如何测量 Linux 和 Windows 上的处理器和实时执行持续时间？

如何测量 Linux 和 Windows 上的处理器和实时执行持续时间

确定程序的 CPU 和实时执行持续时间至关重要用于性能优化。以下是如何在 Linux 和 Windows 上实现此目的，支持 x86 和 x86_64 架构。

函数执行和挂钟时间测量

测量您的 CPU 所花费的时间函数和运行所需的挂钟时间，使用以下代码：

int startcputime, endcputime, wcts, wcte;

startcputime = cputime();
function(args);
endcputime = cputime();

std::cout << "it took " << endcputime - startcputime << " s of CPU to execute this\n";

wcts = wallclocktime();
function(args);
wcte = wallclocktime();

std::cout << "it took " << wcte - wcts << " s of real time to execute this\n";

平台无关架构

提出的时间测量方法是架构无关的，这意味着它可以在不同的处理器上实现并提供一致的结果

实现

这是一个通用的解决方案，适用于 Windows 和 Linux，使用 C 和 C 语言：

//  Windows
#ifdef _WIN32
#include <Windows.h>
double get_wall_time(){
    LARGE_INTEGER time, freq;
    if (!QueryPerformanceFrequency(&freq)){
        //  Handle error
        return 0;
    }
    if (!QueryPerformanceCounter(&time)){
        //  Handle error
        return 0;
    }
    return (double)time.QuadPart / freq.QuadPart;
}
double get_cpu_time(){
    FILETIME a, b, c, d;
    if (GetProcessTimes(GetCurrentProcess(), &a, &b, &c, &d) != 0){
        //  Returns total user time.
        //  Can be tweaked to include kernel times as well.
        return
            (double)(d.dwLowDateTime |
            ((unsigned long long)d.dwHighDateTime << 32)) * 0.0000001;
    }else{
        //  Handle error
        return 0;
    }
}

//  Linux
#else
#include <time.h>
#include <sys/time.h>
double get_wall_time(){
    struct timeval time;
    if (gettimeofday(&time, NULL)){
        //  Handle error
        return 0;
    }
    return (double)time.tv_sec + (double)time.tv_usec * .000001;
}
double get_cpu_time(){
    return (double)clock() / CLOCKS_PER_SEC;
}
#endif

特定平台实现：

• Windows：

  • Wall Time：性能计数器
  • CPU 时间： GetProcessTimes()

• Linux:

  • Wall Time: gettimeofday()
  • CPU 时间: Clock()

演示

这是一个展示实现的简单示例：

#include <math.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main(){

    //  Start Timers
    double wall0 = get_wall_time();
    double cpu0 = get_cpu_time();

    //  Computational task (e.g., numerical summation).
    double sum = 0;
#pragma omp parallel for reduction(+ : sum)
    for (long long i = 1; i < 10000000000; i++){
        sum += log((double)i);
    }

    //  Stop timers
    double wall1 = get_wall_time();
    double cpu1 = get_cpu_time();

    cout << "Wall Time = " << wall1 - wall0 << endl;
    cout << "CPU Time = " << cpu1 - cpu0 << endl;

    //  Prevent code elimination (optimization).
    cout << endl;
    cout << "Sum = " << sum << endl;
}

这段代码测量假设数值求和所花费的挂钟和 CPU 时间。

以上是如何测量 Linux 和 Windows 上的处理器和实时执行持续时间？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！