all commits for a clean git history
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396
pyplot/Kmeans/Sum-Graph/MatrixMultiply/l1-miss.py
Normal file
396
pyplot/Kmeans/Sum-Graph/MatrixMultiply/l1-miss.py
Normal file
@@ -0,0 +1,396 @@
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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||||
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||||
dim3_physically_contigous = np.array([92265])
|
||||
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||||
dmin_3_physically_contigous = sum(dim3_physically_contigous)
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||||
|
||||
dim3_regular = np.array([94650])
|
||||
|
||||
dmin_3_regular = sum(dim3_regular)
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||||
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||||
dim6_contigous = np.array(np.array([int(x) for x in """0
|
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0
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202420
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|
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|
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|
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|
||||
6779734
|
||||
56950""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")]))
|
||||
|
||||
dim_6_contigous = sum(dim6_contigous)
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||||
|
||||
dim6_regular = np.array(np.array([int(x) for x in """105883
|
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0
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0
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|
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|
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|
||||
134527""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")]))
|
||||
dim_6_regular = sum(dim6_regular)
|
||||
|
||||
dim40_contigous = np.array([int(x) for x in """0
|
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0
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0
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0
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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0
|
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|
||||
|
||||
dim_40_contigous = sum(dim40_contigous)
|
||||
|
||||
dim40_regular = np.array([int(x) for x in """0
|
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0
|
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0
|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
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0
|
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|
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|
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686803
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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|
||||
0
|
||||
0
|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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0
|
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|
||||
0
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
3597368896
|
||||
3734892809
|
||||
3944232184
|
||||
3709601722
|
||||
3642560210
|
||||
3625597517
|
||||
3920215743
|
||||
3927141046
|
||||
4000023820
|
||||
3916655686
|
||||
3951797607
|
||||
3952120224
|
||||
3689180680
|
||||
3587372425
|
||||
3615616989
|
||||
3726388814
|
||||
3929746604
|
||||
3929801334
|
||||
3942019114
|
||||
3648646073
|
||||
3944755905
|
||||
3929255746
|
||||
3668055728
|
||||
3672894376
|
||||
3844013718
|
||||
3910779810
|
||||
3940544740
|
||||
4006830187
|
||||
3928198267
|
||||
3531412165
|
||||
3818215173
|
||||
3738150454
|
||||
3604332393
|
||||
3650311511
|
||||
3807369864
|
||||
3826302554
|
||||
3775371186
|
||||
3710423568
|
||||
3934761097
|
||||
3925844952
|
||||
3602607914
|
||||
3741857686
|
||||
3732482931
|
||||
3729783593
|
||||
3635250094
|
||||
3706648118
|
||||
3853167484
|
||||
3916845229
|
||||
3983629794
|
||||
3943670196
|
||||
3867725730
|
||||
3548946522
|
||||
3696888472
|
||||
3729664873
|
||||
3750609657
|
||||
3702688827
|
||||
3994465571
|
||||
3666995886
|
||||
3881628312
|
||||
3720334387
|
||||
3933568515
|
||||
3693178186
|
||||
3888954122
|
||||
3961471376
|
||||
3937112215
|
||||
3936691623
|
||||
3915403037
|
||||
3693727226
|
||||
3917170944
|
||||
3930555435
|
||||
3933184551
|
||||
3931662845
|
||||
3940295083
|
||||
1033014609""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_40_regular = sum(dim40_regular)
|
||||
|
||||
# dimentions = ("3-dementions", "6-dementions", "40-dementions")
|
||||
# comparitors = {
|
||||
# 'FAT-Pointer based range address': (dmin_3_physically_contigous, dim_6_contigous, dim_40_contigous),
|
||||
# 'System Allocator': (dmin_3_regular, dim_6_regular, dim_40_regular),
|
||||
# }
|
||||
|
||||
# x = np.arange(len(dimentions)) # the label locations
|
||||
# width = 0.25 # the width of the bars
|
||||
# multiplier = 0
|
||||
|
||||
# fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
|
||||
|
||||
# for attribute, measurement in comparitors.items():
|
||||
# offset = width * multiplier
|
||||
# rects = ax.bar(x + offset, measurement, width, label=attribute)
|
||||
# ax.bar_label(rects, padding=3)
|
||||
# multiplier += 1
|
||||
|
||||
# # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
|
||||
# ax.set_ylabel('DTLB L1 reads')
|
||||
# ax.set_title('L1D_TLB')
|
||||
# ax.set_xticks(x + width, dimentions)
|
||||
# ax.legend(loc='upper left', ncols=2)
|
||||
# ax.set_ylim(0, 250)
|
||||
|
||||
# plt.show()
|
||||
|
||||
# Sample data
|
||||
categories = ['Size 200', 'Size 10000']
|
||||
group_1 = [dmin_3_physically_contigous, dim_6_contigous]
|
||||
group_2 = [dmin_3_regular, dim_6_regular]
|
||||
|
||||
# Number of categories
|
||||
n = len(categories)
|
||||
|
||||
# Create a bar width
|
||||
bar_width = 0.25
|
||||
|
||||
# Create an array with the positions of the bars on the x-axis
|
||||
r1 = np.arange(n)
|
||||
r2 = [x + bar_width for x in r1]
|
||||
# r3 = [x + bar_width for x in r2]
|
||||
|
||||
# Create the grouped bar graph
|
||||
plt.bar(r1, group_1, color='b', width=bar_width, edgecolor='grey', label='FAT-Pointer based range based addresses')
|
||||
plt.bar(r2, group_2, color='g', width=bar_width, edgecolor='grey', label='System memory allocator')
|
||||
# plt.bar(r3, group_3, color='r', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Group 3')
|
||||
|
||||
# Add xticks on the middle of the grouped bars
|
||||
plt.xlabel('Size of Matrix COZ MatrixMultiply', fontweight='bold')
|
||||
plt.xticks([r + bar_width for r in range(n)], categories)
|
||||
|
||||
# Add labels and title
|
||||
plt.ylabel('DTLB L1 reads', fontweight='bold')
|
||||
plt.title('Sum of DTLB L1 reads')
|
||||
|
||||
# Add a legend
|
||||
plt.legend()
|
||||
|
||||
# Show the plot
|
||||
# plt.show()
|
||||
plt.savefig('l1-miss-matrixmultiply.png')
|
||||
395
pyplot/Kmeans/Sum-Graph/MatrixMultiply/l1-tlb.py
Normal file
395
pyplot/Kmeans/Sum-Graph/MatrixMultiply/l1-tlb.py
Normal file
@@ -0,0 +1,395 @@
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
dim3_physically_contigous = np.array([399876441])
|
||||
|
||||
dmin_3_physically_contigous = sum(dim3_physically_contigous)
|
||||
|
||||
dim3_regular = np.array([380500198])
|
||||
|
||||
dmin_3_regular = sum(dim3_regular)
|
||||
|
||||
dim6_contigous = np.array([int(x) for x in """0
|
||||
0
|
||||
3182857841
|
||||
2676269451
|
||||
3632836262
|
||||
5086931936
|
||||
4921595689
|
||||
2380537223""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_6_contigous = sum(dim6_contigous)
|
||||
|
||||
dim6_regular = np.array([int(x) for x in """0
|
||||
1662045387
|
||||
2568704269
|
||||
0
|
||||
5404906944
|
||||
4946152426
|
||||
5097512016
|
||||
1934071481""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_6_regular = sum(dim6_regular)
|
||||
|
||||
dim40_contigous = np.array([int(x) for x in """0
|
||||
0
|
||||
4417755799
|
||||
0
|
||||
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0
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0
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0
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0
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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2649916724
|
||||
1275899646
|
||||
0
|
||||
2878955633""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_40_contigous = sum(dim40_contigous)
|
||||
|
||||
dim40_regular = np.array([int(x) for x in """0
|
||||
2873345808
|
||||
0
|
||||
0
|
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|
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0
|
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2962578326
|
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|
||||
1482959662
|
||||
1283314470
|
||||
1696338408
|
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|
||||
1496278352
|
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|
||||
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|
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|
||||
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|
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1493488736
|
||||
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|
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|
||||
1491925626
|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
0
|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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0
|
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|
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|
||||
686803
|
||||
2988542677
|
||||
1496054096
|
||||
1496578264
|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
0
|
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|
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|
||||
0
|
||||
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|
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2128844017
|
||||
0
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
0
|
||||
3539793686
|
||||
1024018613
|
||||
1489816277
|
||||
0
|
||||
3158434789
|
||||
1369912046
|
||||
1491311601
|
||||
1575013089
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
4446661541
|
||||
1416884482
|
||||
1710611180
|
||||
1757241245
|
||||
1233889541
|
||||
1437873524
|
||||
0
|
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|
||||
0
|
||||
2995489571
|
||||
1541069762
|
||||
3930514690
|
||||
3863607919
|
||||
3597368896
|
||||
3734892809
|
||||
3944232184
|
||||
3709601722
|
||||
3642560210
|
||||
3625597517
|
||||
3920215743
|
||||
3927141046
|
||||
4000023820
|
||||
3916655686
|
||||
3951797607
|
||||
3952120224
|
||||
3689180680
|
||||
3587372425
|
||||
3615616989
|
||||
3726388814
|
||||
3929746604
|
||||
3929801334
|
||||
3942019114
|
||||
3648646073
|
||||
3944755905
|
||||
3929255746
|
||||
3668055728
|
||||
3672894376
|
||||
3844013718
|
||||
3910779810
|
||||
3940544740
|
||||
4006830187
|
||||
3928198267
|
||||
3531412165
|
||||
3818215173
|
||||
3738150454
|
||||
3604332393
|
||||
3650311511
|
||||
3807369864
|
||||
3826302554
|
||||
3775371186
|
||||
3710423568
|
||||
3934761097
|
||||
3925844952
|
||||
3602607914
|
||||
3741857686
|
||||
3732482931
|
||||
3729783593
|
||||
3635250094
|
||||
3706648118
|
||||
3853167484
|
||||
3916845229
|
||||
3983629794
|
||||
3943670196
|
||||
3867725730
|
||||
3548946522
|
||||
3696888472
|
||||
3729664873
|
||||
3750609657
|
||||
3702688827
|
||||
3994465571
|
||||
3666995886
|
||||
3881628312
|
||||
3720334387
|
||||
3933568515
|
||||
3693178186
|
||||
3888954122
|
||||
3961471376
|
||||
3937112215
|
||||
3936691623
|
||||
3915403037
|
||||
3693727226
|
||||
3917170944
|
||||
3930555435
|
||||
3933184551
|
||||
3931662845
|
||||
3940295083
|
||||
1033014609""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_40_regular = sum(dim40_regular)
|
||||
|
||||
# dimentions = ("3-dementions", "6-dementions", "40-dementions")
|
||||
# comparitors = {
|
||||
# 'FAT-Pointer based range address': (dmin_3_physically_contigous, dim_6_contigous, dim_40_contigous),
|
||||
# 'System Allocator': (dmin_3_regular, dim_6_regular, dim_40_regular),
|
||||
# }
|
||||
|
||||
# x = np.arange(len(dimentions)) # the label locations
|
||||
# width = 0.25 # the width of the bars
|
||||
# multiplier = 0
|
||||
|
||||
# fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
|
||||
|
||||
# for attribute, measurement in comparitors.items():
|
||||
# offset = width * multiplier
|
||||
# rects = ax.bar(x + offset, measurement, width, label=attribute)
|
||||
# ax.bar_label(rects, padding=3)
|
||||
# multiplier += 1
|
||||
|
||||
# # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
|
||||
# ax.set_ylabel('DTLB L1 reads')
|
||||
# ax.set_title('L1D_TLB')
|
||||
# ax.set_xticks(x + width, dimentions)
|
||||
# ax.legend(loc='upper left', ncols=2)
|
||||
# ax.set_ylim(0, 250)
|
||||
|
||||
# plt.show()
|
||||
|
||||
# Sample data
|
||||
categories = ['Size 200', 'Size 10000']
|
||||
group_1 = [dmin_3_physically_contigous, dim_6_contigous]
|
||||
group_2 = [dmin_3_regular, dim_6_regular]
|
||||
|
||||
# Number of categories
|
||||
n = len(categories)
|
||||
|
||||
# Create a bar width
|
||||
bar_width = 0.25
|
||||
|
||||
# Create an array with the positions of the bars on the x-axis
|
||||
r1 = np.arange(n)
|
||||
r2 = [x + bar_width for x in r1]
|
||||
# r3 = [x + bar_width for x in r2]
|
||||
|
||||
# Create the grouped bar graph
|
||||
plt.bar(r1, group_1, color='b', width=bar_width, edgecolor='grey', label='FAT-Pointer based range based addresses')
|
||||
plt.bar(r2, group_2, color='g', width=bar_width, edgecolor='grey', label='System memory allocator')
|
||||
# plt.bar(r3, group_3, color='r', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Group 3')
|
||||
|
||||
# Add xticks on the middle of the grouped bars
|
||||
plt.xlabel('Size of Matrix COZ MatrixMultiply', fontweight='bold')
|
||||
plt.xticks([r + bar_width for r in range(n)], categories)
|
||||
|
||||
# Add labels and title
|
||||
plt.ylabel('DTLB L1 reads', fontweight='bold')
|
||||
plt.title('Sum of DTLB L1 reads')
|
||||
|
||||
# Add a legend
|
||||
plt.legend()
|
||||
|
||||
# Show the plot
|
||||
# plt.show()
|
||||
plt.savefig('l1-tlb-matrixmultiply.png')
|
||||
397
pyplot/Kmeans/Sum-Graph/MatrixMultiply/l2-tlb.py
Normal file
397
pyplot/Kmeans/Sum-Graph/MatrixMultiply/l2-tlb.py
Normal file
@@ -0,0 +1,397 @@
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
dim3_physically_contigous = np.array([3013349])
|
||||
|
||||
dmin_3_physically_contigous = sum(dim3_physically_contigous)
|
||||
|
||||
dim3_regular = np.array([2946541])
|
||||
|
||||
dmin_3_regular = sum(dim3_regular)
|
||||
|
||||
dim6_contigous = np.array([int(x) for x in """13933616
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
55855105
|
||||
177840659
|
||||
380285140
|
||||
292719568
|
||||
163746827""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_6_contigous = sum(dim6_contigous)
|
||||
|
||||
dim6_regular = np.array([int(x) for x in """0
|
||||
0
|
||||
48672313
|
||||
0
|
||||
243876172
|
||||
332240431
|
||||
283300132
|
||||
151566198""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
|
||||
dim_6_regular = sum(dim6_regular)
|
||||
|
||||
dim40_contigous = np.array([int(x) for x in """11074868
|
||||
17796846
|
||||
0
|
||||
42335753
|
||||
0
|
||||
42578037
|
||||
17369088
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
82499577
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
82928349
|
||||
19903822
|
||||
20322217
|
||||
20196113
|
||||
20575304
|
||||
19769508
|
||||
0
|
||||
40692176
|
||||
0
|
||||
35388820
|
||||
0
|
||||
46400139
|
||||
20884653
|
||||
0
|
||||
40479127
|
||||
20938047
|
||||
20020758
|
||||
21590212
|
||||
17955844
|
||||
1895112
|
||||
24707564
|
||||
35247723
|
||||
19854386
|
||||
19994871
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
39958384
|
||||
39619071
|
||||
19821971
|
||||
0
|
||||
39754647
|
||||
0
|
||||
39873651
|
||||
19521815
|
||||
20209862
|
||||
20048932
|
||||
20231348
|
||||
20214678
|
||||
0
|
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|
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12893970
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0
|
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0
|
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|
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|
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|
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28392009
|
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|
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0
|
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41195363
|
||||
9598203
|
||||
28499682
|
||||
0
|
||||
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|
||||
29859217
|
||||
20539283
|
||||
20714755
|
||||
20553408
|
||||
0
|
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20889230
|
||||
32963850
|
||||
7949901
|
||||
33765967
|
||||
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|
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13062566
|
||||
26967792
|
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|
||||
0
|
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62723768
|
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15030483
|
||||
20277594
|
||||
0
|
||||
41160435
|
||||
0
|
||||
28127160""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_40_contigous = sum(dim40_contigous)
|
||||
|
||||
dim40_regular = np.array([int(x) for x in """2780755
|
||||
0
|
||||
40650126
|
||||
19973207
|
||||
0
|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
20024828
|
||||
17015744
|
||||
21012868
|
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|
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0
|
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40307315
|
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|
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|
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|
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16752820
|
||||
19802564
|
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|
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|
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32838418
|
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|
||||
36828882
|
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19421922
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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4176134
|
||||
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|
||||
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|
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|
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0
|
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|
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|
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0
|
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|
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0
|
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37118376
|
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|
||||
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|
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19094655
|
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|
||||
19841950
|
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18493958
|
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|
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15237090
|
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18940111
|
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|
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19653443
|
||||
17616389
|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
12655691
|
||||
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|
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|
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0
|
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|
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0
|
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|
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|
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|
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0
|
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|
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|
||||
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|
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0
|
||||
0
|
||||
59014396
|
||||
13524903
|
||||
19465492
|
||||
25539086
|
||||
19637297
|
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5254742
|
||||
27355676
|
||||
24079140
|
||||
19975996
|
||||
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|
||||
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|
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0
|
||||
0
|
||||
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|
||||
0
|
||||
0
|
||||
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|
||||
39872968
|
||||
18698312
|
||||
19633681
|
||||
19652322
|
||||
18131608
|
||||
0
|
||||
39807132
|
||||
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|
||||
205063169
|
||||
207026601
|
||||
207353408
|
||||
208077229
|
||||
223112773
|
||||
232033395
|
||||
210898122
|
||||
200158459
|
||||
203639347
|
||||
230644673
|
||||
237184228
|
||||
230544844
|
||||
234041882
|
||||
225077016
|
||||
208652470
|
||||
206710725
|
||||
207688549
|
||||
208921986
|
||||
237145817
|
||||
216789158
|
||||
207248978
|
||||
206867158
|
||||
226521698
|
||||
243656316
|
||||
236022389
|
||||
216914633
|
||||
207163647
|
||||
207752568
|
||||
206269550
|
||||
207422862
|
||||
240605554
|
||||
220855937
|
||||
207420877
|
||||
210468984
|
||||
207768015
|
||||
250267485
|
||||
212878277
|
||||
209949240
|
||||
207411078
|
||||
208223656
|
||||
210492256
|
||||
224683374
|
||||
242489309
|
||||
231567088
|
||||
211246599
|
||||
208066123
|
||||
208277683
|
||||
228206741
|
||||
229508886
|
||||
207161109
|
||||
206156489
|
||||
214927236
|
||||
231786596
|
||||
232625811
|
||||
230571602
|
||||
209516467
|
||||
219150327
|
||||
228216552
|
||||
206438524
|
||||
220447351
|
||||
219045513
|
||||
230838177
|
||||
216657765
|
||||
205321014
|
||||
207699856
|
||||
219191131
|
||||
236171517
|
||||
225724156
|
||||
208329895
|
||||
210489462
|
||||
211206457
|
||||
207353005
|
||||
230789569
|
||||
231425162
|
||||
43897100""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_40_regular = sum(dim40_regular)
|
||||
|
||||
# dimentions = ("3-dementions", "6-dementions", "40-dementions")
|
||||
# comparitors = {
|
||||
# 'FAT-Pointer based range address': (dmin_3_physically_contigous, dim_6_contigous, dim_40_contigous),
|
||||
# 'System Allocator': (dmin_3_regular, dim_6_regular, dim_40_regular),
|
||||
# }
|
||||
|
||||
# x = np.arange(len(dimentions)) # the label locations
|
||||
# width = 0.25 # the width of the bars
|
||||
# multiplier = 0
|
||||
|
||||
# fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
|
||||
|
||||
# for attribute, measurement in comparitors.items():
|
||||
# offset = width * multiplier
|
||||
# rects = ax.bar(x + offset, measurement, width, label=attribute)
|
||||
# ax.bar_label(rects, padding=3)
|
||||
# multiplier += 1
|
||||
|
||||
# # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
|
||||
# ax.set_ylabel('DTLB L1 reads')
|
||||
# ax.set_title('L1D_TLB')
|
||||
# ax.set_xticks(x + width, dimentions)
|
||||
# ax.legend(loc='upper left', ncols=2)
|
||||
# ax.set_ylim(0, 250)
|
||||
|
||||
# plt.show()
|
||||
|
||||
# Sample data
|
||||
categories = ['Size 200', 'Size 10000']
|
||||
group_1 = [dmin_3_physically_contigous, dim_6_contigous]
|
||||
group_2 = [dmin_3_regular, dim_6_regular]
|
||||
|
||||
# Number of categories
|
||||
n = len(categories)
|
||||
|
||||
# Create a bar width
|
||||
bar_width = 0.25
|
||||
|
||||
# Create an array with the positions of the bars on the x-axis
|
||||
r1 = np.arange(n)
|
||||
r2 = [x + bar_width for x in r1]
|
||||
# r3 = [x + bar_width for x in r2]
|
||||
|
||||
# Create the grouped bar graph
|
||||
plt.bar(r1, group_1, color='b', width=bar_width, edgecolor='grey', label='FAT-Pointer based range based addresses')
|
||||
plt.bar(r2, group_2, color='g', width=bar_width, edgecolor='grey', label='System memory allocator')
|
||||
# plt.bar(r3, group_3, color='r', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Group 3')
|
||||
|
||||
# Add xticks on the middle of the grouped bars
|
||||
plt.xlabel('Size of Matrix COZ MatrixMultiply', fontweight='bold')
|
||||
plt.xticks([r + bar_width for r in range(n)], categories)
|
||||
|
||||
# Add labels and title
|
||||
plt.ylabel('DTLB L2 reads', fontweight='bold')
|
||||
plt.title('Sum of DTLB L2 reads')
|
||||
|
||||
# Add a legend
|
||||
plt.legend()
|
||||
|
||||
# Show the plot
|
||||
# plt.show()
|
||||
plt.savefig('l2-tlb-matrixmultiply.png')
|
||||
393
pyplot/Kmeans/Sum-Graph/MatrixMultiply/tlb-walk.py
Normal file
393
pyplot/Kmeans/Sum-Graph/MatrixMultiply/tlb-walk.py
Normal file
@@ -0,0 +1,393 @@
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
dim3_physically_contigous = np.array([26005])
|
||||
|
||||
dmin_3_physically_contigous = sum(dim3_physically_contigous)
|
||||
|
||||
dim3_regular = np.array([8517])
|
||||
|
||||
dmin_3_regular = sum(dim3_regular)
|
||||
|
||||
dim6_contigous = np.array([int(x) for x in """0
|
||||
2722
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
84290
|
||||
185921
|
||||
251521
|
||||
356452""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_6_contigous = sum(dim6_contigous)
|
||||
|
||||
dim6_regular = np.array([int(x) for x in """1310
|
||||
1658
|
||||
86
|
||||
0
|
||||
73097
|
||||
171472
|
||||
237158
|
||||
161478""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
|
||||
dim_6_regular = sum(dim6_regular)
|
||||
|
||||
dim40_contigous = np.array([int(x) for x in """1072
|
||||
1566
|
||||
0
|
||||
775
|
||||
564
|
||||
574
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
1842
|
||||
397
|
||||
832
|
||||
0
|
||||
1143
|
||||
0
|
||||
1132
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
3478
|
||||
335
|
||||
1181
|
||||
0
|
||||
1451
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
2456
|
||||
914
|
||||
566
|
||||
208
|
||||
1323
|
||||
0
|
||||
1341
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
2800
|
||||
869
|
||||
0
|
||||
1624
|
||||
852
|
||||
0
|
||||
1444
|
||||
78
|
||||
0
|
||||
1165
|
||||
242
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
1436
|
||||
0
|
||||
1656
|
||||
1295
|
||||
672
|
||||
0
|
||||
2124
|
||||
689
|
||||
247
|
||||
974
|
||||
196
|
||||
664
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
4571
|
||||
411
|
||||
1108
|
||||
0
|
||||
1855
|
||||
779
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
3973
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
2126
|
||||
1090
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
1455
|
||||
868
|
||||
834
|
||||
0
|
||||
2252
|
||||
743
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
2867
|
||||
576
|
||||
528
|
||||
737
|
||||
1279
|
||||
753
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
1469
|
||||
709
|
||||
0
|
||||
951
|
||||
1011
|
||||
560
|
||||
923
|
||||
389
|
||||
681
|
||||
887
|
||||
0
|
||||
1091""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
dim_40_contigous = sum(dim40_contigous)
|
||||
|
||||
dim40_regular = np.array([int(x) for x in """2077
|
||||
0
|
||||
2240
|
||||
974
|
||||
400
|
||||
0
|
||||
1949
|
||||
0
|
||||
353
|
||||
0
|
||||
2136
|
||||
1292
|
||||
1150
|
||||
1080
|
||||
1029
|
||||
188
|
||||
16
|
||||
9401
|
||||
3108
|
||||
0
|
||||
12850
|
||||
2972
|
||||
0
|
||||
13417
|
||||
4015
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
12179
|
||||
708
|
||||
4434
|
||||
5515
|
||||
105
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
52251
|
||||
8327
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
7628
|
||||
0
|
||||
6047
|
||||
2796
|
||||
2505
|
||||
1949
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
14301
|
||||
0
|
||||
5171
|
||||
3362
|
||||
3772
|
||||
0
|
||||
27162
|
||||
15974
|
||||
5284
|
||||
11553
|
||||
0
|
||||
24698
|
||||
0
|
||||
14835
|
||||
0
|
||||
21593
|
||||
664
|
||||
5721
|
||||
12945
|
||||
0
|
||||
13774
|
||||
0
|
||||
14722
|
||||
1465
|
||||
0
|
||||
27655
|
||||
2332
|
||||
4084
|
||||
33813
|
||||
0
|
||||
9790
|
||||
0
|
||||
50326
|
||||
5316
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
0
|
||||
9760
|
||||
4192
|
||||
1552
|
||||
7241
|
||||
3216
|
||||
4888
|
||||
8667
|
||||
28500
|
||||
8415
|
||||
4523
|
||||
1449
|
||||
4652
|
||||
0
|
||||
7625
|
||||
0
|
||||
13775
|
||||
0
|
||||
1897
|
||||
4708
|
||||
0
|
||||
12225
|
||||
4482759
|
||||
191711306
|
||||
235410343
|
||||
173845602
|
||||
242711520
|
||||
154862574
|
||||
192747518
|
||||
220667551
|
||||
275602208
|
||||
184073481
|
||||
198073425
|
||||
227482742
|
||||
187971748
|
||||
183689903
|
||||
187178845
|
||||
186674013
|
||||
207741123
|
||||
233177167
|
||||
221368814
|
||||
183933427
|
||||
181175654
|
||||
204068107
|
||||
228269124
|
||||
205027178
|
||||
209400883
|
||||
187840131
|
||||
188293011
|
||||
221927087
|
||||
232807458
|
||||
188215220
|
||||
180783387
|
||||
216711542
|
||||
208036998
|
||||
214266374
|
||||
186414281
|
||||
180185139
|
||||
185237868
|
||||
191677316
|
||||
183911791
|
||||
183803795
|
||||
224964126
|
||||
204113022
|
||||
210381502
|
||||
225585571
|
||||
220223453
|
||||
226214857
|
||||
204932647
|
||||
184864540
|
||||
217262003
|
||||
202414930
|
||||
191948700
|
||||
193400960
|
||||
181280109
|
||||
180323521
|
||||
184002482
|
||||
207777617
|
||||
222940234
|
||||
189422853
|
||||
186182495
|
||||
186261124
|
||||
181304280
|
||||
192816961
|
||||
184117119
|
||||
209667712
|
||||
240951856
|
||||
219942014
|
||||
221564848
|
||||
192926621
|
||||
181690338
|
||||
183097907
|
||||
186087016
|
||||
184347616
|
||||
180377265
|
||||
199009737
|
||||
182802614""".replace(' ',',').replace('\n','').split(",")])
|
||||
|
||||
dim_40_regular = sum(dim40_regular)
|
||||
|
||||
# dimentions = ("3-dementions", "6-dementions", "40-dementions")
|
||||
# comparitors = {
|
||||
# 'FAT-Pointer based range address': (dmin_3_physically_contigous, dim_6_contigous, dim_40_contigous),
|
||||
# 'System Allocator': (dmin_3_regular, dim_6_regular, dim_40_regular),
|
||||
# }
|
||||
|
||||
# x = np.arange(len(dimentions)) # the label locations
|
||||
# width = 0.25 # the width of the bars
|
||||
# multiplier = 0
|
||||
|
||||
# fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
|
||||
|
||||
# for attribute, measurement in comparitors.items():
|
||||
# offset = width * multiplier
|
||||
# rects = ax.bar(x + offset, measurement, width, label=attribute)
|
||||
# ax.bar_label(rects, padding=3)
|
||||
# multiplier += 1
|
||||
|
||||
# # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
|
||||
# ax.set_ylabel('DTLB L1 reads')
|
||||
# ax.set_title('L1D_TLB')
|
||||
# ax.set_xticks(x + width, dimentions)
|
||||
# ax.legend(loc='upper left', ncols=2)
|
||||
# ax.set_ylim(0, 250)
|
||||
|
||||
# plt.show()
|
||||
|
||||
# Sample data
|
||||
categories = ['Size 200', 'Size 10000']
|
||||
group_1 = [dmin_3_physically_contigous, dim_6_contigous]
|
||||
group_2 = [dmin_3_regular, dim_6_regular]
|
||||
|
||||
# Number of categories
|
||||
n = len(categories)
|
||||
|
||||
# Create a bar width
|
||||
bar_width = 0.25
|
||||
|
||||
# Create an array with the positions of the bars on the x-axis
|
||||
r1 = np.arange(n)
|
||||
r2 = [x + bar_width for x in r1]
|
||||
# r3 = [x + bar_width for x in r2]
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||||
|
||||
# Create the grouped bar graph
|
||||
plt.bar(r1, group_1, color='b', width=bar_width, edgecolor='grey', label='FAT-Pointer based range based addresses')
|
||||
plt.bar(r2, group_2, color='g', width=bar_width, edgecolor='grey', label='System memory allocator')
|
||||
# plt.bar(r3, group_3, color='r', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Group 3')
|
||||
|
||||
# Add xticks on the middle of the grouped bars
|
||||
plt.xlabel('Size of Matrix COZ MatrixMultiply', fontweight='bold')
|
||||
plt.xticks([r + bar_width for r in range(n)], categories)
|
||||
|
||||
# Add labels and title
|
||||
plt.ylabel('DTLB L2 reads', fontweight='bold')
|
||||
plt.title('Sum of DTLB L2 reads')
|
||||
|
||||
# Add a legend
|
||||
plt.legend()
|
||||
|
||||
# Show the plot
|
||||
# plt.show()
|
||||
plt.savefig('tlb-walk-matrixmultiply.png')
|
||||
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