: 8
как вычислить скорость работы программы
подскажите пожалуйста как вычислить скорость работы программы
Участник клуба
: 1,456
clock_t start = clock(); тут что-то делается printf(«Время работы = %fn», (long double) (clock() — start) / CLOCKS_PER_SEC);
: 8
Спасибо большое.
: 2,508
скорость = расстояние / время;
«Когда приходит положенное время, человек перестаёт играть в пинбол. Только и всего.»
Форумчанин
: 585
скорость = расстояние / время;
зачем это писать? или ты думаеш, что тот кто создал тема дибил?
Это ещё не конец и даже не начало конца, это возможно только конец начала.
Белик Виталий 🙂
: 57,792
А вот ты зря горячишся. Нам в универе показывали необычную схему.
Скорость работы программы — ставили Label в начале процедуры и в конце.
Замеряли до и после этих меток время, и на их разницу делили кол-во операторов между метками — получалась как никак скорость.
Алгоритм назначения и расчет режимов резания при токарной обработке
Я правда так и не понял замеряется расстояние в опкодах или в операторах ЯВУ, но смысл был однозначным.
I’m learning to live.
Форумчанин
: 585
А вот ты зря горячишся. Нам в универе показывали необычную схему.
Скорость работы программы — ставили Label в начале процедуры и в конце.
Замеряли до и после этих меток время, и на их разницу делили кол-во операторов между метками — получалась как никак скорость.
Я правда так и не понял замеряется расстояние в опкодах или в операторах ЯВУ, но смысл был однозначным.
а это прикол, надо так зделать. но alexy скорее всего не это имел ввиду ))).
Это ещё не конец и даже не начало конца, это возможно только конец начала.
Источник: www.programmersforum.ru
Расчеты и оценки быстродействия
Если задача, решаемая на ЭВМ, фиксирована, то объем информации, которую необходимо переработать для получения результата, также задан. Однако время решения задачи существенно зависит как от скоростных характеристик ЭВМ, так и от характеристик алгоритма.
Разумеется, пользователи хотят, чтобы программы выполнялись максимально быстро. Но часто бывает, что быстродействие может быть достигнуто в ущерб другим требованиям, например надежности кода. Далеко не всегда стоит добиваться максимальной производительности.
Бывает, что при увеличении быстродействия код настолько усложняется, что появляется риск потерять контроль над программой. Так же не стоит отказываться от проверок входящих параметров. Сэкономленные секунды могут обернуться долгими часами, потраченными на ликвидацию последствий незначительной ошибки.
Для ускорения работы данной системы был применен принцип нормализации БД, а именно — предварительные расчеты. В БД имеется таблица, хранящая результаты расчетов всех треков. Таким образом, при повторном обращении к треку нет необходимости заново выполнять все вычисления, а можно просто обратиться к таблице, хранящей результаты всех проведенных вычислений. На рис.3.1 приведена схема обращения к трекам. Из схемы видно, что данный подход существенно ускоряет работу системы.
Программирование станков с ЧПУ. Урок 1. Режимы резания
Скорость расчетов
Для определения скорости расчета трех параметров (расстояние, время, скорость) было проведено несколько тестов при различных количествах точек в треке. Результаты выполнения тестов представлены в графике на рис. 3.2.
Рисунок 3.2 — Тест быстродействия
Как видно на графике зависимость времени от количества точек напоминает функцию y=2 x . Следовательно, быстродействие системы существенно снижается при большом количестве точек в треке. Таким образом, учитывая то, что в каждом треке содержится в среднем 700 точек, можно сделать вывод, что быстродействие системы при расчетах параметров является вполне приемлемым, но как указывалось в п.2.3, максимальная точность при этом не достигается.
Скорость поиска
При подборе трека по пользовательским критериям система формирует SQL запрос к БД, который последовательно проходит по всем записям нужного столбца, проверяя, соответствует ли значение поля заданному критерию. Таким образом, можно сделать вывод, что скорость поиска будет напрямую зависеть от количества треков в БД.
Так как ежегодный прирост БД до 20МБ (это около 50 треков) необходимо определить при каком количестве треков в БД поиск будет занимать большое количество времени и работа с системой будет невозможна. Для начала было проведено несколько тестов, в результате которых была определена динамика изменения скорости поиска.
70 треков — 1,6 с.
100 треков — 2 с.
В результате проведения линейной апроксимации в Excel, было выявлено, что при хранении в БД 373 треков приблизительное время поиска составляет 7,5 с. Это значение было принято как предельное время поиска.
Итак, размер БД при 373 треках — 149МБ. Вычитание уже имеющихся 40МБ (100 треков) и деление на ежегодный прирост (20МБ), дает 5,46. Через пять с половиной лет при активном использовании система не сможет полностью удовлетворять все потребности пользователя, а именно, подбор трека будет занимать большое количество времени. Но заявленный в техническом задании срок службы составляет 5 лет, а значит, данная система удовлетворяет условию задания.
Источник: studentopedia.ru
Русские Блоги
Измерение производительности параллельных алгоритмов — модель производительности ускорения (2-2)
1. Основные понятия и ускорение
1. Основные понятия
1). Временное произведение процессора.
Произведение количества процессоров и времени обработки используется для измерения использования ресурсов этими процессорами во время их работы.
Если время выполнения программы на процессорах P равно Tp, то максимальный объем работы, выполняемой этими процессорами P в интервале Tp, равен Tp * P.
Интеграция фактической рабочей кривой процессоров с течением времени может рассматриваться как эффективная рабочая нагрузка, выполняемая этими процессорами.
Эффективность — это отношение эффективной рабочей нагрузки к максимальной рабочей нагрузке.
2). Степень параллелизма (DOP)
Степень параллелизма — это количество процессоров, используемых для выполнения программы в определенном временном интервале.
3). Диаграмма распределения параллельности
График распределения параллелизма в зависимости от времени при выполнении данной программы.
Результатом параллелизма и соответствующего временного интервала является работа или рабочая нагрузка, которую должен выполнить процессор.
— это диаграмма распределения параллелизма, показанная на рисунке.
2. Ускорение
1). Абсолютное ускорение
Сравните лучший последовательный алгоритм с параллельным алгоритмом («лучший» здесь не абсолютный, иногда самый быстрый — лучший, а иногда лучший. Решение лучшее, иногда сочетаются самое быстрое и лучшее, поэтому конкретные проблемы анализируются подробно)
Определите один (связанный с конкретной машиной), чтобы сравнить время работы лучшего последовательного алгоритма на одной машине со временем работы параллельного алгоритма на N машинах.
Определение 2 (независимо от конкретной машины) сравнивает время выполнения лучшего последовательного алгоритма на самой быстрой последовательной машине со временем работы параллельного алгоритма на параллельной машине. 
(числитель означает последовательную машину, знаменатель означает параллельную машину)
2). Относительное ускорение
Отношение времени выполнения одного и того же параллельного алгоритма на одном узле к времени выполнения в процессорной системе, состоящей из нескольких идентичных узлов.
Это определение фокусируется на описании масштабируемости алгоритма и самого параллельного компьютера. 
Обозначается буквой S, видно, что по мере увеличения числа процессоров N увеличивается коэффициент ускорения S. Если это увеличение показывает линейную зависимость, это называется коэффициентом линейного ускорения; Если этот вид увеличения скорости показывает суперлинейную зависимость, это называется суперлинейным коэффициентом ускорения; если скорость роста S показывает постепенно уменьшающуюся взаимосвязь, это называется плохо обусловленным коэффициентом ускорения.
Коэффициент линейного ускорения: небольшие промежуточные накладные расходы, меньше коммуникаций, слабосвязанные вычисления
Супер линейное ускорение: может появиться, когда приложению требуется большой объем памяти.
Некорректный коэффициент ускорения: коэффициент ускорения уменьшается, что может быть связано с недостаточным количеством вычислений.
2. Модель повышения производительности (три типа)
1. Модель производительности с фиксированным коэффициентом ускорения нагрузки — закон Амдала.
Во многих приложениях реального времени размер вычислительной нагрузки часто фиксирован. В параллельной машине эта нагрузка может быть распределена между несколькими параллельными выполнениями, и полученное ускорение называется ускорением с фиксированной нагрузкой. Нагрузку проблемы можно выразить следующим образом:
W = Ws + Wp
Среди них Ws представляет часть нагрузки, которую нельзя распараллелить в задаче, а Wp представляет часть нагрузки, которую можно распараллелить.
В случае n узлов коэффициент ускорения можно выразить следующим образом:
Пусть коэффициент серийности α будет пропорцией серийной части. который: 
Замените его, чтобы получить Амдал’ло: 
Независимо от того, сколько процессоров используется, наилучшее ускорение, которого вы можете ожидать: 
Эффективность En может быть выражена как: 
Чем больше число процессоров n, тем ниже эффективность En.
Закон Амдала говорит нам: улучшение производительности всей системы за счет определенного компонента в системе за счет более быстрого метода выполнения и частоты использования этого метода выполнения или доли от общего времени выполнения связанные с. 
Два фактора, определяющих ускорение:
1). Процент времени, в течение которого можно улучшить общее время, в течение которого компьютер выполняет задачу, то есть время, занятое улучшенной частью / время выполнения всей задачи до улучшения, помните Это Fe, которое всегда меньше 1.
2). Кратное увеличение производительности улучшенной детали после принятия мер по улучшению, чем до мер по улучшению, а именно
Время выполнения части улучшения до / после улучшения отмечено как Se.
Пример 1:
Если предположить, что скорость обработки определенной части системы увеличена в 10 раз, но исходное время обработки этой части составляет только 40% от всего времени работы, насколько улучшилась производительность всей системы? ?
Решение: Fe = 0,4, Se = 10,
Модель Amdahl’law также известна как модель ускорения с фиксированным масштабом, и масштаб проблемы не меняется вместе с процессором. Фиксированный размер проблемы зависит от кратчайшего времени, которое может быть достигнуто с помощью параллельной технологии.
В модели ускорения с фиксированным масштабом загрузка и время выполнения зависят от количества процессоров n в системе, как показано на рисунке ниже:
(Независимо от количества процессоров, последовательная и параллельная нагрузки являются фиксированными. Однако время последовательной работы фиксировано. При увеличении числа процессоров использованная работа Время уменьшается, и общее время также уменьшается по мере увеличения процессора)
Когда количество процессоров n = 1024, коэффициент ускорения Sn изменяется в зависимости от α следующим образом:
Кривая выглядит следующим образом:
Вы можете сравнить различные эффекты различных α на коэффициент ускорения:
(красная кривая — α = 0, нижняя сторона красного — α = 0,01, нижняя сторона красного — α = 0,1, а нижняя сторона синего — α = 0,9)
Когда α = 0, достигается идеальный коэффициент ускорения. Когда значение α увеличивается, эффективность передаточного числа резко падает.
** Вывод: ** Кривая коэффициента ускорения резко падает с увеличением α. Причина в том, что существует последовательная часть Ws, которую невозможно решить увеличением количества процессоров в системе. Такая природа создала очень пессимистическое впечатление параллельной обработки в последние два десятилетия.
Воздействие: два мнения:
1). Отговаривайте производителей от производства компьютеров с массовым параллелизмом. (Конечно, это не соответствует реальной ситуации. Число процессоров увеличивается.)
2). Исследование параллельных компиляторов, чтобы уменьшить значение α для повышения производительности системы.
Возможный диапазон применения указанной модели коэффициента ускорения нагрузки:
Критические по времени проблемы с приложением.
2. Модель ускорения с фиксированным временем — закон Густавсуна.
Есть много областей применения, в которых упор делается на точность, а не на время выполнения. В 1988 году Густавсун предложил модель ускорения с фиксированным временем. Когда масштаб машины увеличивается, масштаб решения проблем также увеличивается, что приводит к более точным решениям при неизменном времени работы.
Например: метод конечных элементов для структурного анализа, гидродинамика для прогнозирования погоды PDE (уравнения с частными производными) требует повышенной точности. Грубая сетка требует меньше вычислений, тогда как мелкая сетка требует много вычислений и точность выше. Моделирование прогноза погоды решает четырехмерную PDE. Если расстояние до точек сетки в каждом фактическом направлении (X, Y, Z) уменьшается до одной десятой от исходного, а временной шаг увеличивается на ту же величину, то можно сказать, что точка сетки увеличивается в 104 раза. , Значит, нагрузка увеличилась минимум в 10 000 раз.
Предыстория модели:
Модель с фиксированной нагрузкой ошибочна: поскольку в законе Амдала α зависит от проблемы и эффективности параллельного компилятора и не может описывать внутренние характеристики системы.
Формула ускорения: 
Среди них Wp ’= nWp и Ws + Wp = Ws’ + Wp ’/ n используются в качестве фиксированных временных условий. Ws ’+ Wp’ / n представляет собой среднюю нагрузку (время выполнения), когда количество процессоров увеличивается после увеличения нагрузки. Оно должно быть равно средней нагрузке (времени выполнения) Ws + Wp, когда нагрузка не увеличивается. То есть Ws + Wp = Ws ’+ Wp’ / n. При этом серийная часть нагрузки не изменилась, то есть Ws = Ws ‘.
В рамках модели ускорения с фиксированным временем загрузка и время выполнения зависят от количества процессоров n в системе, как показано на рисунке ниже: 
Метод увеличения размера проблемы заставляет все процессоры быть занятыми. Когда проблема расширяется до соответствия доступной вычислительной мощности, последовательная часть программы больше не является узким местом.
Когда количество процессоров n = 1024, коэффициент ускорения Sn изменяется в зависимости от α следующим образом:
3. Ускорение модели ограничено памятью
Предложен Сунь и Ни в 1993 году. Для крупномасштабных научных расчетов и инженерных разработок требуется больше места для хранения, и многие проблемы приложений связаны с ограничениями памяти, а не ограничениями ЦП или ограничениями ввода-вывода. Например, в распределенных системах хранения часто встречается, что общая емкость хранения линейно увеличивается с количеством узлов, и многие узлы собираются для решения большой проблемы. Основная идея: чтобы решить проблему как можно большего размера в условиях ограниченного пространства для хранения, необходимо также расширить рабочую нагрузку, чтобы обеспечить более высокий коэффициент ускорения, более высокую точность и лучшее использование ресурсов.
Коэффициент ускорения можно выразить следующим образом: 
где:
Рабочая нагрузка, выполняемая последовательно на одном процессоре, не имеет ничего общего с масштабом проблемы или масштабом системы, а именно: 
, а G (n) отражает кратное увеличение параллельной рабочей нагрузки, когда емкость хранилища увеличивается в n раз.
Обсуждение:
1. G (n) = 1, что соответствует фиксированной нагрузке;
2. G (n) = n, то есть память увеличивается в n раз, а нагрузка также увеличивается в n раз, что является фиксированной ситуацией времени;
3. G (n)> n, вычислительная нагрузка увеличивается быстрее, чем увеличение памяти, и ускорение будет выше.
Сравните три коэффициента ускорения. Для того же количества процессоров есть: 
(модель Sun.Ni больше или равна модели Gustafsun, больше или равна модели Амдала)
В модели ускорения, ограниченной памятью, загрузка и время выполнения зависят от количества процессоров n в системе, как показано на рисунке ниже: 
Пример: умножение n-мерных матриц: A * B = C, где A, B и C — квадратные матрицы размером n * n. Чтобы получить каждый элемент C, требуется n умножений и n сложений, поэтому общий объем вычислений составляет: (n + n)п2 = 2 п3. Требуемый объем памяти составляет 3n2 (две исходные матрицы и одна матрица результатов). Если n компьютеров образуют систему с несколькими компьютерами, емкость памяти увеличивается в n раз, тогда размер матрицы (первоначально n) также может быть увеличен, установлен в N раз, тогда каково решение для ускорения: емкость памяти становится: nM = п 3n2 = 3n3, а объем памяти, необходимый для измерения N, равен 3N2, и объем вычислений становится 2N3, тогда:
4. Прикладная модель параллельных вычислений.
По мере увеличения масштаба рандомизатора картина роста рабочей нагрузки выглядит следующим образом: 
На рисунке выше:
использует формулу, приведенную в модели ускорения с ограничением памяти,
G (n) = 1,5 степени n, соответствующей кривой θ (близко к оси y)
G (n) = n (красный), соответствующий кривой γ
G (n) = 0,5n (синий), что соответствует кривой β
G (n) = 1, что соответствует кривой α (близко к оси x)
, затем формула ускорения: 
Для программы, предполагающей, что Ws / Wp = 0,4, эффективность будет равна: 
Соответствующее количество процессоров на кривой эффективности выглядит следующим образом: 
Связанные выводы:
1. Если рабочая нагрузка (размер проблемы) останется прежней, то эффективность E будет быстро снижаться по мере увеличения масштаба машины. Причина в том, что накладные расходы h увеличиваются быстрее, чем масштаб машины. Если эффективность поддерживается на определенном уровне, мы можем пропорционально увеличить масштаб машины и масштаб проблемы.
2. Если рабочая нагрузка растет экспоненциально, эффективность необходимо поддерживать постоянной или резко увеличивать хороший коэффициент ускорения, что приведет к превышению лимита памяти или ввода-вывода. , И размер проблемы может увеличиваться только в пределах доступной памяти компьютера.
Модель приложения параллельного компьютера выглядит следующим образом: 
Источник: russianblogs.com