计算算法的绝对处理时间

Question

出于这个问题的目的，我对big-O计算不感兴趣;据我所知，它用于比较算法之间的相对比较，而我想估算运行算法所需的绝对时间。

例如，我使用视觉算法，执行大约200万次计算/帧。该程序在core-i7桌面上运行。那么，需要多长时间？

要计算这个持续时间，我应该把cpu操作作为最坏情况计算（*，/，+，..浮点数或其他东西）？

Answer 1

您可以使用floating point operations per second并计算算法所需的最差情况。您还可以使用特定（且足够大）的输入大小计算算法时间，并使用时间复杂度分析来估计最坏情况下的执行时间。

Answer 2

您必须以某种方式获得执行时间的基线，因为执行时间可能会因架构而异。

例如，缓存未命中可能会占用300个CPU周期，而如果您有缓存命中，则相同的数据访问可能仅耗费5个周期。如果你将所有变量访问加起来，它可以长期改变运行时间。

因此，您必须了解算法在特定输入大小上的执行时间。然后将其与预期的复杂性（Big-O复杂度）进行匹配。然后，您推导出前导常量的近似值，现在您可以在合理的输入上近似算法的执行时间。

通过合理的，我的意思是你不会遇到完全不同的行为的输入，例如交换/分页（你基本上不能对运行时间有太多的了解）。

Answer 3

如果没有更多信息，可能无法获得有意义的答案。

首先，很大程度上取决于可以并行执行多少个操作。首先让我们考虑理想情况：您已经优化了代码以完美并行执行。每个内核每个时钟周期执行4条指令。

在这种情况下，您每个时钟周期停用16条指令，因此您有200万/ 16 = 125000个时钟周期。在4 GHz时，这可以达到31.25微秒。

在相反的极端，我们假设代码完全是串行的 - 每个时钟周期最多只有一条指令退出。对于更糟糕的情况，它可能不仅是串行的，而且是严重的存储器限制，因此每（例如）100个时钟周期（平均）只有一条指令退出。在这种情况下，您需要50毫秒才能执行相同数量的指令 - 速度超过1000倍。

这些当然是非常极端的例子 - 更典型的情况可能是有几十条指令的高速缓存未命中，每个时钟周期平均给出1.8条指令。平均利用率可能为2.5个内核，每个时钟周期平均可获得4.5条指令。这将产生444444个时钟周期，其工作时间为111微秒（再次，假设为4 GHz）。