除此之外,CPU time也是一个常见的时间数据。CPU time衡量的是CPU用来执行程序的时间。当软件使用一个线程时,由于需要等待IO完成或者用户输入等原因,CPU并不总是100%被使用,这导致CPU time一般比wall time小。当我们使用多线程的时候,程序的CPU time是各个线程的CPU time之和。那么如何从wall time 和CPU time这两...
Clock time(也称为 wall time 或 real time)指的是程序从开始执行到结束所花费的时间,包括了等待资源、I/O 操作等等与 CPU 时间无关的时间。 Real time(也称为 wall time 或 clock time)指的是从开始执行程序到程序完成所花费的时间,包括了 CPU 时间和与 CPU 时间无关的时间。 Wall time(也称为 clock ...
real time是从进行开始执行到完成所经历的墙上时钟时间(wall clock)时间,包括其他进程使用的时间片(time slice)和本进程耗费在阻塞(如等待I/O操作完成)上的时间。 user time是进程执行用户态代码(内核外)耗费的CPU时间,仅统计该进程执行时实际使用的CPU时间,而不计入其他进程使用的时间片和本进程阻塞的时间 ...
可以看到,和CPU time相比,wall time增加了程序被阻塞的时间,B。 我们从这个观察中导出几个有用的结论。 可以知道,没有使用多线程的串行程序需要的wall time为 t_{wall}=P+S+B。而3个线程的并行执行需要的wall time是 t_{wall}=P/3+L+S+B 。和串行程序相比,3线程使得程序的可并行部分从 P 降到了 P...
CPU time 指的是计算机处理器在执行一个特定程序时花费的时间,也就是程序在处理器上实际运行的时间。 Clock time(也称为 wall time 或 real time)指的是程序从开始执行到结束所花费的时间,包括了等待资源、I/O 操作等等与 CPU 时间无关的时间。
time.time()是统计的wall time(即墙上时钟),也就是系统时钟的时间戳(1970纪元后经过的浮点秒数)。所以两次调用的时间差即为系统经过的总时间。 time.clock()是统计cpu时间 的工具,这在统计某一程序或函数的执行速度最为合适。两次调用time.clock()函数的插值即为程序运行的cpu时间。 python3.3以后不被推荐使用,...
real time是从进行开始执行到完成所经历的墙上时钟时间(wall clock)时间,包括其他进程使用的时间片(time slice)和本进程耗费在阻塞(如等待I/O操作完成)上的时间。 user time是进程执行用户态代码(内核外)耗费的CPU时间,仅统计该进程执行时实际使用的CPU时间,而不计入其他进程使用的时间片和本进程阻塞的时间 ...
理解多线程程序并行效率的关键在于区分并行部分与串行部分，以及考虑线程同步与阻塞因素。当一个程序被分为可并行部分和串行部分时，多线程可以显著降低用户等待时间，从而提高整体效率。并行部分允许多个线程同时执行，而串行部分则只能由一个线程执行。并行部分的效率受到线程同步的影响，同步点的引入可能需要...
CPU time = 5038 Wall time = 5142 ***IO Bound*** CPU time = 337898 Wall time = 475864 这些清楚地展现了单个 CPU 内核的情况,在仅运行 CPU 密集型指令时 CPU time 和 Wall time 几乎相等,而运行 I/O 密集型指令时 CPU time 总是少于 Wall time. 概括...
在分析Python代码执行速度时，需运用到time包中的函数，其中time.time()和time.clock()是常见的选择。然而，这两者存在差异。自Python3.3版本起，time.time()不再推荐使用，因其依赖操作系统，性能可能不稳定。此时建议选用per_counter()或process_time()替代，前者返回系统运行时间，后者提供进程运行...