RENDIMIENTO

Rendimiento y Costo

 

1.    Medidas de rendimiento

 

El concepto de rendimiento se puede percibir desde diferentes puntos de vista como el Tiempo de respuesta: velocidad (tiempo de ejecución), Productividad (Número de tareas completadas en la unidad de tiempo). (MIGUEL, 1999)

También se puede acotar tiempo de ejecución y el rendimiento son recíprocos: aumentar el rendimiento implica disminuir el tiempo de ejecución. Â Hablaremos de mejorar el rendimiento. (D.A. PATTERSON, 2000)

En la siguiente gráfica podemos observar cómo ha evolucionado el rendimiento de los computadores en los últimos años:

 

 

En este gráfico se muestra la evolución del rendimiento de distintos procesadores, en comparación con la máquina VAX 11/780, que fue utilizada como máquina de referencia por los benchmarks SPEC hasta el año 2000.

Existen muchas medidas de rendimiento en una arquitectura como pueden ser:

  • Número de programas en paralelo.
  • Número de threads en paralelo.
  • Número de instrucciones máquina por programa (N).
  • Número de Instrucciones de alto nivel.
  • Complejidad del algoritmo (Ω).
  • Tiempo de ejecución (Tej).
  • Tiempo de respuesta de usuario.
  • Tiempo de CPU (TCPU).
  • Operaciones por segundo.
  • Rendimiento (performance).
  • Productividad o throughput.
  • Tiempo de respuesta. (Newell, 1994)

 

2.    Métricas para medir el rendimiento y medidas de rendimiento populares

2.1 tiempo de ejecución.-

El tiempo es la medida del rendimiento de la computadora. El tiempo de ejecución de un programa se mide en segundos por programa. El tiempo se puede definir de formas distintas:

  • *Tiempo de reloj (wall-clock time), tiempo de respuesta (response time), o tiempo transcurrido (elapsed time).-  Esta es la latencia para completar una tarea, incluyendo accesos a disco, accesos a memoria, actividades de entrada/salida, gastos del sistema operativo – todo.
  • Tiempo de CPU.- Se debe medir el tiempo que el CPU está computando una tarea sin incluir el tiempo de espera para las E/S o para ejecutar otros programas. El tiempo de CPU puede dividirse en: el tiempo empleado por el CPU en el programa “tiempo de CPU del usuario” (MIGUEL, 1999), y el tiempo empleado por el sistema operativo realizando tareas requeridas por el programa “tiempo de CPU del sistema”.

El tiempo de CPU del usuario es de 90,7 segundos, el tiempo de CPU del sistema es de 12,9 segundos, el tiempo transcurrido es de 2 minutos y 39 segundos (159 segundos), y el porcentaje de tiempo transcurrido que es el tiempo de CPU

2.2 Rendimiento CPU.-

La mayoría de las computadoras se construyen utilizando un reloj que funciona a una frecuencia constante. Estos eventos discretos de tiempo se denominan pulsos, pulsos de reloj, períodos de reloj, relojes, ciclos o ciclos de reloj.

Los diseñadores de computadoras referencian el tiempo de un período de reloj por su duración (por ejemplo, 10 ns) o por su frecuencia (por ejemplo, 100 MHz). El tiempo de CPU para un programa puede expresarse entonces de dos formas:

2.3 ciclos por instrucción.-

 

Además del número de ciclos de reloj para ejecutar un programa, también se puede contar el número de instrucciones ejecutadas – el recuento de instrucciones (IC, instruction count). Si se conoce el número de ciclos de reloj y el recuento de instrucciones, es posible calcular el número medio de ciclos de reloj por instrucción (CPI):

Esto permite utilizar al CPI en la fórmula del tiempo de ejecución:

2.4 MIPS.-

En esta sección se analizan otras alternativas al tiempo, propuestas como métricas para los programas reales.

Una de estas alternativas son los MIPS, o millones de instrucciones por segundo. Para un programa dado, los MIPS son sencillamente

 

2.5 MFLOPS.-

Otra alternativa al tiempo de ejecución son los millones de operaciones en punto flotante por segundo, abreviadamente megaFLOPS o MFLOPS, pero siempre pronunciado «megaflops». La fórmula de los MFLOPS es:

(Universidad de las Americas, 2002)

2.6 Tarjeta grafica

La memoria de la tarjeta gráfica es un importante argumento de ventas y aquí habrá que diferenciar qué especificaciones de la memoria son importantes y cuáles no lo son tanto. El tamaño o capacidad de la memoria es quizás la especificación más conocida y sin embargo hoy en día es más un argumento de marketing que una característica clave. Muchos fabricantes están colocando grandes cantidades de memoria a las que no se saca ningún beneficio; en general, hay muy poca diferencia de rendimiento, o ninguno,  entre una tarjeta con 2 GB de memoria y esta misma tarjeta con  4 GB o 6GB. Más importante será el tipo de memoria, su generación, que sea GDDR2, GDDR3 o la más actual GDDR5. Las diferencias de rendimiento entre un tipo de memoria y otro son considerables y deberemos intentar, en la medida de lo posible, que sea memoria de las últimas generaciones.  Por último, hay una característica dentro de la memoria de las tarjetas de la que no se habla tanto y que puede marcar la diferencia entre una tarjeta y otra, la interfaz de memoria o bus de datos. Digamos que una analogía de esta característica podía ser la capacidad de una carretera: de un solo carril, de dos carriles, de tres carriles… Cuantos más carriles más coches pueden circular. En el caso de la tarjeta gráfica más datos, es importante que esta característica de la tarjeta no produzca ninguno embudo en la comunicación con la CPU.(Norender, n.d.)

 

3.    Costo

Dado a que existe una variedad casi infinita de posibilidades en el ensamblado de una arquitectura, puesto que estas pueden tener diferentes opciones en los componentes de diferentes marcas y los usos que están presentan, además que estas van evolucionando con el paso del tiempo aumentando el precio en algunos componentes y bajando en otros:

 

 

Por lo que el costo puede variar en el uso que le daras a tu computador, como tambien los componentes de difentes marcas usadas como ejemplo:

4.    Bibliografía

 

D.A. PATTERSON, J. . H. (2000). Estructura y diseño de computadores. (Reverté, Ed.).

MIGUEL, P. DE. (1999). Fundamentos de los computadores.

Newell, A. y S. (1994). Computer science as empirical inquiry: symbols and search. Communications of the ACM.

Norender. (n.d.). II TARJETAS GRÁFICAS. Retrieved from http://www.norender.com/ii-tarjetas-graficas-especificaciones-a-tener-en-cuenta-para-trabajar-con-video/

Universidad de las Americas. (2002). Conceptos basicos de metricas. Puebla UDLAP.

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