Julia性能分析工具有哪些

性能分析工具简介

学习 Julia 语言的一个主要原因是看中它的高效率，那么我们怎么才能知道自己写的代码的性能呢？今天我们来看看关于 Julia 代码性能分析的一些工具。

# 先看一下 Julia 版本
versioninfo()

Julia Version 1.0.5
  Commit 3af96bcefc (2019-09-09 19:06 UTC)
Platform Info:
  OS: Linux (x86_64-pc-linux-gnu)
  CPU: Intel(R) Core(TM) i7-7800X CPU @ 3.50GHz
  WORD_SIZE: 64
  LIBM: libopenlibm
  LLVM: libLLVM-6.0.0 (ORCJIT, skylake)
Environment:
  JULIA_PARDISO = /home/ubuntu/Pardiso

1定义测试函数

我们先定义一个函数，高斯分布的概率密度函数，用来测试下面的性能分析代码。

常量

Base.@irrational sqrt2π    2.5066282746310005024 sqrt(big(π) * 2.0)
Base.@irrational invsqrt2π 0.3989422804014326779 inv(big(sqrt2π))

正态曲线

function norm_pdf(x::Array{Float64,1};μ=0.0,σ=1.0)
    exp.(-(x.-μ).^2/2σ)*invsqrt2π/σ
end

norm_pdf (generic function with 1 method)

x = 10rand(10000).-5
a = norm_pdf(x)
min(a...), max(a...)

(1.4871534608097617e-6, 0.3989417980536153)

2用于性能分析的宏

# `@time` 是查看运行时间的最简单方法
@time norm_pdf(x);

  0.000411 seconds (17 allocations: 469.406 KiB)

Julia 是 Just-In-Time（JIT）编译型语言，即每个语句都是使用编译后的机器代码运行的。

这意味着，如果测算了首次运行的 Julia 代码运行时间，其实它包括了编译此代码所需的时间（和内存使用情况）。

因此，要查看一段 Julia 代码的运行时间，应该在使用下面的分析代码之前至少先运行代码一次。

# 首次运行代码时 Julia 会编译代码，时间会长一些，因此从第二次开始计时
# 比如第一次运行耗时为
0.034050 seconds (72.64 k allocations: 3.861 MiB)
# 第二次运行耗时为
0.000441 seconds (19 allocations: 469.406 KiB)

# `@timev` 的功能比 @time 增加了内存分配。
@timev norm_pdf(x);

0.000398 seconds (17 allocations: 469.406 KiB)
elapsed time (ns): 398107
bytes allocated:   480672
pool allocs:       11
malloc() calls:    6

# `@elapsed` 直接返回运行时间。
t = @elapsed norm_pdf(x)

0.000442561

# 使用 BenchmarkTools 包显示更多信息。
using BenchmarkTools
@benchmark norm_pdf(x)

BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  469.25 KiB
  allocs estimate:  13
  --------------
  minimum time:     117.534 μs (0.00% GC)
  median time:      120.906 μs (0.00% GC)
  mean time:        134.234 μs (9.14% GC)
  maximum time:     40.077 ms (99.66% GC)
  --------------
  samples:          10000
  evals/sample:     1

# @btime 返回最小时间和内存分配。
@btime norm_pdf(x);

  118.484 μs (13 allocations: 469.25 KiB)

# @elapsed 返回最小时间，以秒为单位的。
@belapsed norm_pdf(x)

0.000118526

好了，以后写代码时我们会经常用到这些工具，比如 BenchmarkTools，时不时查验一下自己代码的性能，用于比较或改进。