The Execution Time Difference Between Event_Profiling and Steady Clock
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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- cpp
- 领域
- performance
调研方向
未指定源文件、测试或示例入口点。首先使用所述的 oneAPI 2023 和 icpx 设置复现两个计时片段，然后将主机 steady-clock 时间间隔与 event_profiling command_start 和 command_end 进行比较；记录差异原因以及可靠的执行时间测量方法后，即可视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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
- 主要语言
- C++
- 星标
- 1.2k
- 派生
- 746
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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