如果你想查看你的程序在cpu上运行时,耗时时如何分布的,那么perf是一个合理的选择。
准备工作
为了支持使用perf,首先你要安装相关的库
sudo apt install linux-tools-5.15.0-67-generic
此外,因为使用perf进行benchmark, 涉及到一些系统权限,所以,你还需要修改权限,将下面文档中对应的参数改为-1
vim /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid
开始perf
基于stat,我们可以获取程序的统计,包括耗时等。
perf stat ./gemm_cpu
如 图
接下来,通过指令
perf record ./matrix_multiplication
perf report
我们可以获取对应的每个模块的耗时。
值得注意的时,如果函数的计算速度非常快,这里可能不会显示。比如Vectoradd, 相比于gemm。复杂度小了两个级别,这里原本不显示。我是通过增加循环的方式,来让它出现在了上面。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define SIZE 500
void initialize_matrix(int matrix[SIZE][SIZE]) {
for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
matrix[i][j] = rand() % 100;
}
}
}
void initialize_vector(int vector[SIZE]) {
for (int i = 0; i < SIZE; i++)
{
vector[i] = rand() % 100;
}
}
void multiply_matrices(int a[SIZE][SIZE], int b[SIZE][SIZE], int result[SIZE][SIZE]) {
for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
result[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < SIZE; k++) {
result[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
}
}
}
}
void vectorAdd(int vec1[SIZE], int vec2[SIZE], int vec[SIZE])
{
printf("perform vectoAdd\n");
for (int i = 0; i < SIZE; i++)
for (int i = 0; i < SIZE; i++)
for (int i = 0; i < SIZE; i++)
{
vec[i] = vec1[i] + vec2[i];
}
}
int main() {
int a[SIZE][SIZE], b[SIZE][SIZE], result[SIZE][SIZE];
int vec_a[SIZE], vec_b[SIZE], vec_result[SIZE];
// Initialize random number generator
srand(time(NULL));
// Initialize matrices
initialize_matrix(a);
initialize_matrix(b);
// Multiply matrices
multiply_matrices(a, b, result);
initialize_vector(vec_a);
initialize_vector(vec_b);
vectorAdd(vec_a, vec_b, vec_result);
#ifdef SHOWREULST
// Print a part of the result matrix to verify the operation
printf("Result matrix:\n");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
for (int j = 0; j < 10; j++) {
printf("%d ", result[i][j]);
}
printf("\n");
}
#else
printf("############### Finish caculation #################\n");
#endif
return 0;
}