Perl 子例程在每次连续调用时运行得更慢

Question

我有一个奇怪的问题，我连续多次调用同一个子例程，处理相同的数据，每次调用我的代码都会花费更长的时间。我的程序正在做一些矩阵数学，但我在这里问一个更一般的问题，看看是否有人有同样的问题，所以我不知道细节是否重要。下面是我的主程序循环最底部的代码。

use Time::HiRes qw (gettimeofday);

($lus2_sec,$lus2_usec) = gettimeofday();
@blah_LU_v2 = invert_LU_v2(@zmatrix);
($lue2_sec,$lue2_usec) = gettimeofday();
$lu2_elapsed = sprintf("%.3f", ($lue2_sec+($lue2_usec/1000000))-($lus2_sec+($lus2_usec/1000000)));
syswrite STDOUT, "$lu2_elapsed seconds\n";

($lus2_sec,$lus2_usec) = gettimeofday();
@blah_LU_v2 = invert_LU_v2(@zmatrix);
($lue2_sec,$lue2_usec) = gettimeofday();
$lu2_elapsed = sprintf("%.3f", ($lue2_sec+($lue2_usec/1000000))-($lus2_sec+($lus2_usec/1000000)));
syswrite STDOUT, "$lu2_elapsed seconds\n";

每个子例程都在相同的@zmatrix 数据上运行，它不会改变。我从每个子例程调用中得到完全相同的答案（之前已验证），所以我知道它并没有搞砸输入数据。该子例程也是一个简单的单线程结构，它在具有 96GB RAM 的空闲 12 核工作站上运行。应该没有磁盘交换或 CPU 问题，因为这台机器有足够的能力来处理这个相对较小的矩阵。然而，程序的输出结果是这样的（显然，运行了五个连续的子程序调用）：

96.485 seconds
99.116 seconds
100.036 seconds
100.615 seconds
101.494 seconds

对于我运行的尽可能多的测试，子例程的速度越来越慢。如果我从命令行终止并重新启动程序，它将在 96 秒左右开始，然后每次都从那里减速。为什么会这样慢下来？

有问题的子程序如下所示。请注意，我现在使用 NYTProf 来确定调用 Math::Complex::_multiply 和 _minus 的时间增加。每次我调用 invert_LU_v2 子例程时，它都会对 Math::Complex 进行相同数量的调用，但在后续调用 invert_LU_v2 时会多花 % 的时间。也请随时批评我的代码，让我知道我做错了什么。我是初学者，没有受过培训，也不知道自己在做什么。

sub invert_LU_v2 {
    my(@junk) = (@_);
    my @matrix_local;
    my @matrix_L;
    my @matrix_B;
    my @matrix_inverse;

    my $tt;
    my $row;
    my $col;
    my $temp;
    my $reduced;
    my $normalize = 1;
    my $multiplier = 1;
    my $dimension = @junk - 1;

    for($row=1;$row<=$dimension;$row++){
        for($col=1;$col<=$dimension;$col++){
            $matrix_local[$row][$col]=$junk[$row][$col];
        }
    }

    for($row=1;$row<=$dimension;$row++){
        for($col=1;$col<=$dimension;$col++){
            if($row==$col){$matrix_L[$row][$col] = 1;$matrix_B[$row][$col] = 1;}
            else {$matrix_L[$row][$col] = 0;$matrix_B[$row][$col] = 0;}
        }
    }

    for($row=1;$row<=$dimension;$row++){

        $normalize = $matrix_local[$row][$row];
        $matrix_L[$row][$row] = $normalize;             
        for($col=1;$col<=$dimension;$col++){
            $matrix_local[$row][$col] /= $normalize;
        }

        for($temp=$row+1;$temp<=$dimension;$temp++){
            if(($temp != $row) && (abs($matrix_local[$temp][$row]) != 0)){
                $multiplier = $matrix_local[$temp][$row];
                $matrix_L[$temp][$row] = $multiplier;
                for($col=$row;$col<=$dimension;$col++){
                    $reduced = $matrix_local[$temp][$col] - $matrix_local[$row][$col]*$multiplier;
                    $matrix_local[$temp][$col] = $reduced;
                }
            }
        }
    }

    my @y_intermediate;

    for($col=1;$col<=$dimension;$col++){$y_intermediate[1][$col] = $matrix_B[1][$col]/$matrix_L[1][1]}

    for($col=1;$col<=$dimension;$col++){
        for($row=2;$row<=$dimension;$row++){
            $y_intermediate[$row][$col] = $matrix_B[$row][$col];
            for($tt=1;$tt<=($row-1);$tt++){$y_intermediate[$row][$col] -= ($matrix_L[$row][$tt]*$y_intermediate[$tt][$col])}
            $y_intermediate[$row][$col] /= $matrix_L[$row][$row];
        }
    }

    for($col=1;$col<=$dimension;$col++){$matrix_inverse[$dimension][$col] = $y_intermediate[$dimension][$col]/$matrix_local[$dimension][$dimension]}

    for($col=1;$col<=$dimension;$col++){
        for($row=($dimension-1);$row>=1;$row--){
            $matrix_inverse[$row][$col] = $y_intermediate[$row][$col];
            for($tt=($row+1);$tt<=$dimension;$tt++){$matrix_inverse[$row][$col] -= ($matrix_local[$row][$tt]*$matrix_inverse[$tt][$col])}
            $matrix_inverse[$row][$col] /= $matrix_local[$row][$row];
        }
    }

    return(@matrix_inverse);
}

Answer 1

使用Benchmark 进行基准测试:-)

也许问题不在您的程序中，而是在您的测量中？

使用Devel::NYTProf 进行调试。它会向您显示很多有用的信息、时间安排等。