Cython函数的执行时间变化极大

Question

我在执行从C编译函数到Cython的迁移时遇到了性能度量问题（通过精纺)从Python引擎调用。你知道吗

用cProfile对新的cython函数进行端到端分析（如果没有必要，我就不深入研究cython分析）记录高度可变的累积测量时间。你知道吗

例如，cython函数每5次重复执行9次的累积时间（在5次执行的预热之后-评测函数没有考虑到这一点）是：

• 第一轮215627339秒
• 第二轮比赛235336131秒

每次执行都使用不同但固定的参数多次调用函数。 也许这种可变性可能取决于测试机器（一个云托管的专用机器）的CPU负载，但我想知道这种可变性（几乎10%）是否取决于cython或缺乏优化（我已经使用了关于除法、边界检查、环绕等的提示）。你知道吗

你知道如何采用可靠的度量标准吗？你知道吗

Answer 1

我不是一个性能专家，但根据我的理解，你应该衡量的是每次执行的平均时间，而不是累计时间？除此之外，您的功能还包括读取磁盘和/或发出网络请求吗？你知道吗

Answer 2

首先，您需要确保您的测量设备能够测量您所需要的：具体来说，只有您消耗的系统资源。UNIX的utime就是这样一个命令，尽管这个命令仍然包含交换时间。查看profiler的文档：它应该具有只测量函数消耗的CPU时间的功能。如果是这样，那么你的数字是由于其他原因。你知道吗

一旦控制了外部变量，就需要检查内部变量。你什么也没说你身体的状况。一些（很多？）函数对于数据驱动的琐碎事务（如乘0或1）有可用的捷径。有些依赖于随数据变化的公开或隐蔽迭代。您需要分析与算法相关的输入数据。你知道吗

一个可以使用的工具是一个面向线的探查器，它可以详细说明变化的起源；查看哪些线需要额外的时间，这将有助于确定“噪声”来自何处。你知道吗