减少用于计算R中的谐波加速的数据帧

时间:2012-09-06 13:16:41

标签: r dataframe reduction

我有一个包含以下信息的数据集:

  • 工作量名称
  • 使用配置
  • 测量性能

这里有一个玩具数据集来说明我的问题(性能数据完全没有意义,我只是选择了不同的整数来使示例易于理解。实际上,数据将是来自性能测量的浮点值):

  workload cfg perf
1        a   1    1
2        b   1    2
3        a   2    3
4        b   2    4
5        a   3    5
6        b   3    6
7        a   4    7
8        b   4    8

您可以使用以下方式生成它:

dframe <- data.frame(workload=rep(letters[1:2], 4),
                     cfg=unlist(lapply(seq_len(4),
                                function(x) { return(c(x, x)) })),
                     perf=round(seq_len(8))
                    )

我正在尝试计算不同配置的谐波加速。为此需要基本配置(在此示例中为cfg = 1)。然后谐波加速计算如下:

                          num_workloads
HS(cfg_i) = num_workloads /   sum     (perf(cfg_base, wl_j) / perf(cfg_i, wl_j))
                              wl_j

例如,对于配置2,它将是:

HS(cfg_2) = 2 / [perf(cfg_1, wl_1) / perf(cfg_2, wl_1) +
                 perf(cfg_1, wl_2) / perf_cfg_2, wl_2)]

我想为每个工作负载对和配置计算谐波加速。通过使用示例数据集,结果将是:

  workload.pair cfg      harmonic.speedup
1      a-b       1    2 / (1/1 + 2/2) = 1 
2      a-b       2    2 / (1/3 + 2/4) = 2.4
3      a-b       3    2 / (1/5 + 2/6) = 3.75
4      a-b       4    2 / (1/7 + 2/8) = 5.09

我正在与aggregateddply进行斗争,以便找到不使用循环的解决方案,但我无法提出可行的解决方案。所以,我面临的基本问题是:

  • 如何处理工作负载和配置之间的关系。给定工作负载对(AB)和给定配置的结果必须一起处理(谐波加速公式的分母中的前两个性能测量来自工作负载A,而其他两个来自工作负载B)
  • 对于每个工作负载对和配置,我需要&#34;规范化&#34;性能值与配置库中的值(示例中的cfg 1)

我真的不知道如何使用某些R函数来表达它,例如aggregateddply(如果有可能的话)。

有谁知道如何解决这个问题?

编辑:我有点害怕使用1..8作为perf会导致一些混乱。我这样做是为了简单起见,但是值不需要那些(例如,想象一下像这样初始化它们:dframe$perf <- runif(8))。詹姆斯和扎克的答案都明白我的部分问题是错误的,所以我认为最好在问题中澄清这一点。无论如何,我概括了两个答案来处理配置1的性能不是(1,2)

的情况

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

试试这个:

library(plyr)
baseline <- dframe[dframe$cfg == 1,]$perf
hspeed <- function(x) length(x) / sum(baseline / x)
ddply(dframe,.(cfg),summarise,workload.pair=paste(workload,collapse="-"),
    harmonic.speedup=hspeed(perf))
  cfg workload.pair harmonic.speedup
1   1           a-b         1.000000
2   2           a-b         2.400000
3   3           a-b         3.750000
4   4           a-b         5.090909

答案 1 :(得分:1)

对于这样的问题,我喜欢“重塑”数据框,使用reshape2包,为工作负载a提供一列,为工作负载b提供一列。然后使用向量运算比较2列很容易:

library(reshape2)
dframe <- dcast(dframe, cfg~workload, value.var='perf')
baseline <- dframe[dframe$cfg == 1, ]
dframe$harmonic.speedup <- 2/((baseline$a/dframe$a)+(baseline$b/dframe$b))
> dframe
  cfg a b harmonic.speedup
1   1 1 2         1.000000
2   2 3 4         2.400000
3   3 5 6         3.750000
4   4 7 8         5.090909