Стресс-тест производительности диска Windows (1)-DiskSpd
Оглавление
1. Знакомство с показателями производительности жесткого диска на официальном сайте Tencent Cloud.
2. Используйте DiskSpd для проверки показателей производительности жесткого диска.
1. Знакомство с инструментом DiskSpd
2. Тест на задержку одноканального случайного чтения и записи.
2.1 Проверьте задержку произвольного чтения жесткого диска
2.2 Проверьте задержку произвольной записи на жестком диске
2.3 Проверьте задержку произвольного чтения и записи жесткого диска
3. Тест производительности жесткого диска.
3.1 Проверка производительности последовательного чтения жесткого диска
3.2 Проверка производительности последовательной записи жесткого диска
3.3 Проверка производительности последовательного смешанного чтения и записи жесткого диска
4. Тест производительности жесткого диска IOPS
4.1 Проверьте количество операций ввода-вывода в секунду при произвольном чтении жесткого диска
4.2 Проверьте скорость произвольной записи IOPS жесткого диска
4.3 Проверка случайного смешанного чтения и записи IOPS жесткого диска
проиллюстрировать:
Что касается стресс-тестирования производительности дисков Windows, автор по-прежнему настоятельно рекомендует использовать собственный инструмент стресс-тестирования Microsoft с открытым исходным кодом DiskSpd.конечно,Если вы хотите использовать другие инструменты стресс-тестирования производительности диска, вы также можете,например：IOMeter (старая классика)、FIO (больше подходит для Linux) и т. д.。
1. Знакомство с показателями производительности жесткого диска на официальном сайте Tencent Cloud.
https://cloud.tencent.com/document/product/362/2353
Для измерения производительности жесткого диска обычно используются следующие показатели:
IOPS：Чтение в секунду/Количество записей,Единица измерения — раз (число).,Базовый тип драйвера устройства хранения определяет различные операции ввода-вывода в секунду;
Колебаниеколичество：в секунду Читай и пишиданныеколичество,Единица измерения: МБ/с;
Задерживать：I/O Время, прошедшее между отправкой операции и получением подтверждения, в секундах.
Показатели эффективности | Улучшенный облачный SSD-диск | Облачный SSD-диск | Высокопроизводительный облачный жесткий диск |
|---|---|---|---|
Максимальная емкость одного диска (ГБ) | 32000 | 32000 | 32000 |
Максимальное количество операций ввода-вывода в секунду на диск | 100000 | 26000 | 6000 |
Формула расчета случайной производительности IOPS | Базовая производительность: случайное количество операций ввода-вывода в секунду = min{1800 + Емкость хранилища (ГБ) × 50,50000 } Дополнительная производительность: макс. IOPS = min{128 × Дополнительная стоимость производительности, 50000} Подробнее см. Улучшенный. облачный SSD-дискпроизводительностьиллюстрировать | случайный IOPS = min{1800 + Емкость хранилища (ГБ) × 30,26000} | случайный IOPS = min{1800 + Емкость хранилища (ГБ) × 8,6000} |
Максимальная пропускная способность одного диска (МБ/с) | 1000MB/s | 260MB/s | 150MB/s |
Формула расчета пропускной способности (МБ/с) | Базовая производительность: пропускная способность = min{120 + Емкость хранилища (ГБ) × 0.5,350} Дополнительная производительность: пропускная способность = min{1 × Дополнительная стоимость производительности, 650} Подробности см. в разделе «Расширенное». Облачный SSD-дискпроизводительностьиллюстрировать | Колебание = min{120 + Емкость хранилища (ГБ) × 0.2,260} | Колебание = min{100 + Емкость хранилища (ГБ) × 0.15,150} |
единственный путьслучайный Читай и пиши Задерживать | 0.3 - 1ms | 0.5 - 3ms | 0.8- 4ms |
2. Используйте DiskSpd для проверки показателей производительности жесткого диска.
1. Знакомство с инструментом DiskSpd
https://github.com/microsoft/diskspd/releases Загрузка инструмента
https://github.com/Microsoft/diskspd Исходный код
https://github.com/Microsoft/diskspd/wiki/Command-line-and-parameters параметр
Наиболее часто используемое введение параметра:
параметр | иллюстрировать |
|---|---|
-b<size> [K|M|G] | Представляет размер блока в байтах, Ки Б, Ми Б или Ги Б. Размер блока по умолчанию — 64 Ки Б. |
-c<size>[K|M|G|b] | Устанавливает размер файлов примеров, создаваемых и используемых в тестах. Может быть установлено в байтах, Ки Б, Ми Б, Ги Б или блоках. |
-D<milliseconds> | Собирайте статистику IOPS (например, стандартное отклонение) с интервалом в миллисекунды [по умолчанию = 1000,1 секунда]. |
-d<seconds> | Укажите продолжительность теста, не включая время на охлаждение и разогрев. Значение по умолчанию — 10 секунд, но при любой большой нагрузке рекомендуется использовать не менее 60 секунд. |
-L | Измерьте статистику задержки. |
-o<count> | Представляет количество ожидающих выполнения запросов ввода-вывода на цель на поток, также известное как глубина очереди. |
-r<align>[K|M|G|b] | случайный I/O Тест выравнивания, значение по умолчанию — 4 КБ, без -r это тест последовательного ввода-вывода. |
-Suw | Отключите программное и аппаратное кэширование записи (эквивалент -Sh). |
-t<count> | Указывает количество потоков на цель, по умолчанию — один поток. |
-w<percentage> | Указывает процент операций, которые являются запросами на запись (отсутствие записи -w, -w или -w0 эквивалентно 100% чтению). Например: -w25 означает 25% записи и 75% чтения. |
Уведомление,Следующий пример представляет собой тест1кусок500Gвысокийпроизводительностьоблачный дисквесьпроизводительность。
2. Тест на задержку одноканального произвольного чтения и записи
-b4k -o1,случайный Тест по чтению/письму,Может отражать производительность жесткого диска
2.1 Проверьте задержку произвольного чтения жесткого диска
.\diskspd.exe -o1 -b4k –r4k -w0 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
2.2 Проверьте задержку произвольной записи на жестком диске
.\diskspd.exe -o1 -b4k -r4k -w100 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
2.3 Проверьте задержку произвольного чтения и записи жесткого диска
.\diskspd.exe -o1 -b4k -r4k -w50 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
Приведенные выше результаты теста показывают, что средняя задержка составляет 0,717 миллисекунды.
3. Тест производительности жесткого диска.
-b128k -o32,Тест последовательного чтения/записи,Может отражать производительность жесткого диска
3.1 Проверка производительности последовательного чтения жесткого диска
.\diskspd.exe -o32 -b128k -w0 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
3.2 Проверка производительности последовательной записи жесткого диска
.\diskspd.exe -o32 -b128k -w100 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
3.3 Проверка производительности последовательного смешанного чтения и записи жесткого диска
.\diskspd.exe -o32 -b128k -w50 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
Приведенные выше результаты теста показывают, что скорость жесткого диска Колебание близка к максимальному значению 150 МБ/с.
4. Тест производительности жесткого диска IOPS
-b4k -o32,случайный Тест по чтению/письму,Может отражать производительность IOPS жесткого диска.
4.1 Проверьте количество операций ввода-вывода в секунду при произвольном чтении жесткого диска
.\diskspd.exe -o32 -b4k -r4k -w0 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
4.2 Проверьте скорость произвольной записи IOPS жесткого диска
.\diskspd.exe -o32 -b4k -r4k -w100 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
4.3 Проверка случайного смешанного чтения и записи IOPS жесткого диска
.\diskspd.exe -o32 -b4k -r4k -w50 -d120 -Sh -D -L -c10G D:\targetfile\IO.dat 
Приведенные выше результаты теста показывают, что число операций ввода-вывода в секунду также соответствует ожидаемому значению 5800 (1800+500G*8).
На данный момент тест производительности диска в основном завершился.
Подведите итог:
Результаты тестирования различных инструментов тестирования неизбежно слегка предвзяты, но, судя по приведенным выше результатам тестирования, они в основном соответствуют ожиданиям. Кроме того, выходные данные DiskSpd очень обширны. В этой статье для отображения перехватываются только некоторые ключевые результаты тестов.
RasaGpt — платформа чат-ботов на основе Rasa и LLM.
Nomic Embed: воспроизводимая модель внедрения SOTA с открытым исходным кодом.
Улучшение YOLOv8: EMA основана на эффективном многомасштабном внимании, основанном на межпространственном обучении, и эффект лучше, чем у ECA, CBAM и CA. Малые цели имеют очевидные преимущества | ICASSP2023
Урок 1 серии Libtorch: Тензорная библиотека Silky C++
Руководство по локальному развертыванию Stable Diffusion: подробные шаги и анализ распространенных проблем
Полностью автоматический инструмент для работы с видео в один клик: VideoLingo
Улучшения оптимизации RT-DETR: облегченные улучшения магистрали | Support Paddle облегченный rtdetr-r18, rtdetr-r34, rtdetr-r50, rtdet
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | Деформируемое внимание с большим ядром (D-LKA Attention), большое ядро свертки улучшает механизм внимания восприимчивых полей с различными функциями
Создано Datawhale: выпущено «Руководство по тонкой настройке развертывания большой модели GLM-4»!
7B превышает десятки миллиардов, aiXcoder-7B с открытым исходным кодом Пекинского университета — это самая мощная модель большого кода, лучший выбор для корпоративного развертывания.
Используйте модель Huggingface, чтобы заменить интерфейс внедрения OpenAI в китайской среде.
Оригинальные улучшения YOLOv8: несколько новых улучшений | Сохранение исходной информации — алгоритм отделяемой по глубине свертки (MDSConv) |
Второй пилот облачной разработки | Быстро поиграйте со средствами разработки на базе искусственного интеллекта
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция с нулевым кодированием и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
Решенная Ошибка | Загрузка PyTorch медленная: TimeoutError: [Errno 110] При загрузке факела истекло время ожидания — Cat Head Tiger
Brother OCR, библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая распознает коды проверки.
Новейшее подробное руководство по загрузке и использованию последней демонстрационной версии набора данных COCO.
Выпущен отчет о крупной модели финансовой отрасли за 2023 год | Полный текст включен в загрузку |
Обычные компьютеры также могут работать с большими моделями, и вы можете получить личного помощника с искусственным интеллектом за три шага | Руководство для начинающих по локальному развертыванию LLaMA-3
Одной статьи достаточно для анализа фактора транскрипции SCENIC на Python (4)
Бросая вызов ограничениям производительности небольших видеокарт, он научит вас запускать большие модели глубокого обучения с ограниченными ресурсами, а также предоставит полное руководство по оценке и эффективному использованию памяти графического процессора!
Команда Fudan NLP опубликовала 80-страничный обзор крупномасштабных модельных агентов, в котором в одной статье представлен обзор текущего состояния и будущего агентов ИИ.
[Эксклюзив] Вы должны знать о новой функции JetBrains 2024.1 «Полнострочное завершение кода», чтобы решить вашу путаницу!
Краткое изложение базовых знаний о регистрации изображений 1.0
Новейшее подробное руководство по установке и использованию библиотеки cv2 (OpenCV, opencv-python) в Python.
Легко создайте локальную базу знаний для крупных моделей на основе Ollama+AnythingLLM.
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание решения. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
Одна статья поможет вам понять RAG (Retrival Enhanced Generation) | Введение в концепцию и теорию + практику работы с кодом (включая исходный код).
Эволюция архитектуры шлюза облачной разработки
