精确探测时间

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精确探测时间

RDTSC

rdtsc指令返回的是自开机始CPU的周期数,在Intel Pentium以上级别的CPU中,有一个称为“时间戳(Time Stamp)”的部件,它以64位无符号整型数的格式(高32在EDX,低32位在EAX),记录了自CPU上电以来所经过的时钟周期数。由于目前的CPU主频都非常高,因此这个部件可以达到 纳秒级的计时精度。
多核时代不宜再用 x86 的 RDTSC 指令测试指令周期和时间,原因有三:

  • 不能保证同一块主板上每个核的 TSC 是同步的;
  • CPU 的时钟频率可能变化,例如笔记本电脑的节能功能;
  • 乱序执行导致 RDTSC 测得的周期数不准,这个问题从 Pentium Pro 时代就存在

具体讲解在http://blog.youkuaiyun.com/solstice/article/details/5196544

RDTSC 一般的用法是,先后执行两次,记下两个 64-bit 整数 start 和 end,那么 end-start 代表了这期间 CPU 的时钟周期数。

在多核下,这两次执行可能会在两个 CPU 上发生,而这两个 CPU 的计数器的初值不一定相同(由于完成上电复位的准确时机不同),(有办法同步,见[3]),那么就导致 micro-benchmarking 的结果包含了这个误差,这个误差可正可负,取决于先执行的那块 CPU 的时钟计数器是超前还是落后。

另外,对于计时这个用途,时间 = 周期数 / 频率,由于频率可能会变(比如我的笔记本的 CPU 通常半速运行在 800MHz,繁忙的时候全速运行在 1.6GHz),那么测得的时间也就不准确了。有的新 CPU 的 RDTSC 计数频率是恒定的,那么时钟是准了,那又会导致 micro-benchmarking 的结果不准,见 [2]。还有一个可能是掉电之后恢复(比如休眠),那么 TSC 会清零。 总之,用 RDTSC 来计时是不灵的。

现在处理器使用方案

虽然 RDTSC 废掉了,性能测试用的高精度计时还是有办法的 [2],在 Windows 用 QueryPerformanceCounter 和 QueryPerformanceFrequency,Linux 下用 POSIX 的 clock_gettime 函数,以 CLOCK_MONOTONIC 参数调用。或者按文献 [3] 的办法,先同步 TSC, 再使用它。(我不知道现在最新的 linux 官方内核是不是内置了这个同步算法。也不清楚校准后的两个 CPU 的“钟”会不会再次失步。)

[1] http://www.ccsl.carleton.ca/~jamuir/rdtscpm1.pdf
[2] http://en.wikipedia.org/wiki/Time_Stamp_Counter

[3] x86: unify/rewrite SMP TSC sync code http://lwn.net/Articles/211051/

测试代码

//linux下测试代码
#include<stdio.h> 
#include<stdlib.h>
 #include<linux/types.h>

#define TIMES 100
#define SIZE 1024

__u64 rdtsc()
{
        __u32 lo,hi;

        __asm__ __volatile__
        (
         "rdtsc":"=a"(lo),"=d"(hi)
        );
        return (__u64)hi<<32|lo;
}

int myfunction()
{
        int i;
        char *p = NULL;
        for(i = 0;i<TIMES;i++)
        {
                p = (char*)malloc(SIZE*sizeof(char));
                if(p)
                {
                    free(p);
                }
                else
                {
                    printf("malloc failed when i = %d\n",i);
                }
        }
        return 0;
}
int test_rdtsc()
{
        __u64 begin;
        __u64 end;

        begin = rdtsc();
        myfunction();
        end = rdtsc();
        printf("myfunction cost %llu CPU cycles\n",end-begin);
        return 0;
}

int main()
{
       test_rdtsc();
        return 0;
}

执行结果如下
root@libin:~/program/assembly/rdtsc# ./test
myfunction cost 310949 CPU cycles

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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