🧚🏾 🧑🏽 💨 सही तरीके से बेंचमार्क सीखना (पुनरावृत्तियों सहित) 🧀 👆🏾 👊🏾

मैंने पिछली पोस्टिंग से उदाहरण डाउनलोड किया, शुरू करने के लिए समय शुरू से 1.5 गुना तक कांप गया, 0.76 से 1.09 सेकंड तक। आप ऐसे बेंचमार्क के परिणामों का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं यह स्पष्ट नहीं है। समस्या परिचित है, मैं कल ही भाग गया और हल किया। संक्षेप में, सीपीयू थ्रॉटलिंग को भी दोष देना है, साथ ही कोड में अजीब समानता भी है। कट फाइट (सफल) और चर्चा के तहत।

तो, पुनरावृत्तियों के बारे में पिछला उदाहरण, वीएस 2005, 4 रन। मशीन पूरी तरह से अनलोड है, टॉरेंट, आदि पृष्ठभूमि में नहीं चल रहे हैं, यहां तक कि विजेता को भी बंद कर दिया गया है। (हालांकि, सीपीयू बाध्य वर्कलोड के लिए, विंम्प और यहां तक कि टोरेंट बहुत अधिक घबराना नहीं बनाते हैं, अधिकतम 1-2%।) परिणाम 0.758 से 1.085 तक जाते हैं, जो लगभग 1.5 गुना है। अलग-अलग रनों पर, फिर से, अलग-अलग जीत, जो दौड़ के लिए अस्वीकार्य है। ;)

x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.795557 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.892076 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 1.08741 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 1.0848 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.898355 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.758123 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.906159 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.861794

क्या हो रहा है? हम कोड को देखते हैं, QPC है, और इससे पहले कि यह SetThreadAffinityMask है। देशद्रोह, मुख्यालय हमारा नहीं है। C2D प्रोसेसर, यह अलग-अलग कोर पर अलग-अलग फ्रीक्वेंसी रख सकता है। और डाउनटाइम के समय, ओएस इसका लाभ उठाता है और आवृत्ति को कम करता है। यदि आप एक कोर पर टाइमर (QueryPerformanceFrequency) को कैलिब्रेट करते हैं, और दूसरे पर, या उसी पर काउंटर डेटा (QueryPerformanceCounter) पढ़ते हैं, लेकिन आवृत्ति बढ़ने के बाद, कचरा होगा।

हम बिल्कुल एक चरित्र को बदलते हैं, SetThreadAffinityMask में हम दूसरे पैरामीटर को 1 पर सेट करते हैं, 0 पर नहीं।

x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.751778 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.685859 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.737615 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.686026 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.736503 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.688713 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.772983 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.68895

बहुत बेहतर। पहला परीक्षण 0.736 से 0.772 तक कांपता है। 5% से, 50% से नहीं। दूसरा 0.686 से 0.689 तक, उन। 0.4% तक। फर्क कहां से आता है?

हाइपोथीसिस। जब तक दूसरा परीक्षण शुरू होता है, तब तक कैश गर्म हो जाता है। हमने कोड को ध्यान से पढ़ा। हालांकि, 5000 रन हैं, शीत कैश केवल पहले के लिए कुछ बदल देगा। परिकल्पना गलत है, अलग सेट करें।

हाइपोथीसिस। पहला परीक्षण पहला है। शायद नाभिक की आवृत्ति में वृद्धि इसकी प्रक्रिया में होती है। खैर, सभी परीक्षणों से पहले प्रोसेसर को गर्म करते हैं। चूंकि कंपाइलर बहुत स्मार्ट है और स्थिरांक की गणना और अनुकूलन करने का प्रयास करता है, विशेष रूप से जिनका उपयोग नहीं किया जाता है, हम अस्थिर जादुई प्रवर्धक को याद करते हैं। विद्रोही, उफ़, मदद नहीं की। आत्मीयता के बारे में याद रखें। हम पूरी प्रक्रिया को सामान्य रूप से एक कोर को हरा देते हैं, न कि केवल एक टुकड़ा जो समयबद्ध है (अन्यथा गलत कोर को गर्म करने का खतरा है)। विद्रोही, उफ़, जीत! कुल हम इस तरह के 4 लाइनों कार्यक्रम की शुरुआत में डाल दिया।

  SetProcessAffinityMask(GetCurrentProcess(), 1); volatile int zomg = 1; for ( int i=1; i<1000000000; i++ ) zomg *= i;

और परिणाम का आनंद लें।

x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.687585 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.685685 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.687524 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.68579 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.686004 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.688326 
      

        
        
        
      

     
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 iterator++. Total time : 0.688472 
      

        
        
        
      

     x = 3256681784 ++iterator. Total time : 0.685775

बिंगो। 1% से कम घबराना, जो काफी सामान्य है। और अब, अंत में, कोई मतभेद नहीं हैं। जैसा कि वास्तव में, जैसा कि यह सिद्धांत में होना चाहिए। (रिलीज में, दोनों पुनरावृत्तियों को एक पॉइंटर में चलना चाहिए, SECURE_SCL के साथ डिबग में, इज़राइल के तत्वों के साथ, निश्चित रूप से सक्षम है।)

लिनक्स पर, वास्तव में वही समस्या होती है, जिसे प्रदर्शन गवर्नर कहा जाता है। राज्यपाल को प्रदर्शन, जैसे आत्मीयता खेल इत्यादि के लिए किसी चीज़ पर स्विच करने से भी मदद मिलती है।

आपके लिए सही बेंचमार्क।

सही तरीके से बेंचमार्क सीखना (पुनरावृत्तियों सहित)

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