bench API リファレンス
リポジトリ benchmark 共通の Maremark 仕様、ペア分析、auto-tune 集約です。
ステータス
これはリポジトリの性能基盤です。再利用 API を公開するのは bench だけで、データ型サブパッケージはアプリケーション API を持ちません。
完全な公開インターフェース
次のスナップショットはバージョン 0.7.1 の完全な生成インターフェースです。
moonbit
// Generated using `moon info`, DON'T EDIT IT
package "Luna-Flow/floating/bench"
import {
"Luna-Flow/mare_mark/event",
"Luna-Flow/mare_mark/model",
"Luna-Flow/mare_mark/runner",
"Luna-Flow/mare_mark/stats",
}
// Values
pub fn confirmatory_regression(Array[Double], Array[Double], UInt64) -> Result[@stats.Comparison, @stats.BootstrapError]
pub fn environment(@model.ExecutionTarget, String, String) -> @model.EnvironmentSnapshot
pub fn[Scale, Input, Expected, Output] immutable_bench(String, String, Array[Scale], (Scale) -> String, (@model.GenerationContext[Scale]) -> Input, (Input) -> String, Array[@runner.Implementation[Input, Output, Unit]], (Input) -> Expected, (Expected, Output) -> Bool, (Input) -> String, (Output) -> String) -> @runner.BenchSpec[Scale, Input, Input, Expected, Output, Unit, Output?, Output?]
pub fn is_significant_regression(@stats.Comparison) -> Bool
pub fn paired_hotspot(Array[@model.Observation], String, Int, String, String, Double, UInt64) -> Result[@stats.Comparison, @stats.BootstrapError]
pub async fn[Scale, Input, Prepared, Expected, Output, Context, State, SinkValue] run(@runner.BenchSpec[Scale, Input, Prepared, Expected, Output, Context, State, SinkValue], @model.EnvironmentSnapshot, @event.ObservationSink, UInt64, @runner.ValidatedProtocol) -> @model.RunSummary
pub fn tune_dataset(Array[@model.Observation], String, Int, Array[String], Double) -> TuneDecision?
// Errors
// Types and methods
pub struct TuneDecision {
dataset_id : Int
candidate_id : String
median_us : Double
valid_samples : Int
}
// Type aliases
// Traits