c++ - 如何计算 C++ 程序中函数的 GFLOP？

Question

我有一个 C++ 代码，它计算 int 数据类型的阶乘、float 数据类型的加法和每个函数的执行时间，如下所示:

long Sample_C:: factorial(int n)
{
    int counter;
    long fact = 1;
    for (int counter = 1; counter <= n; counter++)
    {
        fact = fact * counter;
    }
    Sleep(100);
    return fact;
}

float Sample_C::add(float a, float b)
{

    return a+b;
}

int main(){
    Sample_C object;
    clock_t start = clock();
    object.factorial(6);
    clock_t end = clock();
    double time =(double)(end - start);// finding execution time of factorial()
    cout<< time;
    clock_t starts = clock();
    object.add(1.1,5.5);
    clock_t ends = clock();
    double total_time = (double)(ends -starts);// finding execution time of add()
    cout<< total_time;
    return 0;
}

现在，我想要“添加”功能的测量 GFLOP。所以，请建议我如何计算它。因为，我对 GFLOPs 完全陌生，所以请告诉我我们是否可以为只有 foat 数据类型的函数计算 GFLOPs？并且 GFLOPs 值也随着不同的函数而变化？

Answer 1

如果我对估计加法运算的执行时间感兴趣，我可能会从以下程序开始。然而，我仍然只相信这个程序产生的数字最多在 10 到 100 的因数内(即我真的不相信这个程序的输出)。

#include <iostream>
#include <ctime>

int main (int argc, char** argv)
{
  // Declare these as volatile so the compiler (hopefully) doesn't
  // optimise them away.
  volatile float a = 1.0;
  volatile float b = 2.0;
  volatile float c;

  // Preform the calculation multiple times to account for a clock()
  // implementation that doesn't have a sufficient timing resolution to
  // measure the execution time of a single addition.
  const int iter = 1000;

  // Estimate the execution time of adding a and b and storing the
  // result in the variable c.
  // Depending on the compiler we might need to count this as 2 additions
  // if we count the loop variable.
  clock_t start = clock();
  for (unsigned i = 0; i < iter; ++i)
  {
    c = a + b;
  }
  clock_t end = clock();

  // Write the time for the user
  std::cout << (end - start) / ((double) CLOCKS_PER_SEC * iter)
      << " seconds" << std::endl;

  return 0;
}

如果您知道您的特定架构是如何执行此代码的，那么您可以尝试从执行时间估计 FLOPS，但 FLOPS 的估计(在这种类型的操作上)可能不会很准确。

对该程序的改进可能是用宏实现替换 for 循环，或者确保您的编译器内联扩展 for 循环。否则，您可能还会在测量中包括循环指数的加法运算。

我认为错误很可能不会与问题大小成线性关系。例如，如果您尝试计时的操作花费了 1e9 到 1e15 倍的时间，您可能能够得到一个不错的 GFLOPS 估计值。但是，除非您确切地知道您的编译器和体系结构对您的代码做了什么，否则我不会自信地尝试用像 C++ 这样的高级语言来估计 GFLOPS，也许汇编可能会更好(只是一种预感)。

我并不是说无法做到，但为了准确估算，您可能需要考虑很多事情。