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  • ubuntu环境下测试cache大小并校验

    Cache存储器:电脑中为高速缓冲存储器,是位于CPU和主存储器DRAM(Dynamic Random Access Memory)之间,规模较小,但速度很高的存储器,通常由SRAM(Static Random Access Memory 静态存储器)组成。它是位于CPU与内存间的一种容量较小但速度很高的存储器。CPU的速度远高于内存,当CPU直接从内存中存取数据时要等待一定时间周期,而Cache则可以保存CPU刚用过或循环使用的一部分数据,如果CPU需要再次使用该部分数据时可从Cache中直接调用,这样就避免了重复存取数据,减少了CPU的等待时间,因而提高了系统的效率。Cache又分为L1Cache(一级缓存)和L2Cache(二级缓存),L1Cache主要是集成在CPU内部,而L2Cache集成在主板上或是CPU上。

    C++测试cache大小

    代码

    /*
    * 代码思路:创建一个连续内存块,进行连贯、大量、随机的有意义访问,要保证整块内存尽可能全部放入cache。当
    * 内存被整块放入cache中时,访问速度会明显加快,直到有一个时间跳跃点,消耗时间增多,则这个跳跃点的存储容* 量大小即为cache大小
    */
    
    #include <iostream>
    #include <random>
    #include <ctime>
    #include <algorithm>
    
    #define KB(x) ((size_t)(x) << 10)
    
    using namespace std;
    
    int main()
    {
        // 需要测试的数组的大小
        vector<size_t> sizes_KB;
        for (int i = 1; i < 18; i++)
        {
            sizes_KB.push_back(1 << i);
        }
        random_device rd;
        // 伪随机数算法,计算更快,占用内存更少
        mt19937 gen(rd());
    
        for (size_t size : sizes_KB)
        {
            // 离散均匀分布类
            uniform_int_distribution<> dis(0, KB(size) - 1);
            // 创建连续内存块
            vector<char> memory(KB(size));
            // 在内存中填入内容
            fill(memory.begin(), memory.end(), 1);
            
            int dummy = 0;
    		
            // 在内存上进行大量的随机访问并计时
            clock_t begin = clock();
            // 1<<25:将1左移25位,进行大量随机访问
            for (int i = 0; i < (1 << 25); i++)
            {
                dummy += memory[dis(gen)];
            }
            clock_t end = clock();
    		
            // 输出
            double elapsed_secs = double(end - begin) / CLOCKS_PER_SEC;
            cout << size << " KB, " << elapsed_secs << "secs, dummy:" << dummy << endl;
        }
    }
    

    运行结果

    1556075979188

    解析

    由运行结果可以看出,内存访问时间在 8192KB 的时候发生了跳跃,由此推测cache的大小在 8192KB 左右,即8M左右,下面会进行验证。

    ubuntu查看cahce大小

    在命令行中输入如下代码:

    getconf -a | grep CACHE
    

    在本机环境中得到如下测试结果:

    1556076164955

    6291456/1024/1024 = 6M,所以本机chche大小为6M,与代码测试结果大体相符

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    https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Jacob98/p/11250647.html
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