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这两个数据理解多线程程序的并行效率呢? 我们考虑...
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 time 或 real time)和 Real time 意义相同,都是指程序从开始执行到结束所花费的时间,包括了 CPU 时间和与 CPU 时间无关的时间。 关于CPU time...
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 time 或 real time)和 Real time 意义相同,都是指程序从开始执行到结束所花费的时间,包括了 CPU 时间和与 CPU 时间无关的时间。 关于CPU time...
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...
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,...
sys time 是该进程在内核态运行所耗费的CPU时间,即内核执行系统调用所使用的CPU时间 CPU总时间(user + sys)是CPU执行用户进程操作和内核(代表用户进程执行)系统调用所耗时间的总和,即该进程(包括线程和子进程)所使用的实际CPU时间。若程序循环遍历数组,则增加用户CPU时间;若程序执行exec或fork等系统调用,则增加系统...
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 ...
同时所说的重点是 CPUTime,我们要比较CPU time和Wall Time的差值,如果比较大那说明这个任务不消耗 CPU,可以放到 IO 线程池里面。对应这个例子,我们要尽可能的让 jpush 这个任务跑在子线程,并且是 IO 线程池里面。如果必须执行在主线程,那 jpush 执行的时间内就可以多执行若干个可异步的 CPU 密集型任务(因为 ...
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...
从上面的解释可知:Elapsed real time就是编译或运行阶段的墙上时钟时间(wall clock time),cpu time是vcs产生所有进程的用户cpu时间和系统cpu时间总和。 顺便,从这个举例的截图报告也可以明显看出wall clock time大于cpu time,没有任何多核优势,属于I/O密集型。