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The Execution Time Difference Between Event_Profiling and Steady Clock

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
cpp
Área
performance

Línea de trabajo

No se nombra ningún archivo fuente, prueba ni punto de entrada de ejemplo. Empieza reproduciendo los dos fragmentos de medición de tiempos con la configuración indicada de oneAPI 2023 e icpx y, después, compara el intervalo del steady clock del host con event_profiling command_start y command_end; se considera terminado cuando se documenten la causa de la discrepancia y una forma fiable de medir el tiempo de ejecución.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

question

I am trying to profile my code and I am getting different results each time I run the code.

auto start = std::chrono::steady_clock::now();
foo()      
auto end = std::chrono::steady_clock::now();
time = std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(end - start).count();

why is this giving me different results than using

start_kernel_time = event.get_profiling_info<info::event_profiling::command_start>();
end_kernel_time = event.get_profiling_info<info::event_profiling::command_end>();
time_kernel = (end_kernel_time - start_kernel_time) / kNs; // kNs = 1e9

I run the code several times and interesting thing is steady_clock version first printed out 6.7 seconds and then in the second run printed out 0.07 seconds ( unrealistic) then the event profiling was printed the ~0.64 seconds which made more sense. Why it is different ?

I am using oneapi 2023 with icpx compiler

Lenguaje dominante
C++
Estrellas
1.2k
Forks
745
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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