Das Java Microbenchmark Harness (JMH) ist der de facto Standardrahmen für die Entwicklung von Java-Mikrobemessungen – verwendet zur Bewertung der Leistung kleiner Codeabschnitte. Eine zentrale Herausforderung beim Design von Mikrobemessungen ist die Bestimmung der erforderlichen Anzahl an Aufwärmiterationen, um einen stationären Betriebszustand zu erreichen: Zu wenige führen zu ungenauen Ergebnissen, während zu viele unnötige Überlastung verursachen. Dieses Papier erweitert unseren vorherigen Beitrag, indem es eine detailliertere Beschreibung von AMBER liefert, einer KI-gestützten JMH-Erweiterung, die die Zeitreihenklassifikation nutzt, um stationäres Verhalten zur Laufzeit zu erkennen und dynamisch Aufwärmiterationen zu beenden.
Trovato et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.