openeuler/sra_test核心功能全解析从单query并发到多NUMA配置的性能测试秘籍【免费下载链接】sra_testFor testing the Kunpeng SRA feature项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_test前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/openeuler/sra_test是一款专为鲲鹏SRA特性打造的统一测试框架支持多种召回算法如Faiss、hnswlib、KBest等的性能评估可灵活配置单query并发、批量测试及多NUMA节点参数帮助开发者全面验证算法在不同场景下的表现。 核心功能概览一站式算法测试解决方案sra_test框架提供三大核心能力满足从基础功能验证到复杂性能调优的全流程需求1. 多算法支持覆盖主流召回技术框架已集成多种业界常用的近似最近邻搜索算法包括Faiss系列HNSW、IVFPQ、IVFPQFS、PQFS、IVFFLAThnswlib高效图索引实现KBest基于聚类的快速检索算法所有算法配置文件集中存放于configs目录按算法类型与精度如FP16分类例如HNSW算法配置configs/hnsw/hnsw_sift-128-euclidean.configFP16精度配置configs/hnsw_fp16/hnsw_fp16_deep-image-96-angular.config2. 灵活测试模式单query并发与批量验证框架支持两种测试模式适配不同场景需求单query并发测试模拟高并发查询场景可通过调整线程数参数评估算法吞吐量批量测试支持大规模数据批量检索验证算法在海量数据下的稳定性测试入口代码位于src/bench/目录核心文件包括main_same_nq.cpp固定查询数量的性能测试main_split_nqk.cpp分拆查询与召回数量的场景测试3. 多NUMA配置优化鲲鹏架构性能针对鲲鹏处理器的NUMA非统一内存访问架构框架提供精细化的节点配置能力通过test_muti-numas.sh脚本指定NUMA节点格式支持范围如0-1与列表如0,2,3结合numactl工具实现内存与CPU资源的亲和性绑定充分发挥硬件性能 快速上手从环境搭建到首次测试1. 环境准备三步完成框架部署# 克隆代码仓库 git clone https://gitcode.com/openeuler/sra_test # 进入项目目录 cd sra_test # 编译项目依赖Makefile自动构建 make2. 配置文件修改定制测试参数根据测试目标修改对应算法的配置文件关键参数包括数据集路径如SIFT、GIST等公开数据集召回数量k值线程数与NUMA节点分配算法特定参数如HNSW的M值、IVFPQ的聚类中心数3. 执行测试单场景与多NUMA示例单场景测试# 使用默认配置运行HNSW算法测试 ./test.sh --config configs/hnsw/hnsw_sift-128-euclidean.config多NUMA测试# 在NUMA节点0-1上运行KBest算法测试 ./test_muti-numas.sh --numa 0-1 --config configs/kbest/kbest_sift-128-euclidean.config 测试结果解析关键指标与工具测试完成后结果数据通过get_result.py脚本进行解析生成包括召回率Recallk查询延迟Latency吞吐量QPS核心结果处理代码位于src/core/test_result.cpp支持自定义指标扩展与数据导出。 许可证与开源支持sra_test采用Apache 2.0许可证允许自由修改与二次分发。项目持续维护中欢迎通过提交Issue或PR参与贡献。算法实现源码位于src/algo/目录例如Faiss HNSW实现src/algo/faiss/faiss_hnsw_index.cpphnswlib索引封装src/algo/hnswlib/hnswlib_index.cpp通过本文介绍您已掌握sra_test框架的核心功能与使用方法。无论是算法性能对比、硬件架构优化还是大规模数据测试sra_test都能提供稳定可靠的支持助力鲲鹏平台上的高效召回算法研发。【免费下载链接】sra_testFor testing the Kunpeng SRA feature项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_test创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考