计算苹果M1处理器的周期和说明

当基准测试软件时，我们经常首先测量过去的时间。如果您是基准测试数据带宽或延迟，则是正确的衡量标准。但是，如果您正在基准测试任务，在您避免磁盘和网络访问，并且您只访问几页存储器的位置，那么经过的时间通常不是理想的，因为它可以从运行运行时变化太大，它提供太少的信息。

大多数处理器将响应于电源和热约束调整其频率。因此，您通常应该避免使用笔记本电脑。然而，即使您可以获得稳定的措施，也很难从时间测量开始推理代码。处理器在循环中运行，退休说明。他们有分支机构，有时他们会误解这些分支。这些是您想要的措施！

当然，您可以翻译CPU周期中的时间，如果您知道CPU频率。但它可能比听起来更难，因为即使没有物理限制，处理器也可以在测试期间改变其频率。您可以使用可预测的循环测量CPU频率。这有点尴尬。

然后，大多数人都像英特尔VTune或Apple乐器一样转到一个图形工具。这些是功能强大的工具，可以提供花哨的图形显示，运行样本，记录精确的指令计数等。他们还倾向于跨越各种编程语言工作。

这些图形工具使用了处理器供应商在其硅中包含“性能计数器”的事实。您可以准确地讲述两点之间在两点之间执行的指令。

可悲的是，这些工具可能难以定制到您的需求和自动化。值得庆幸的是，Linux内核在大多数处理器上公开性能计数器。因此，如果您为Linux编写代码，则可以轻松地为自己查询性能计数器。因此，您可以将标记放在代码中，并找出这些标记之间花了多少指令或周期。我们经常将这样的代码称为“被录音”。它要求您修改代码，它不会在所有编程语言中使用，但它是精确灵活的。如果您进入容器，它甚至可以在Docker下工作。您可能需要特权访问来使用计数器。当然，您还可以在Windows下从您自己的程序访问性能计数器，但我从未找到任何文档也不找到任何示例。

这些天的主要笔记本电脑是一个带有M1处理器的新Apple MacBook。该臂处理器是显着的。在许多方面，更先进的英特尔处理器。可悲的是，直到最近，我不知道如何为Apple M1授权我的代码。

最近，我博客的一个读者（Duc Tri Nguyen）向我展示了如何从Dougall Johnson的代码启发。 Dougall一直在对Apple的处理器进行有趣的研究。据我所知，它完全没有记录，可以炸毁你的电脑。值得庆幸的是，要访问性能计数器，您需要管理访问权限（轮组）。在实践中，这意味着您可以使用sudo在shell中启动您的录取程序，以便您的程序具有本身，管理权限。

为了说明这种方法，我发布了一个完整的C ++项目，构建了一个仪器的基准。您需要管理访问权限和Apple M1系统。我假设您已安装完整的开发人员套件，其中包含Apple提供的命令行实用程序。

我建议测量最小计数器以及平均计数器。当平均接近最小时，通常会有可靠的结果。最大值在计算基准中不得而不效益。观察到在基准期间采取的措施通常不会分布：它们更好地描述为遵循日志正态分布。

performance_counters agg_min {1e300}; performance_counters agg_avg {0.0}; for（size_t i = 0; i＆lt;重复; i + +）{ performance_counters start = get_counters（）; my_function（）; performance_counters结束= get_counters（）; performance_counters diff =结束 - 开始; AGG_MIN = AGG_MIN。分钟（差异）; agg_avg + = diff; } agg_avg / =重复;

之后，这只是打印结果的问题。我决定在C ++中基于浮点号码解析器。我得到以下输出：

＃解析随机数 模型：在间隔中均匀地生成随机数[0.000000,1.000000] 体积：10000浮子 卷= 0.0762939 MB 模型：在间隔中均匀地生成随机数[0.000000,1.000000] 体积：10000浮子 卷= 0.0762939 MB Strtod 375.92指令/浮动（+/- 0.0％） 75.62循环/浮子（+/- 0.1％） 4.97指令/循环 88.93分支/漂浮（+/- 0.0％） 0.6083 MIS。分支/浮动 Fastfloat 162.01指令/浮动（+/- 0.0％） 22.01循环/漂浮（+/- 0.0％） 7.36指令/循环 38.00分支/浮子（+/- 0.0％） 0.0001 mis。分支/浮动 燕麦

正如您所看到的，我获得每个浮点数的平均指令，分支和错误预测的分支。我还获得每周期退休的指令数量。看来在这个基准测试中，Apple M1处理器接近每周期退出的8条指令，当使用Fast_float库解析数字时。这是一个比英特尔处理器上的任何可能的得分高。

您应该注意结果如何精确：最小值和平均周期数几乎相同。 在我的经验中，在笔记本电脑上获得这样一致的数字是非常罕见的。 但这些苹果M1系统似乎显示出显着的变化。 它表明热约束的方式几乎没有。 我通常避免在笔记本电脑上进行基准，但我与这些笔记本电脑进行了例外。 据我所知，Apple记录了这种性能计数器访问。 因此，我的代码应该被怀疑地看待。 这些数字可能不是我接受的东西。 但是，这些数字通常是可信的。 注意：虽然我的代码仅在Apple M1处理器下正常工作，但我相信它可能是固定的，以支持Intel处理器。