So sánh các phương thức lặp: số lần lặp so với thời gian cpu

Tôi đang so sánh hai phương pháp lặp để đảo ngược ma trận vuông ngẫu nhiên. Vì các ma trận là ngẫu nhiên, mọi trường hợp thử nghiệm đều có cả số lần lặp khác nhau và thời gian trôi qua khác nhau. Câu hỏi của tôi là, trên thời gian CPU trung bình, là giá trị trung bình của các lần lặp được thực hiện bởi cả hai phương thức thông tin hữu ích để so sánh các phương thức.

Nhìn chung, cả hai phương pháp so sánh hiệu suất đều có vị trí của chúng.

• So sánh thời gian cpu là một số liệu thú vị nhất, bởi vì vào cuối ngày, bạn thực sự quan tâm đến phương pháp nào nhanh hơn. (Nhưng đảm bảo rằng các tiêu chí chấm dứt có thể so sánh được, ví dụ: cả hai phương pháp đều mang lại một xấp xỉ với cùng độ chính xác). Hạn chế là điều này chỉ cho bạn biết phương pháp nào (và quan trọng hơn là triển khai ) nhanh hơn trên máy bạn đã thực hiện các thử nghiệm trên. Không có gì đảm bảo rằng một máy khác với kiến ​​trúc hoặc phần mềm khác nhau sẽ chọn cùng một người chiến thắng.

• Mặt khác, so sánh các số lần lặp là độc lập với máy, nhưng có khả năng gây hiểu lầm nếu hai phương thức có các lần lặp rất khác nhau - trong trường hợp này phương pháp với các lần lặp ít hơn nhưng đắt hơn có thể không thích hợp hơn (ví dụ: phương pháp Newton so với phương pháp gradient để tối ưu hóa nếu bạn chỉ cần độ chính xác rất thấp).

Vì vậy, vâng, thật hợp lý khi đưa ra cả hai con số [1] và tôi thường thấy nó được thực hiện trong các ấn phẩm. Ngoài ra còn có một lựa chọn thứ ba:

• So sánh số lượng các hoạt động cơ bản . Nếu cả hai lần lặp bao gồm cùng một loại hoạt động đắt tiền phù hợp, nhưng yêu cầu một số khác nhau (thậm chí có thể không phải là cùng một số trong mỗi lần lặp), thì việc đếm tổng số các hoạt động này là hợp lý. Trong trường hợp của bạn, một ứng cử viên có khả năng sẽ là phép nhân ma trận-vectơ hoặc ma trận.

[1] Chắc chắn trình bày số liệu thống kê qua nhiều lần chạy; nếu bạn hiển thị phương tiện, đừng quên bao gồm độ lệch chuẩn.

Tôi thấy số lần lặp là một số liệu sai lệch bởi vì nó gợi ý "tốc độ" khi nó không. Để biết một ví dụ đơn giản về việc so sánh một vài điều kiện tiên quyết khác nhau cho thấy sự khác biệt này, hãy xem tại đây: http://www.dealii.org/developer/doxygen/deal.II/step_6.html#Possabilitiesforxtensions

Trong trường hợp không rõ ràng trong các câu trả lời khác, số lần lặp nào là tốt cho các đối số big-O.

Nó không tốt cho tốc độ tuyệt đối, bởi vì điều đó phụ thuộc vào thời gian trung bình mỗi lần lặp, có thể khác nhau giữa các phương thức bởi một yếu tố lớn.

Ví dụ, có xu hướng bỏ qua chi phí tính toán các chỉ số mảng và điều đó có thể chiếm một phần lớn thời gian của CPU.

THÊM: Ngoài ra, như tôi đã chỉ ra ở nơi khác, cho mỗi lần gọi phương thức thường có chi phí thiết lập. Sau đó, nếu các ma trận thường không lớn lắm, thì chi phí thiết lập đó có thể chiếm một phần lớn thời gian của CPU (như vậy việc loại bỏ nó sẽ tạo ra sự khác biệt lớn về tốc độ).