如果你想查看你的程序在cpu上运行时，耗时时如何分布的，那么perf是一个合理的选择。

准备工作

为了支持使用perf，首先你要安装相关的库

sudo apt install linux-tools-5.15.0-67-generic

此外，因为使用perf进行benchmark， 涉及到一些系统权限，所以，你还需要修改权限，将下面文档中对应的参数改为-1

vim /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid

开始perf

基于stat，我们可以获取程序的统计，包括耗时等。

perf stat ./gemm_cpu

如 图

接下来，通过指令

perf record ./matrix_multiplicationperf report

我们可以获取对应的每个模块的耗时。

值得注意的时，如果函数的计算速度非常快，这里可能不会显示。比如Vectoradd， 相比于gemm。复杂度小了两个级别，这里原本不显示。我是通过增加循环的方式，来让它出现在了上面。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>#define SIZE 500void initialize_matrix(int matrix[SIZE][SIZE]) {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {for (int j = 0; j < SIZE; j++) {matrix[i][j] = rand() % 100;}}
}void initialize_vector(int vector[SIZE]) {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {vector[i] = rand() % 100;}
}void multiply_matrices(int a[SIZE][SIZE], int b[SIZE][SIZE], int result[SIZE][SIZE]) {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {for (int j = 0; j < SIZE; j++) {result[i][j] = 0;for (int k = 0; k < SIZE; k++) {result[i][j] += a[i][k] * b[k][j];}}}
}void vectorAdd(int vec1[SIZE], int vec2[SIZE], int vec[SIZE])
{printf("perform vectoAdd\n");for (int i = 0; i < SIZE; i++)for (int i = 0; i < SIZE; i++)for (int i = 0; i < SIZE; i++){vec[i] = vec1[i] + vec2[i];}
}int main() {int a[SIZE][SIZE], b[SIZE][SIZE], result[SIZE][SIZE];int vec_a[SIZE], vec_b[SIZE], vec_result[SIZE];// Initialize random number generatorsrand(time(NULL));// Initialize matricesinitialize_matrix(a);initialize_matrix(b);// Multiply matricesmultiply_matrices(a, b, result);initialize_vector(vec_a);initialize_vector(vec_b);vectorAdd(vec_a, vec_b, vec_result);#ifdef SHOWREULST// Print a part of the result matrix to verify the operationprintf("Result matrix:\n");for (int i = 0; i < 10; i++) {for (int j = 0; j < 10; j++) {printf("%d ", result[i][j]);}printf("\n");}#elseprintf("############### Finish caculation #################\n");
#endifreturn 0;
}