生物信息学标杆体系是要建立一个合理的测试框架，测试和数据，以使最终用户和厂商探讨他们的系统的性能的一种尝试。
我们现在要做的是创建一个用于测试的框架，以及测试核心组都可以下载并使用探测系统性能的具体内容。
此外，源头上这些测试是根据GPL提供，并托管在Bioinformatics.org和可扩展的情报有限责任公司的想法是，以使最终用户，消费者，系统开发商，和其他人轻松地构建和使用的测量和调整的原因有意义的测试。
乔兰德曼从可扩展的情报LLC构思的想法，并写了原来的代码。我们正在寻找更多的基准码建议，测试，数据集等。
电流基准测试几种NCBI BLAST运行时，几个HMMER运行，以及各种其他的。我们计划包括ClustalW比，X！串联，各种化学，动态，以及相关的测试，以及其他几个人。
检查如LINPACK或HPL根本不为高性能信息学提供有意义的性能指标或预测模型。不幸的是，也没有许多更近和聚焦检测。
这是一个问题，因为LINPACK和HPL特别测试各种矩阵运算，在这里有有效规则的存储器访问模式和特定的数学运算的性能。
这些代码进行比较，码重浮点运算，并交叉存取内存交通最有用的。这些代码的设计并不适合全面系统基准测试，其中的磁盘I / O，内存延迟等因素都有助于性能问题。
最好的测试是那些最为相似的，你会在计算机上运行的代码。这些测试本身应该是合理的近似的代码真正执行，用真实的数据。您可能需要削减回为了得到真实的运行时间。
你应该有数据大小的合理子集。一个单一的测试不会告诉你你的系统如何扩展，和的原因，本次测试中是否存在等一种是专门让你当你增加工作量的各个方面测试的表现。
你很少得到一个静态的系统在一个集群中，所以我们建议您尝试作为现实的操作环境地运行。在静止系统中的基准是好的，但它可能会不合理地设定您的期望。
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