การอ่านตัวเลขอย่างตรงไปตรงมา

ตัวเลขการเร่งความเร็วเพียงอย่างเดียวมีความหมายไม่มาก การอ่านอย่างตรงไปตรงมาหมายถึงการรู้ว่าวัดอะไรและความเร็วที่เพิ่มขึ้นมาจากจุดใดจริง ๆ 🔍

การเร่งความเร็วคือเวลาเดิมหารด้วยเวลาใหม่ หาก Python ใช้เวลา 4 วินาทีและ Mojo ใช้เวลา 1 วินาที นั่นคือการเร่งความเร็ว 4 เท่า

สำหรับงานขนาดเล็กมาก ความคลาดเคลื่อนจากการเริ่มต้นโปรแกรมจะครอบงำ และอัตราส่วนจะแกว่งอย่างมาก การเร่งความเร็วมหาศาลจากงานเล็กน้อยมักพิสูจน์อะไรไม่ได้

หากเวอร์ชัน Mojo ของคุณข้ามงานที่เวอร์ชัน Python ทำ ช่องว่างนั้นก็เป็นของปลอม ตัวเลขที่ตรงไปตรงมาต้องมาจากโค้ดที่เทียบเท่ากันจริง ๆ

ดูว่าเวลาแตกต่างกันมากเพียงใดระหว่างการทำงานแต่ละครั้ง หากผลลัพธ์แกว่งมาก ค่าเฉลี่ยเพียงค่าเดียวของคุณอาจซ่อนความไม่เสถียรที่เกิดขึ้นจริง

รายงานค่ามัธยฐานหรือค่าเฉลี่ยจากการทำงานหลายครั้ง แทนการรายงานครั้งที่โชคดีที่สุด การเลือกเฉพาะเวลาที่เร็วที่สุดทำให้เรื่องราวดูเกินจริง

CPython ล้วน ๆ ช้า แต่ NumPy เป็น C ที่เร็วอยู่แล้ว ให้เปรียบเทียบกับค่าพื้นฐานที่เป็นธรรม มิฉะนั้นการเร่งความเร็วของคุณอาจลดลงมาก

อัลกอริทึมที่ดีกว่าสามารถเอาชนะภาษาใด ๆ ได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าความเร็วที่เพิ่มขึ้นมาจากMojo ไม่ใช่จากการแอบเปลี่ยนไปใช้ตรรกะที่ฉลาดกว่า

ระบุ CPU ขนาดข้อมูลนำเข้า และจำนวนครั้งที่ทำงานเสมอ การเร่งความเร็วที่ไม่มีเงื่อนไขเหล่านี้ไม่อาจเชื่อถือหรือทำซ้ำโดยผู้อื่นได้

พูดว่าเร็วขึ้น 8 เท่าสำหรับงานนี้บนเครื่องนี้ แทนการบอกว่าเร็วมากในทุกกรณี ข้ออ้างที่ตรงไปตรงมาจะเฉพาะเจาะจงและสอดคล้องกับข้อมูล

หากผู้อื่นสามารถรันการทดสอบของคุณซ้ำและได้เวลาใกล้เคียงกัน ผลลัพธ์ของคุณก็จะได้รับความเชื่อถือ การทำซ้ำได้คือหลักฐานที่แท้จริงของการทดสอบประสิทธิภาพ

อ่านค่าการเร่งความเร็วอย่างตรงไปตรงมา เลือกค่าพื้นฐานที่เป็นธรรม หาค่าเฉลี่ยจากการทำงานหลายครั้ง ระบุเงื่อนไข และหลีกเลี่ยงการโฆษณาเกินจริง ตัวเลขที่ทำซ้ำได้จะสร้างความเชื่อถืออย่างแท้จริง 🎯