内存、时间复杂度、CPU/GPU以及运行时间

• 衡量 CPU 的计算能力：
  
  • 比如一个 Intel 的 i5-2520M @2.5 Ghz 的处理器，
    则其计算能力 2.5 * 4（4核） = 10 GFLOPS
• FLOP/s，Floating-point operations per second，每秒峰值速度，
  
  • 一个 MFLOPS（megaFLOPS）等於每秒一佰万（=10^6）次的浮点运算，
  • 一个 GFLOPS（gigaFLOPS）等於每秒拾亿（=10^9）次的浮点运算，
  • 一个 TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒万亿（=10^12）次的浮点运算，
  • 一个 PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒千万亿（=10^15）次的浮点运算，
  • 一个 EFLOPS（exaFLOPS）等於每秒百亿亿（=10^18）次的浮点运算。

0. 初步

局部变量即内存，也即空间复杂度；当某算法对空间复杂度也要求严格时，如果仍要存储某些局部变量，比如棋盘对应的二维数组，当棋盘的大小显著时，比如 210×210 此时就要考虑内存的问题，也即是否有必要维护这样的一份内存数据；

1. 量化分析

假设我们将矩阵和一个向量相乘：

如果 M = 1024，N = 512，

• 那么我们需要读取和存储的字节数是：

  4 bytes * (1024*512 + 512 + 1024) = 2.1e+06

• 计算次数是：

  1024*(512+512) = 1.0e+06

• 如果我们有块6 TFLOP/s 的 GPU，带宽 300GB/s 的内存，那么运行总时间是：

  max{2.1e6 bytes /(300e9 bytes/s),1e6 FLOPs/(6e12 FLOP/s)}=max{7μs,0.16μs}

  这意味着处理过程的瓶颈在于从内存中复制或向内存中写入消耗的7μs，而且使用更快的 GPU 也不会提升速度了。你可能会猜到，在进行矩阵-矩阵操作时，当矩阵/向量变大时，这一情况会有所好转。