Issue #19: feat: ベースライン実装・参照性能測定システム構築

🎯 feat: ベースライン実装・参照性能測定システム構築

Priority: HIGH

Impact: 性能改善効果の定量評価、客観的成果測定

Component: ベースライン実装、性能測定、比較フレームワーク

Files: benchmarks/baselines/, scripts/perf-compare/, docs/performance/

Problem Description

Issue #4で性能評価フレームワークが設計されましたが、実際の性能改善を測定するためのベースライン実装と参照性能が必要です。Go実装の効果を客観的に評価するため、PyTorch/TensorFlow等価実装やナイーブGo実装との比較基準を確立する必要があります。

Recommended Solution

ベースライン実装システム構築

1. 参照実装群 (benchmarks/baselines/)

   • PyTorch実装: 標準的な実装パターン（cudnn使用）
   • TensorFlow実装: Kerasベースの標準実装
   • Naive Go実装: 最適化前のシンプルなGo実装
   • C++ 実装: 高性能参照実装（オプション）

2. 統一ベンチマークスイート (benchmarks/suites/)

   • 各Phase共通のデータセット・測定条件
   • 統一された測定手順・環境設定
   • 結果比較・可視化システム

3. 性能測定自動化 (scripts/perf-compare/)

   • 全ベースライン自動実行・結果収集
   • 統計的有意性テスト
   • 性能プロファイリング（CPU/メモリ/GPU）

具体的ベースライン実装

1. Phase 1: パーセプトロン

   # benchmarks/baselines/pytorch/perceptron.py
   import torch
   import torch.nn as nn
   import time
   import memory_profiler
   
   class PerceptronPyTorch(nn.Module):
       def __init__(self, input_size):
           super().__init__()
           self.linear = nn.Linear(input_size, 1)
           
       def forward(self, x):
           return torch.sigmoid(self.linear(x))
   
   def benchmark_pytorch_perceptron():
       model = PerceptronPyTorch(2)
       data = torch.randn(1000, 2)
       
       # Inference benchmark
       start_time = time.time()
       with torch.no_grad():
           for _ in range(1000):
               _ = model(data)
       inference_time = time.time() - start_time
       
       # Memory usage
       memory_usage = memory_profiler.memory_usage((model.forward, (data,)))
       
       return {
           'inference_time': inference_time,
           'memory_peak': max(memory_usage),
           'framework': 'pytorch'
       }
   

2. Naive Go実装 （最適化前ベースライン）

   // benchmarks/baselines/naive-go/perceptron.go
   package naive
   
   // NaivePerceptron - 最適化前の素朴な実装
   type NaivePerceptron struct {
       weights []float64
       bias    float64
   }
   
   // Forward - 最も素朴な実装（学習重視、性能度外視）
   func (p *NaivePerceptron) Forward(x []float64) float64 {
       // 明示的ループ（vectorization無し）
       sum := p.bias
       for i := 0; i < len(x); i++ {
           sum += p.weights[i] * x[i]  // 明示的計算
       }
       
       // 自実装sigmoid（math.Exp使用）
       return 1.0 / (1.0 + math.Exp(-sum))
   }
   
   func BenchmarkNaivePerceptron(b *testing.B) {
       p := &NaivePerceptron{
           weights: []float64{0.5, -0.3},
           bias:    0.1,
       }
       input := []float64{1.0, 1.0}
       
       b.ResetTimer()
       for i := 0; i < b.N; i++ {
           _ = p.Forward(input)
       }
   }
   

統一測定環境

1. Hardware Specification (benchmarks/environment/)

   # benchmark-environment.yml
   hardware_configs:
     baseline:
       cpu: "Intel i7-12700K or equivalent"
       memory: "32GB DDR4-3200"
       gpu: "NVIDIA RTX 3080 or equivalent"
       storage: "NVMe SSD"
       
     minimal:
       cpu: "Intel i5-8400 or equivalent" 
       memory: "16GB DDR4-2400"
       gpu: "None (CPU only)"
       
   software_configs:
     go_version: "1.21+"
     python_version: "3.9+"
     pytorch_version: "2.0+"
     tensorflow_version: "2.13+"
   

2. Benchmark Protocol (docs/benchmark-protocol.md)

   • ウォームアップ実行回数
   • 測定試行回数・統計処理
   • 環境変数・設定統一
   • データセット・前処理統一

自動比較システム

1. Performance Comparison Tool (scripts/perf-compare/compare.go)

   // 全ベースライン自動比較
   type BenchmarkResult struct {
       Framework    string
       InferenceTime time.Duration
       MemoryPeak   uint64
       Accuracy     float64
       Dataset      string
   }
   
   func RunComprehensiveBenchmark(phase string) []BenchmarkResult {
       results := []BenchmarkResult{}
       
       // Go optimized実装
       results = append(results, benchmarkGoOptimized(phase))
       
       // Go naive実装  
       results = append(results, benchmarkGoNaive(phase))
       
       // PyTorch実装
       results = append(results, benchmarkPyTorch(phase))
       
       // TensorFlow実装
       results = append(results, benchmarkTensorFlow(phase))
       
       return results
   }
   

2. CLI Interface (cmd/bee/benchmark.go)

   # 全ベースライン性能比較
   bee benchmark compare --phase=1.0 --iterations=1000
   
   # 特定フレームワーク比較
   bee benchmark vs-pytorch --model=perceptron
   
   # 継続的ベンチマーク（CI用）
   bee benchmark continuous --output=json
   
   # 性能プロファイリング
   bee benchmark profile --model=mlp --target=memory
   

結果可視化・レポート

1. Performance Dashboard (benchmarks/dashboard/)

   • フレームワーク別性能比較チャート
   • 時系列での性能トレンド
   • 性能回帰検出アラート

2. Automated Reports (scripts/reports/)

   • 週次性能サマリー
   • リリース前性能評価レポート
   • 最適化効果測定レポート

Acceptance Criteria

• 4種類のベースライン実装（PyTorch, TensorFlow, Naive Go, Optimized Go）
• 統一ベンチマークスイート・測定環境定義
• 自動比較実行・結果収集システム
• CLI ベンチマークインターフェース（bee benchmark系）
• 性能ダッシュボード・可視化機能
• 継続的ベンチマーク・CI統合
• 統計的有意性テスト・レポート生成

Go実装の性能改善効果を客観的・定量的に評価する包括的ベースライン測定システム