทคนิคการประมวลผลแต่ละห้องรวมถึงการสนับสนุนสำหรับการจัดการกับความผิดปกติมัลติเธรดดิ้งและการเก็บขยะยิ่งไปกว่านั้นการทดสอบใช้งาน ประสิทธิภาพ การทำงานที่ใช้ความหลากหลายของการวัด ประสิทธิภาพ ที่แตกต่างกันไปทำให้เป็นการยากที่จะเปรียบเทียบเทคนิคการทำงานที่แตกต่างกันไปโดยตรง
ที่มี ประสิทธิภาพ การทำงานของผู้เป็นล่าม Java คือโดยทั่วไปเกี่ยวกับ 10-50 10-50 10-50 เวลาช้ากว่าคอมไพล์ ประสิทธิภาพ C []เทคโนโลยี Java คอมไพเลอร์ Microsoft ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่รวมอยู่ใน ภาพ jccv 20 ได้รายงานไปยังได้ประมาณ 23% ของ"ตามแบบอย่าง" ประสิทธิภาพ C คอมไพล์ ที่เป็นคอมไพเลอร์ด่านอีป้องนี้จะให้โค้ดที่ใช้ประมาณ 4 ครั้งช้ากว่ารวบรวมรหัส C เมื่อเทียบกับแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามที่รับความเร็วในแต่โดยเฉลี่ย 5.6 ได้[ hsieh et al . 1997 ]โรงแรมแห่งนี้เป็นการประเมินผลและเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินที่สุทธิโดยตรงเช่นคอมไพเลอร์โดยใช้ความหลากหลายของการวัด ประสิทธิภาพ โปรแกรม,อยู่ในยูทิลิตีที่ทำงานบนระบบ UNIX ห้องสุขา,โดย IACC , DES , andgrep ; Java รุ่นที่เครื่องมือค้นหาข้อมูลจำเพาะของ benchmarks026.compress, 099 . GO , 130 . Li , and129.compress; ที่ C / ccccodessieve , linpack , PI ,โอะเธล - โล, andcup ;และ thejavac Java bytecode คอมไพเลอร์.
Symantec Cafe ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่มีการแสดงต้องประมาณ 5 ครั้งได้เร็วขึ้นโดยเฉลี่ยแล้วมากกว่าดวงอาทิตย์ jdk1. 0.2 ผู้เป็นล่ามที่ใช้ในเวอร์ชัน Java ที่ของโดย IACC โปรแกรม C grep ห้องสุขา PI ตะแกรงและบีบอัด[ hsieh et al . 1996 ] IBM ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ v 3.0 ซึ่งจะใช้ตั้งค่าที่หลากหลายของการปรับแต่งจะทำเกี่ยวกับ 6.6 ครั้งได้เร็วกว่าพอร์ตของ IBM ของแสงแดด jdk1. 1.6 [เบิร์ก et al . 1999 ]การวิเคราะห์ ประสิทธิภาพ การทำงานที่ได้ดำเนินการโดยใช้เครื่องมือค้นหาข้อมูลจำเพาะของ Sun JVM แล้ว Control Panel สี่ 98 วัดโปรแกรม - ลูกประคบ dB javac และช่องเสียบ
kaffe (เวอร์ชัน 0.9.2 )โดยปกติแล้วจะทำเกี่ยวกับ 2.4 เท่าและเร็วกว่าแสงแดด jdk1. 1.1 ผู้เป็นล่ามสำหรับการวัด ประสิทธิภาพ เพื่อนบ้าน(ทำเฉลี่ยอยู่ที่อยู่ใกล้ที่สุด - เพื่อนบ้าน) em 3 D (ทำการจำลองคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าในกราฟ) Huffman coding สามารถนำมา(ทำอัลกอริธึมสตริงการบีบอัด/ลดความดันอากาศที่)และ bitonic เรียงลำดับ[ azevedo et al . 1999 ] ต้นโกโก้ช่วยเพิ่มเวลาในการประมวลผล Java โดยปัจจัยหนึ่งที่ 5.4 โดยเฉลี่ยแล้วมากกว่าดวงอาทิตย์ Java ผู้เป็นล่าม[ krall และ grafl 1997 ] ผลการทดสอบ ประสิทธิภาพ การทำงานเหล่านี้ได้โดยใช้ programsjavalex การวัด ประสิทธิภาพ ที่เอสเพรสโซ่ javac toba ถ้วย andjava เมื่อเทียบกับ C รวบรวมโปรแกรมที่ปรับแต่งในระดับสูงสุดแม้จะต้นโกโก้(พร้อมทำการเช็คอินนอกสนามและหลากหลายได้อย่างแม่นยำ Floating Point ยกเว้นถูกยกเลิกใช้งาน)ทำประมาณ 1.66 ครั้งช้าลง การเปรียบเทียบแห่งนี้พร้อมด้วยโปรแกรม C รวบรวมได้ดำเนินการโดยใช้ programssieve ที่ linpack และการเพิ่ม นับจากนี้คือโปรแกรมขนาดเล็กความแตกต่างเป็นอย่างมากเมื่อเทียบกับการที่ให้กับรหัส C โดยมีแนวโน้มจะสูงขึ้นเมื่อนำมาใช้กับแอพพลิเคชั่นแบบเรียลไทม์
คอมไพเลอร์ ajit จะทำเกี่ยวกับ 3.4 ครั้งดีกว่าแสงแดด jdk1. 1.1 ไมโครโฟนสำหรับล่ามและเกี่ยวกับ 1.46 เท่าได้เร็วกว่า kaffe ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่สำหรับการวัด ประสิทธิภาพ neigbor EM 3 D และ bitonic Huffman coding สามารถนำมาเรียง[ azevedo et al . 1999 ] ผลการประเมินผล
ประสิทธิภาพ การทำงานของหมายเลขหนึ่งของคอมไพเลอร์โดยตรงให้ ประสิทธิภาพ สูงขึ้นได้เมื่อเทียบกับคอมไพเลอร์ด่านอีป้องและผู้เป็นล่าม คอมไพเลอร์สุทธิสำหรับตัวอย่างเช่นสามารถรับความเร็วในการทำงานสูงถึง 45.6 เมื่อเทียบกับแสงแดด jdk1 . 0.2 ผู้เป็นล่ามซึ่งมีรับความเร็วในเฉลี่ยประมาณ 17.3 [ hsieh et al . 1997 ] เมื่อเทียบกับ Microsoft ด่านอีป้องสุทธิประมาณ 3 ครั้งได้เร็วขึ้นโดยเฉลี่ยและบรรลุในปัจจุบัน 54% ของการทำงานของรหัส C คอมไพล์ คอมไพเลอร์สุทธิที่ใช้ที่รองกากทำเครื่องหมาย - และการทำความสะอาดที่ใช้ค่าใช้จ่ายในการเก็บขยะที่จะลดลงโดยเรียกใช้งานโถรองถังขยะที่เฉพาะเมื่อการใช้งานหน่วยความจำที่เกินขีดจำกัดที่กำหนดไว้ล่วงหน้าบ้างบางส่วน การวัด ประสิทธิภาพ ที่จะใช้ในการประเมินกำไรสุทธิรวมถึง utilitieswc UNIX โดย IACC des andgrep รุ่น Java ของการวัด ประสิทธิภาพ โดย SPEC 026.compress, 099 ที่ไป 132.129.compress; และ ijpeg C / ccccodessieve ที่ linpack andcup โอะเธล - โล Pi Kitchen and Barและรหัส Java andjavac jbytemark .
อัตราผลตอบแทนคอมไพเลอร์คาเฟอีนที่อยู่ในระดับเฉลี่ย 68% ของความเร็วของรหัส C รวบรวม[ hseih et al . 1996 ] ซึ่งจะทำงานได้เร็วกว่า 4.7 เท่า Symantec Cafe ด่านอีป้องคอมไพเลอร์และ 20 ครั้งได้เร็วกว่าแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามได้ รายงาน ประสิทธิภาพ การทำงานของคาเฟอีนเป็นดีกว่าเช่นคอมไพเลอร์สุทธิเนื่องจากไม่ได้รวมถึงการรองรับชุดคำสั่ง( Thread )และการเก็บขยะการวัด ประสิทธิภาพ ที่ใช้ arecmp grep ห้องสุขา PI ตะแกรง andcompress
การทำงานที่ได้รับสำหรับ hpcj แสดงโดยเฉลี่ยแล้วรับความเร็วในที่ของ 10 กว่า IBM Aix jvm1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามที่ seshadri [ 1997 ] hpcj ประมาณ 6 ครั้งได้เร็วกว่า IBM Aix ด่านอีป้องคอมไพเลอร์(เวอร์ชัน 1.0 ) ผลการ hpcj ที่รวมถึงผลกระทบของแนวคิดอนุรักษ์นิยมกลไกการเก็บขยะการยกเว้นการจัดการและการรองรับชุดคำสั่ง( Thread )ที่ประสิทธิภาพ การทำงานของเขาได้รับการประเมินโดยใช้หมายเลขหนึ่งของการวัด ประสิทธิภาพ การประมวลผล ภาษา ได้แก่ javac jacorb ( idl CORBA /การแปล Java ) toba javalex javaparser javacup และ jobe
รหัสถูกสร้างขึ้นโดย toba bytecode คอมไพเลอร์ที่เมื่อใช้ที่รองกากอนุรักษ์นิยมที่แพ็คเกจเธรดและการจัดการกับความผิดปกติจะแสดงในการเรียกใช้ 5.4 เท่าและเร็วกว่าแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามและ 16 ครั้งได้เร็วกว่าฝรั่งด่านอีป้องคอมไพเลอร์[ proebsting et al . 1997 ] ผลที่ได้จะขึ้นอยู่กับ benchmarksjavalex ที่ javacup เอสเพรสโซ่ javac toba jhlzip andjhlunzip . ท่องเที่ยว Harissa และ Jeita Tour แปล bytecode - C
จะทำเกี่ยวกับ 5 ครั้งได้เร็วกว่าแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามและ 3.2 เท่าและเร็วกว่าฝรั่งด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่ใช้โปรแกรม thejavacandjavadocbenchmark [ Muller et al . 1997 ]เวอร์ชันนี้ของท่องเที่ยว Harissa และ Jeita Tour รวมถึงพนักงานเก็บขยะแบบอนุรักษ์นิยมแต่ไม่ได้ให้การสนับสนุนเธรด
นอกจากนี้ในการวิเคราะห์ ประสิทธิภาพ การทำงานของคอมไพเลอร์ผู้เป็นล่ามและการปรับปรุงต่างๆในการทำงานเนื่องจากการใช้โปรเซสเซอร์ Java ที่มีการจัดให้มี ประสิทธิภาพ การทำงานของแกนหลัก picojava - I ที่ถูกนำมาวิเคราะห์โดยการทำให้สามารถประมวลผลคำสั่งสอง andraytracer javac การวัด ประสิทธิภาพ Javaบน picojava - I จำลองที่[ O ' Connor ผสมผสานและ tremblay 1997 ] ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าหลักการทดสอบ Simulated Acoustical Feedback Exposure picojavai โดยเฉพาะรหัส Java ที่เกี่ยวกับ 12 ครั้งได้เร็วกว่าแสงแดด jdk1. 0.2 ไมโครโฟนสำหรับล่ามและประมาณ 5 ครั้งได้เร็วกว่า Symantec คาร์เฟ่ต์ V 1.5 ด่านอีป้องคอมไพเลอร์ที่เรียกใช้ในโปรเซสเซอร์ Pentium ที่อัตราของนาฬิกาที่เท่ากัน ในการจำลองของ Core picojava - Iผลของการเก็บขยะเป็นจำนวนมากปัญหานี้จะลดลงโดยการจัดสรรปริมาณขนาดใหญ่ของหน่วยความจำในแอปพลิเคชันนี้
การวิเคราะห์ ประสิทธิภาพ การจำลองการใช้โปรเซสเซอร์ของ Java [ vijaykrishnan et al .ได้ 1998 ]แสดงให้เห็นว่าแคชแอดเดรสออบเจกต์เสมือนจะช่วยลดได้ถึง 1.95 รอบต่อวัตถุการเชื่อมต่อเมื่อเทียบกับการจัดเรียงลำดับ IRQ ซึ่งสนับสนุนในที่จับและวัตถุโครงสร้างการค้นหาโดดเด่นไปด้วยการทำงานแบบพับเก็บได้เพิ่มเติมที่จะช่วยขจัดปัญหาเรื่องจำนวนโหลดและจัดเก็บสำรองที่เป็น 9% ของคำแนะนำแบบไดนามิกของการวัด ประสิทธิภาพ ที่ศึกษา( javac javadoc disasmb sprdsheet andjavalex )
จะสรุปความหลากหลายแห่งนี้ในการเปรียบเทียบ ประสิทธิภาพ คาดว่าเรามีโปรแกรม Java ที่จะนำ 100 วินาทีในการดำเนินการกับผู้เป็นล่ามได้คอมไพเลอร์ด่านอีป้องที่จะเรียกใช้วินาที programin 10-50 10-50 10-50 นี้ n bytecode ที่จะทำให้เกิดเวลาในการประมวลผลที่ประมาณ 20 วินาทีมีแนวโน้ม Java โดยตรงที่จะรวบรวมรหัสเดิมจะส่งผลให้ในเวลาในการประมวลผลซึ่งมีอยู่ประมาณ 5 วินาทีซึ่งทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันเป็นล่ามโปรเซสเซอร์ Java ที่ได้นำไปใช้พร้อมด้วยเทคโนโลยีเทียบเท่ากับที่มีโอกาสที่จะบันทึกเวลาในการประมวลผลของวินาที 5-10 5-10 5-10 ประการสุดท้ายโปรแกรม C เทียบเท่ากับที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์เดียวกันจะทำให้ใน 2-10 วินาที.
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- คุณสนุกกับเพื่อนต่อเถอะ
- เพื่อนรัก.I miss you my dear friend.Good
- 서울 한국
- Everything is just fine we can deal with
- i'm jealous of the people who get to see
- เสนอขอผ่อนผันเกณฑ์ยอดเงินคงค้างในบัญชี
- 4.4.2. Remote Method InvocationThe Java
- ฉันอยากรู้
- i am thinking after 5 years, you and me.
- แต่งนิยาย
- ไม่ง่วง
- we have 5 years.
- กระเพาทะเล
- hay, anyone caught talking to him will b
- dry hair
- Good night, ,, maybe you want sleep, ,,
- we'll drink tomorrow
- Known binding and must know to solve
- ต้องพิสูจน์
- In these basins, the deposition of sedim
- posing a certain risk for the workeras w
- ได้ดูหนังมา
- ฉันชอม คุณรู้ไหม ฉันจะดีใจมากถ้าฉันได้ไป
- so i'll see you around
