C++库研究笔记[1] Profile->程序执行时间统计

AI模型时间与空间复杂度实战指南:从理论到上线卡点 时间复杂度和空间复杂度是衡量算法计算开销的基础概念,其本质是描述运行耗时与内存占用随输入规模增长的渐进关系。理解O(n)、O(n²)、O(d²)等表达式背后的物理含义——如n代表样本数还是序列长度、d是特征维数还是隐层维度——直接决定模型能否满足线上SLA。在工程实践中,推理阶段的时间复杂度往往比训练更致命,而空间复杂度需同时考虑参数、激活值与优化器状态三重开销。结合GPU硬件特性、PyTorch框架行为与真实数据分布,本文聚焦LightGBM、Transformer、LLM等主流模型的实测复杂度画像,揭示 阅读详情

研究nvidia 的cusp 库,可见到这样的代码:

template <typename Array1,                                                                       
380           typename Array2,                                                                     
381       typename ScalarType>                                                                           
382 void axpy(const Array1& x,                                                                            
383           const Array2& y,                                                                 
384           ScalarType alpha)                                                             
385 {                                                                                               
386     CUSP_PROFILE_SCOPED();                                                                       
387     detail::assert_same_dimensions(x, y);                                                           
388     cusp::blas::detail::axpy(x.begin(), x.end(), y.begin(), alpha);                                
389 }   
这一行
386     CUSP_PROFILE_SCOPED();                                                                       
即为时间统计

参考:

主要:

High Performance C++ Profiling   :http://floodyberry.wordpress.com/2009/10/07/high-performance-cplusplus-profiling/

clock() 函数相当的严重不准确

Resolution Problems inclock():

http://www.guyrutenberg.com/2007/09/10/resolution-problems-in-clock/

http://www.guyrutenberg.com/2007/09/22/profiling-code-using-clock_gettime/

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