c – 确定我们的ASM程序的FLOPS
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我们必须实施一个ASM程序,用于以坐标方案格式(COOS)以及压缩行格式(CSR)乘以稀疏矩阵.现在我们已经实现了所有这些算法,我们想知道它们与通常的矩阵乘法相反的性能是多少.我们已经实现了代码来测量所有这些算法的运行时间,但是现在我们决定还要知道我们可以执行多少个浮点运算(FLOPS).
任何建议如何衡量/计数这个？ 这里有一些使用系统的背景信息： processor : 0 model name : ARMv7 Processor rev 2 (v7l) Features : swp half thumb fastmult vfp edsp thumbee neon vfpv3 tls vfpd32 CPU implementer : 0x41 CPU architecture: 7 CPU variant : 0x3 CPU part : 0xc08 CPU revision : 2 我们的第一个想法是实现一种在每个浮点运算(算术运算以及比较和移动运算)之后递增的FPO计数器,但这意味着我们必须在代码中插入增量运算,这些代码也会减慢下来的应用程序… 这是使用计数方法对矩阵乘法的FLO??P进行评估.我们首先测量了我们感兴趣的每个指令的运行时间,而不是插入计数器,之后我们计算了每秒的浮点运算次数. 解决方法
它看起来像最接近你可以得到与
the performance events supported by Cortex-A8是执行总指令的计数,这是不是非常有用的,因为“一个指令”执行任何从0到(我认为)8 FP操作.退后一步,显而易见的是,尝试在硬件中测量算法的FLO??PS不会真的奏效 – 例如您可以使用向量操作编写一个实现,但并不总是将实际数据放在每个向量的所有通道中,那么CPU需要使用精神来知道它执行的FP操作的实际数量是多少.
幸运的是,给定一个算法的正式定义,计算涉及的操作数应该是相当简单的(尽管不一定容易,这取决于复杂性).例如,在我的头脑中穿过,m×n矩阵与n×m矩阵的标准初始乘法出现到每个输出元素的m * m *(n n-1)个运算(n次乘法和(n-1)个加法).一旦纸上分析得出了适当的参数化运算计数公式,您可以将其放入基准测试工具中,以计算测试数据的数字. 一旦你完成了所有这些,你可能会开始后悔花费所有的时间来做,因为你会有(任意数字)/(执行时间),这比单独执行时间更有意义大多数情况下,(任意数字)不同的情况之间的比较复杂化. NEON性能特别是由流水线延迟和内存带宽支配,因此低级实现细节可以轻松超过算法可能存在的固有差异. 以这种方式思考：在某些给定的100MHz CPU上,a b b总共需要5个周期,而(a b)* 2总共需要4个周期* – 前者的分数为60 MFLOPS,后者仅为50 MFLOPS.你会说更多的FLOPS意味着更好的表现,在这种情况下,需要25％更长时间才能得到相同结果的例程是“更好”吗？你会说更少的FLOPS意味着更好的表现,这对于任何合理的解释显然是不真实的？或者你会得出结论,除了综合基准测试之外,FLOPS对于一个CPU的理论最大带宽与另一个CPU的理论最大带宽是非常无意义的？ 为了争论,数字从稀薄的空气中抽出来;然而,它们实际上并不遥远,像Cortex-M4F – 单精度FPU,其中加法和乘法都是单循环,加上一个或两个用于寄存器危险. （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |