- أكملت Rust onarm64 المهام كثيفة الاستخدام لوحدة المعالجة المركزية بسرعة تصل إلى 5x أسرع من x86
- يعمل Arm64 على تقليل زمن الوصول لبدء التشغيل البارد في جميع أوقات التشغيل بنسبة تصل إلى 24%
- يتفوق إصدار Python 3.11 الموجود على الذراع 64 على الإصدارات الأحدث في أحمال العمل ذات الذاكرة الكبيرة
تُظهر المقارنة المعيارية لـ AWS Lambda هذا العام أن بنية Arm64 تتفوق باستمرار على x86 عبر معظم أعباء العمل.
غطت الاختبارات أحمال العمل الكثيفة الاستخدام لوحدة المعالجة المركزية (CPU) والذاكرة المكثفة والخفيفة عبر أوقات تشغيل Node.js وPython وRust.
بالنسبة للمهام المرتبطة بوحدة المعالجة المركزية، أكملت Rust on Arm64 حلقات تجزئة SHA-256 أسرع بمعدل 4-5 مرات من x86 Rust بمجرد بدء تشغيل تحسينات التجميع الخاصة بالبنية.
بداية باردة وكفاءة بداية دافئة
كما تفوق إصدار Python 3.11 على Arm64 على إصدارات Python الأحدث، بينما كان Node.js 22 يعمل بشكل أسرع بكثير من Node.js 20 على x86.
تظهر هذه النتائج أن Arm64 لا يعمل على تحسين أداء الحوسبة الأولية فحسب، بل يحافظ أيضًا على الاتساق في ظل تكوينات الذاكرة المختلفة.
يلعب زمن الوصول البارد دورًا حاسمًا في التطبيقات التي لا تحتوي على خادم، ويقدم Arm64 تحسينات واضحة مقارنة بـ x86.
في جميع أوقات التشغيل، قدم نظام Arm64 تهيئة أسرع لبدء التشغيل على البارد بنسبة تتراوح بين 13 و24%.
سجل الصدأ، على وجه الخصوص، أوقات بدء باردة غير محسوسة تقريبًا عند 16 مللي ثانية، مما يجعله مناسبًا تمامًا للتطبيقات الحساسة لزمن الوصول.
كان أداء البداية الدافئة يفضل أيضًا الذراع 64، واستفادت أحمال العمل كثيفة الاستهلاك للذاكرة من قدرة البنية على التعامل مع عمليات تخصيص الذاكرة الأكبر بشكل أكثر كفاءة.
أظهرت Python وNode.js قدرًا أكبر من التباين، على الرغم من بقاء المكاسب التي حققتها Arm64.
تتراكم تحسينات الأداء هذه في بيئات الإنتاج التي تحدث فيها حالات بدء التشغيل الباردة بشكل متكرر.
يوضح تحليل التكلفة أن Arm64 يوفر تكاليف حوسبة أقل بنسبة 30% في المتوسط مقارنة بـ x86.
بالنسبة لأحمال العمل التي تتطلب الكثير من الذاكرة، وصل التوفير في التكاليف إلى ما يصل إلى 42%، خاصة بالنسبة لـ Node.js وRust.
أظهرت أحمال العمل الخفيفة، التي تعتمد بشكل كبير على زمن وصول الإدخال/الإخراج بدلاً من الحسابات الأولية، اختلافات طفيفة في الأداء بين البنيات.
يوضح هذا أن تحسين التكلفة يهم أكثر من تحديد وقت التشغيل في هذه السيناريوهات.
عبر أحمال العمل كثيفة الاستخدام لوحدة المعالجة المركزية والذاكرة، قدمت Arm64 نسب تكلفة إلى أداء أقوى، مما يؤكد قيمتها في عمليات نشر الإنتاج.
تشير هذه المعايير إلى أن Arm64 يجب أن يكون الهدف الافتراضي لوحدة المعالجة المركزية (CPU) لمعظم أحمال عمل Lambda ما لم تظهر مشكلات محددة في توافق المكتبة.
تعمل أعباء العمل الصدئة على Arm64 على زيادة الأداء وتوفير التكاليف إلى أقصى حد، بينما توفر Python 3.11 وNode.js 22 بدائل قوية لحالات الاستخدام الأخرى.
من المرجح أن تشهد المؤسسات التي تعتمد على Lambda للتطبيقات على مستوى المؤسسات أو التي تقوم بتشغيل وظائف متعددة في مركز بيانات واحد تحسينات واضحة في الكفاءة.
من منظور محطة العمل، تشير النتائج إلى أن المطورين الذين يقومون بالتجميع محليًا لأحمال العمل كثيفة الاستخدام لوحدة المعالجة المركزية قد يستفيدون أيضًا من إصدارات Arm64 الأصلية.
على الرغم من أن هذه المعايير واسعة النطاق، إلا أن أعباء العمل الفردية وتكوينات التبعية يمكن أن تؤدي إلى نتائج مختلفة، لذا يُنصح بإجراء المزيد من الاختبارات قبل الاعتماد على نطاق كامل.
من المرجح أن تشهد المؤسسات التي تستفيد من Lambda للتطبيقات على مستوى المؤسسات أو تشغيل وظائف متعددة في مركز بيانات واحد تحسينات ملموسة في الكفاءة.
من منظور محطة العمل، تشير النتائج إلى أن المطورين الذين يقومون بالتجميع محليًا لأحمال العمل كثيفة الاستخدام لوحدة المعالجة المركزية قد يستفيدون أيضًا من إصدارات Arm64 الأصلية.
على الرغم من أن هذه المعايير واسعة النطاق، إلا أن أحمال العمل الفردية وتكوينات التبعية يمكن أن تسفر عن نتائج مختلفة، لذا يُنصح بإجراء المزيد من الاختبارات قبل الاعتماد على نطاق كامل.
عبر كريس ايبرت
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدر مفضل للحصول على أخبار الخبراء والمراجعات والآراء في خلاصاتك. تأكد من النقر على زر المتابعة!
وبالطبع يمكنك أيضًا اتبع TechRadar على TikTok للحصول على الأخبار والمراجعات وفتح الصناديق في شكل فيديو، والحصول على تحديثات منتظمة منا على واتساب أيضاً.
التعليقات