Instruction counts instead of wall clock time?
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- linux, python
- Área
- performance, tooling
Línea de trabajo
El issue no especifica ningún archivo ni prueba. Empieza investigando cómo pyperf registra las mediciones de tiempo transcurrido y cómo se podría acceder al módulo perf de Linux y a los contadores de rendimiento del hardware; después, compara si los recuentos de instrucciones ofrecen una alternativa útil en las plataformas compatibles.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
It would be interesting to investigate use of instruction counts (through Linux's perf module and similar tools on other platforms to access hardware performance counters) within pyperf.
See, for example, Nicholas Nethercote's experience with monitoring rustc performance:
Contrary to what you might expect, instruction counts have proven much better than wall times when it comes to detecting performance changes on CI, because instruction counts are much less variable than wall times (e.g. ±0.1% vs ±3%; the former is highly useful, the latter is barely useful). Using instruction counts to compare the performance of two entirely different programs (e.g. GCC vs clang) would be foolish, but it’s reasonable to use them to compare the performance of two almost-identical programs (e.g. rustc before PR #12345 and rustc after PR #12345). It’s rare for instruction count changes to not match wall time changes in that situation. If the parallel version of the rustc front-end ever becomes the default, it will be interesting to see if instruction counts continue to be effective in this manner.
Perhaps in an interpreter where dispatch overhead and boxing/unboxing cost can be significant this won't hold true due to small changes having the potential to cause to a much more significant change in cache misses, but it would still be worthwhile to investigate in my view.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 967
- Forks
- 112
- Merge medio
- 5 d 8 h
- PR fusionados (30 d)
- 9
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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