インテル® MKL には、パフォーマンスを測定する関数が用意されています。ここでは、このチュートリアルでインテル® MKL ルーチンを使用したことによりどの程度パフォーマンスが向上したかを測定する方法を示します。
dgemm のパフォーマンスの測定
dsecnd ルーチンを使用して経過 CPU 時間を秒で返します。
注
dgemm ルーチンは迅速に実行されるため、大きな行列を計算した場合でも、速度を測定することは困難です。このため、演習では乗算を複数回実行します。合計実行時間が約 1 秒になるように LOOP_COUNT 定数の値を設定します。
/* C ソースコードは dgemm_with_timing.c を参照 */
printf (" Making the first run of matrix product using Intel® MKL dgemm function \n"
" via CBLAS interface to get stable run time measurements \n\n");
cblas_dgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans,
m, n, k, alpha, A, k, B, n, beta, C, n);
printf (" Measuring performance of matrix product using Intel® MKL dgemm function \n"
" via CBLAS interface \n\n");
s_initial = dsecnd();
for (r = 0; r < LOOP_COUNT; r++) {
cblas_dgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans,
m, n, k, alpha, A, k, B, n, beta, C, n);
}
s_elapsed = (dsecnd() - s_initial) / LOOP_COUNT;
printf (" == Matrix multiplication using Intel® MKL dgemm completed == \n"
" == at %.5f milliseconds == \n\n", (s_elapsed * 1000));
dgemm を使用しない場合のパフォーマンスの測定
dgemm を使用した場合のパフォーマンスの向上を示すため、三重に入れ子にしたループを使用して同じ行列乗算を行った結果を測定します。
/* C ソースコードは matrix_multiplication.c を参照 */
printf (" Making the first run of matrix product using triple nested loop\n"
" to get stable run time measurements \n\n");
for (i = 0; i < m; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
sum = 0.0;
for (l = 0; l < k; l++)
sum += A[k*i+l] * B[n*l+j];
C[n*i+j] = sum;
}
}
printf (" Measuring performance of matrix product using triple nested loop \n\n");
s_initial = dsecnd();
for (r = 0; r < LOOP_COUNT; r++) {
for (i = 0; i < m; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
sum = 0.0;
for (l = 0; l < k; l++)
sum += A[k*i+l] * B[n*l+j];
C[n*i+j] = sum;
}
}
}
s_elapsed = (dsecnd() - s_initial) / LOOP_COUNT;
printf (" == Matrix multiplication using triple nested loop completed == \n"
" == at %.5f milliseconds == \n\n", (s_elapsed * 1000));
dgemm を使用した最初の演習の結果と、dgemm を使用しない 2 つ目の演習の結果を比較します。
インテル® MKL のパフォーマンス測定の詳細については、インテル® MKL ナレッジベースの記事、「A simple example to measure the performance of an Intel MKL function (インテル® MKL 関数のパフォーマンスを測定する単純な例)」を参照してください。
