考虑以下程序:
#define _FILE_OFFSET_BITS 64 // Allow large files.
#define REVISION "POSIX Revision #9"
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <ctime>
const int block_size = 1024 * 1024;
const char block[block_size] = {};
int main()
{
std::cout << REVISION << std::endl;
std::time_t t0 = time(NULL);
std::cout << "Open: 'BigFile.bin'" << std::endl;
FILE * file;
file = fopen("BigFile.bin", "wb");
if (file != NULL)
{
std::cout << "Opened. Writing..." << std::endl;
for (int n=0; n<4096; n++)
{
size_t written = fwrite(block, 1, block_size, file); …我使用实施实验OOP语言和现在的基准垃圾收集存储性能基准测试.现在我想检查/打印下面的小深度基准(n = 2,3,4,..).
通过该buildTreeDepth方法生成树(具有4个子节点的林).代码如下:
import java.util.Arrays;
public final class StorageSimple {
private int count;
private int seed = 74755;
public int randomNext() {
seed = ((seed * 1309) + 13849) & 65535;
return seed;
}
private Object buildTreeDepth(final int depth) {
count++;
if (depth == 1) {
return new Object[randomNext() % 10 + 1];
} else {
Object[] arr = new Object[4];
Arrays.setAll(arr, v -> buildTreeDepth(depth - 1));
return arr;
}
}
public Object benchmark() { …我最近发现两个宏之间存在巨大差异:@benchmark和@time在内存分配信息和时间方面.例如:
@benchmark quadgk(x -> x, 0., 1.)
BenchmarkTools.Trial:
memory estimate: 560 bytes
allocs estimate: 17
--------------
minimum time: 575.890 ns (0.00% GC)
median time: 595.049 ns (0.00% GC)
mean time: 787.248 ns (22.15% GC)
maximum time: 41.578 ?s (97.60% GC)
--------------
samples: 10000
evals/sample: 182
@time quadgk(x -> x, 0., 1.)
0.234635 seconds (175.02 k allocations: 9.000 MiB)
(0.5, 0.0)
为什么这两个例子之间有很大的不同？
我想了解 R 的微基准测试和 system.time() 之间的区别？他们如何在内部衡量函数执行时间？
我从 Patterson & Hennessy 书中的基本定义开始，然后按照英特尔编程参考文档了解有关 TLB 的更多信息。
从英特尔文档中，我了解了 TLB 的高级设计。例如行大小、关联性和缓存级别。但是需要详细解释 TLB 缓存如何在现代 CPU 中处理缓存未命中及其替换机制。哪些页面
从 L1 TLB移动到 L2 TLB？TLB 中的单个条目可以寻址多少页？TLB 中有多少条目？（特别是DTLB）
任何信息或参考资料都会对我有很大帮助。（如果这不是这个问题的合适论坛，请推荐合适的论坛）
谢谢你。
注意：问题末尾给出了详尽的系统详细信息。
我试图让我的开发机器具有非常稳定的 CPU 频率，以便我可以获得一些线性代数代码的精确基准 - 然而，它仍然显示出明显的频率波动。
我已将缩放调节器设置为performance模式：
echo performance | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
我还锁定了C0状态中的所有内容：
sudo cpupower idle-set -D 0
然而，使用 时i7z，我仍然观察到 CPU 频率波动 >5%。我非常感谢有关我是否应该采取进一步步骤将 CPU 频率限制为固定值，或者是否无法获得更精确的频率限制的指导。
附录：
我的处理器是 Intel Core i7-9750H：
cat /proc/cpuinfo | grep 'model name'
model name : Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz
...
它有 12 个逻辑 CPU 和 6 个物理核心：
lscpu -a -e
CPU NODE SOCKET CORE L1d:L1i:L2:L3 ONLINE MAXMHZ MINMHZ
0 0 0 0 0:0:0:0 yes 4500.0000 800.0000
1 …我想评估使用不同文件类型（geotiff、二进制）或对象（RasterBrick、RasterStack）从栅格时间序列中提取数据的时间。我创建了一个函数，该函数将从栅格对象的随机点提取时间序列，然后使用微基准测试它。
前任。：
# read a random point from a raster stack
sample_raster <- function(stack) {
poi <- sample(ncell(stack), 1)
raster::extract(stack, poi)
}
# opening the data using different methods
data_stack <- stack(list.files(pattern = '3B.*tif'))
data_brick <- brick('gpm_multiband.tif')
bench <- microbenchmark(
sample_stack = sample_raster(data_stack),
sample_brick = sample_raster(data_brick),
times = 10
)
boxplot(bench)
# this fails because sampled point is different
bench <- microbenchmark(
sample_stack = sample_raster(data_stack),
sample_brick = sample_raster(data_brick),
times = 10,
check = 'equal'
)
我在此处包含了我的数据集的示例
由此，我可以看到RasterBrick上的采样比堆栈更快（R …
我有一个类似的代码：
...
void benchMark(benchmark::State& state){
maxCapacity = state.range(0);
// set up some stuff
for (auto _ : state){
// time this code
}
}
BENCHMARK(benchMark)->DenseRange(2, 10, 1);
BENCHMARK_MAIN();
我想把它改成这样：
...
void benchMark(benchmark::State& state){
maxCapacity = state.range(0);
// set up some stuff
for (auto _ : state){
// time this code
}
}
int main(){
BENCHMARK(benchMark)->DenseRange(2, 10, 1);
}
我这样做只是为了以后可以为代码提供命令行参数支持。现在这段代码编译成功，但我根本没有得到任何输出。我猜代码甚至没有运行。第一个代码需要 5 分钟才能完成，但第二个代码几乎立即完成执行。我究竟做错了什么？
任何帮助都会很棒。谢谢..
编辑：
由于我无法分享完整的代码，这里有一个最小的可重现示例：
#include <iostream>
#include <benchmark/benchmark.h>
using namespace std;
void pointQuery(int maxCapacity){
long sum = 0;
for(int i=0; …我有一个非常简单的程序来测量一个函数花费了多少时间。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
struct Foo
{
void addSample(uint64_t s)
{
}
};
void test(const std::vector<uint64_t>& samples)
{
uint32_t onlyCallTime = 0;
uint32_t loopOnlyTime = 0;
Foo stats;
std::chrono::high_resolution_clock::time_point callStart,callEnd;
auto start = callStart = callEnd = std::chrono::high_resolution_clock::now();
for(auto &s : samples)
{
callStart = std::chrono::high_resolution_clock::now();
loopOnlyTime += std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(callStart-callEnd).count();
stats.addSample(s);
callEnd = std::chrono::high_resolution_clock::now();
onlyCallTime += std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(callEnd-callStart).count();
}
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "overall duration: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count() << std::endl;
std::cout << "only call duration: " << …