程序并行性能测试同步数据ProgramParallelPerformanceSynchronizationData-marcelbhme
数据来源：互联网公开数据
标签：并行计算, 性能测试, 同步机制, 多核处理器, 程序覆盖率, 数据分析, 实验数据, 软件工程
数据概述：
该数据集包含程序并行性能测试的同步数据，记录了在不同核心数量下，程序运行的各项指标，用于评估程序并行性能和同步机制效率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一次或多次实验的静态结果。
地理范围：数据未涉及地理位置信息，主要关注程序在多核处理器上的运行表现。
数据维度：数据集包括反馈次数（feedback）、输入共享比例（input share）、结果共享比例（result share）、核心数量（cores）、运行时间（time）、最大程序覆盖率（max program coverage）等。其中synchronization2.csv还包括超时时的覆盖率（coverage at timeout）。
数据格式：CSV格式，提供了synchronization.csv和synchronization2.csv两个文件，便于数据分析和可视化。数据也可能包含libxml2.10runs.90days.csv文件，但未提供详细信息。
来源信息：数据来源于程序性能测试，具体来源未明确说明，但数据经过了结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于并行计算、性能优化、软件工程等领域的研究和分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于并行计算、程序优化等领域的学术研究，例如评估不同同步机制对程序性能的影响、分析核心数量与运行时间的关系等。
行业应用：可以为软件开发行业提供数据支持，尤其是在优化多线程程序、提升软件运行效率方面。
决策支持：支持软件开发团队在设计并行程序时，根据实验数据进行决策，选择合适的同步策略和硬件配置。
教育和培训：作为并行计算、软件工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解并行程序的性能特点和优化方法。
此数据集特别适合用于探索并行程序在不同核心数量下的性能表现，以及不同同步机制对程序运行效率的影响，从而帮助用户优化程序性能，提升计算效率。
