time - 内置@time 宏与基准模块中的宏之间的区别

Question

在 Julia 包 BenchmarkTools 中，有一些像 @btime、@belapse 这样的宏对我来说似乎是多余的，因为 Julia 内置了@time、@elapse 宏。在我看来，这些宏服务于相同的目的。那么@time 和@btime、@elapse 和@belapsed 之间有什么区别呢？

Answer 1

TLDR ;)

@time 和@elapsed 只运行一次代码并测量时间。此测量可能包括也可能不包括编译时间(取决于 @time 是第一次还是第二次运行)，并且包括解析全局变量的时间。

另一方面，@btime 和 @belapsed 执行预热，因此您知道编译时间和全局变量解析时间(如果 $ 被使用)不影响时间测量。

详情

为了进一步了解它是如何工作的，让我们使用 @macroexpand(为了便于阅读，我还删除了注释行):

julia> using MacroTools, BenchmarkTools

julia> MacroTools.striplines(@macroexpand1 @elapsed sin(x))
quote
    Experimental.@force_compile
    local var"#28#t0" = Base.time_ns()
    sin(x)
    (Base.time_ns() - var"#28#t0") / 1.0e9
end

如果 sin 没有被强制编译，第一次和后续运行时会得到不同的结果。例如:

julia> @time cos(x);
  0.110512 seconds (261.97 k allocations: 12.991 MiB, 99.95% compilation time)

julia> @time cos(x);
  0.000008 seconds (1 allocation: 16 bytes)

julia> @time cos(x);
  0.000006 seconds (1 allocation: : 16 bytes)

@belapsed 的情况不同:

julia> MacroTools.striplines(@macroexpand @belapsed sin($x))
quote
    (BenchmarkTools).time((BenchmarkTools).minimum(begin
                    local var"##314" = begin
                                BenchmarkTools.generate_benchmark_definition(Main, Symbol[], Any[], [Symbol("##x#315")], (x,), $(Expr(:copyast, :($(QuoteNode(:(sin(var"##x#315"))))))), $(Expr(:copyast, :($(QuoteNode(nothing))))), $(Expr(:copyast, :($(QuoteNode(nothing))))), BenchmarkTools.Parameters())
                            end
                    (BenchmarkTools).warmup(var"##314")
                    (BenchmarkTools).tune!(var"##314")
                    (BenchmarkTools).run(var"##314")
                end)) / 1.0e9
end

可以看到取了一个最小值(代码运行了几次)。基本上大多数情况下，您应该在设计应用程序时使用 BenchmarkTools 来测量时间。

最后但并非最不重要的尝试 @benchamrk:

julia> @benchmark sin($x)
BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 999 evaluations.
 Range (min … max):  13.714 ns … 51.151 ns  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00%
 Time  (median):     13.814 ns              ┊ GC (median):    0.00%
 Time  (mean ± σ):   14.089 ns ±  1.121 ns  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00%

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  13.7 ns      Histogram: log(frequency) by time        20 ns <

 Memory estimate: 0 bytes, allocs estimate: 0.