ランダムなDAGを生成するC ++コード
Jan 11 2021
少し前に次のC ++コードを作成して、作業中のプロジェクトのランダムグラフを生成しました。
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <algorithm> // std::min_element, std::max_element
#include <sstream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <iterator>
#include <random>
#include <vector>
#define NoOfNodes 30
struct GPU_data
{
int number_Copies;
int workItems;
int workGroups;
bool memory;
double power_consumption;
double execTime;
};
struct DAG_data
{
int processid; //Node's ID
int PEid; //Processor's ID to which node is assigned
std::vector<GPU_data> Node_config;
int precede;
int follow; //nodes following this node
int noOfCopies;
double transData;
double ExecTime;
double powerDraw;
};
void CreateandAssignEdges(DAG_data Sample, int NoOfEdges)
{
unsigned int i = 0;
if (Sample.processid == 0)
{
//parent process- so there will be no edges
Sample.precede = 0;
Sample.follow = rand()% NoOfEdges + 1;
}
else if (Sample.processid == NoOfNodes - 1)
{
//sink process- so there will be no following edges
Sample.follow = 0;
}
else
{
//which nodes will the edges connect to (Anywhere from among the following nodes, including the sink node)
Sample.follow = (Sample.processid + 1) + (std::rand() % (29 - (Sample.processid) + 1));
if (Sample.follow == 30)
{
Sample.follow -= 1;
}
}
}
DAG_data EdgeAssignment(DAG_data Sample, int NoOfEdges)
{
unsigned int i = 0;
if (Sample.processid == 0)
{
//parent process- so there will be no edges
Sample.precede = 0;
Sample.follow = rand() % NoOfEdges + 1;
return Sample;
}
else if (Sample.processid == NoOfNodes - 1)
{
//sink process- so there will be no following edges
Sample.follow = 0;
return Sample;
}
else
{
//which nodes will the edges connect to (Anywhere from among the following nodes, including the sink node)
Sample.follow = (Sample.processid + 1) + (std::rand() % (29 - (Sample.processid) + 1));
return Sample;
}
}
//Sample->precede = rand() % NoOfEdges;
//Sample->follow = rand() % NoOfEdges;
////Preceding and following edges of a node should not be the same.
//while (Sample->precede > Sample->follow || Sample->precede == Sample->follow)
//{
// //assign both edges again
// Sample->follow = rand() % NoOfEdges;
// Sample->precede = rand() % NoOfEdges;
//}
void whenPEisGPU(DAG_data Sample, int processorID)
{
GPU_data emptySet;
int i = 0;
int NoOfConfigs = rand() % 5;
GPU_data* sub_tasks = &emptySet;
while (i != NoOfConfigs)
{
sub_tasks->memory = rand() % 1;
sub_tasks->number_Copies = rand() % 3;
sub_tasks->workGroups = rand() % 10 +1;
sub_tasks->workItems = rand() % (sub_tasks->workGroups * 2) + 1;
sub_tasks->power_consumption = rand() % 250;
sub_tasks->execTime = rand() % (int)(Sample.ExecTime / 2);
Sample.Node_config.push_back(*sub_tasks);
i++;
}
}
void PESpecificParameters(DAG_data Sample, int processorID)
{
if (processorID == 0)
{
Sample.ExecTime = rand() % 100;
Sample.powerDraw = 0.0;
Sample.noOfCopies = 0;
}
else if (processorID == 1)
{
Sample.PEid = processorID;
//whenPEisGPU(Sample, processorID);
int i = 0;
int NoOfConfigs = rand() % 5;
GPU_data sub_tasks;
while (i != NoOfConfigs)
{
sub_tasks.memory = rand() % 1;
sub_tasks.number_Copies = rand() % 3+1;
sub_tasks.workGroups = rand() % 10 + 1;
sub_tasks.workItems = rand() % (sub_tasks.workGroups * 2) + 1;
sub_tasks.power_consumption = rand() % 250;
sub_tasks.execTime = rand() % (int)(Sample.ExecTime / 2);
Sample.Node_config.push_back(sub_tasks);
i++;
}
}
}
DAG_data PEParameters(DAG_data Sample, int processorID)
{
if (processorID == 0)
{
Sample.ExecTime = rand() % 100;
Sample.powerDraw = 0.0;
Sample.noOfCopies = 0;
return Sample;
}
else if (processorID == 1)
{
Sample.PEid = processorID;
//whenPEisGPU(Sample, processorID);
int i = 0;
int NoOfConfigs = rand() % 5;
GPU_data sub_tasks;
while (i != NoOfConfigs)
{
sub_tasks.memory = rand() % 1;
sub_tasks.number_Copies = rand() % 3 + 1;
sub_tasks.workGroups = rand() % 10 + 1;
sub_tasks.workItems = rand() % (sub_tasks.workGroups * 2) + 1;
sub_tasks.power_consumption = rand() % 250;
sub_tasks.execTime = rand() % (int)(Sample.ExecTime / 2) + 1;
Sample.Node_config.push_back(sub_tasks);
i++;
}
return Sample;
}
}
void generateEdges(std::vector<DAG_data> &myTaskGraph)
{
unsigned int i = 0;
while (i != myTaskGraph.size())
{
for (unsigned int j = (myTaskGraph[i].processid)+1; j < myTaskGraph.size(); j++)
{
if (myTaskGraph[i].follow == 30)
{
myTaskGraph[i].follow -= 1;
}
//create an edge between the current node and any of its following nodes according to the following random number
if (rand() % 100 < 30)
{
myTaskGraph[i].follow = j;
break;
}
}
i++;
}
}
int main()
{
DAG_data emptyDAG;
unsigned int i = 0;
std::ofstream myFile;
std::vector<DAG_data> All_DAGs;
while (i != NoOfNodes)
{
DAG_data DAG1;
DAG1.processid = i;
DAG1.transData = i + 1;
DAG1.PEid = 0;
DAG1= PEParameters(DAG1, DAG1.PEid);
DAG1= EdgeAssignment(DAG1, 10);
All_DAGs.push_back(DAG1);
//DAG1.Node_config.clear();
i++;
}
generateEdges(All_DAGs);
for (int h = 0; h < All_DAGs.size(); h++)
{
if (h % 2 != 0)
{
DAG_data forNewPE =PEParameters(All_DAGs[h], 1);
All_DAGs.push_back(forNewPE);
All_DAGs[h].Node_config.clear();
if (All_DAGs[h].processid ==29)
{
break;
}
}
}
myFile.open("TG_Data_30NewEdges.txt");
for (int i = 0; i < All_DAGs.size(); i++)
{
myFile << "Node id: " << All_DAGs[i].processid << std::endl;
myFile << "Following Edge: " << All_DAGs[i].follow << std::endl;
myFile << "Transfer Data: " << All_DAGs[i].transData << std::endl;
myFile << "Node PE: " << All_DAGs[i].PEid << std::endl;
if (All_DAGs[i].PEid == 0)
{
myFile << "Execution time: " << All_DAGs[i].ExecTime << std::endl;
}
else
{
myFile << "-------------------------------" << std::endl;
for (int j = 0; j < All_DAGs[i].Node_config.size(); j++)
{
myFile << "Execution time: " << All_DAGs[i].Node_config[j].execTime << std::endl;
myFile << "Copies: " << All_DAGs[i].Node_config[j].number_Copies << std::endl;
myFile << "Memory: " << All_DAGs[i].Node_config[j].memory << std::endl;
myFile << "Work-Items: " << All_DAGs[i].Node_config[j].workItems << std::endl;
myFile << "Work-Groups: " << All_DAGs[i].Node_config[j].workGroups << std::endl;
myFile << "Power: " << All_DAGs[i].Node_config[j].power_consumption << std::endl;
myFile << "++++++++++++++++++" << std::endl;
}
}
myFile << "=================" << std::endl;
}
myFile.close();
std::cout << "DONE NOW." << std::endl;
std::cin.get();
}
コードは私にとってその目的を果たしましたが、このコードには改善の余地がたくさんあります。このコードを書き直して、目的のC ++プラクティスに準拠する方法を教えてください。
回答
9 sehe Jan 13 2021 at 02:34
重要なエラー：
あなたのランダムはランダムではありません（シードしてください）
あなたのランダムは均一ではありません（分布を歪めるモジュラスを取るのではなく、均一な分布を使用してください）
precede多くの場合、初期化されていません。NoOfConfigs多くの場合、初期化されておらず、使用されることはありませんか？出力ファイルを書き込む前の最後のループは、反復中にコレクションを変更します。
for (size_t h = 0; h < nodes.size(); h++) { // ... nodes.push_back(forNewPE);これはアンチパターンです。あなたはただそれで逃げるだけです
if (nodes[h].processid == 29) { break; }もちろんこれはマジックナンバーに悩まされており、代わりに簡単にループ状態に置かれる可能性があります。
for (size_t h = 0; h < NoOfNodes; ++h) {void PESpecificParameters(DAG_data Sample, int processorID)使用されません。使用した場合、効果はありません（戻り値がゼロであり、外部への参照を保持しているため）
と同じ
whenPEisGPU重複したコードを削除した後、それ
PEParametersはと同じようにPESpecificParameters見えます（以下を参照）同様
CreateandAssignEdgesに未使用で、重複しているようEdgeAssignmentですか？
主な注意事項：
ネーミング！
DAG_Data何もないことを意味します。グラフモデルは、実際の生活の中で何かを表しています。それがDAGであるという事実は、変数を「FirstName」や「ZipCode」ではなく「textstring」と呼ぶようなものです。いくつかの関数を抽出します。それらを使用して
- 個別の責任、
- 抽象化のレベル
- 重複を減らす
オプションで、関連する関数とそのデータをクラスにグループ化します（以下の「ボーナス」セクションを参照）。
これが私が取り組んだことの打撃によって打撃が来る：
警告（-Wall -Wextra -pedantic以上）を使用して、それらを叩きます：
test.cpp:43:18: warning: unused variable ‘i’ [-Wunused-variable] 43 | unsigned int i = 0; test.cpp:74:18: warning: unused variable ‘i’ [-Wunused-variable] 74 | unsigned int i = 0; test.cpp:119:39: warning: unused parameter ‘processorID’ [-Wunused-parameter] 119 | void whenPEisGPU(DAG_data Sample, int processorID) test.cpp:259:23: warning: comparison of integer expressions of different signedness: ‘int’ and ‘std::vector<DAG_data>::size_type’ {aka ‘long unsigned int’} [-Wsign-compare] 259 | for (int h = 0; h < All_DAGs.size(); h++) test.cpp:277:23: warning: comparison of integer expressions of different signedness: ‘int’ and ‘std::vector<DAG_data>::size_type’ {aka ‘long unsigned int’} [-Wsign-compare] 277 | for (int i = 0; i < All_DAGs.size(); i++) test.cpp:290:31: warning: comparison of integer expressions of different signedness: ‘int’ and ‘std::vector<GPU_data>::size_type’ {aka ‘long unsigned int’} [-Wsign-compare] 290 | for (int j = 0; j < All_DAGs[i].Node_config.size(); j++) test.cpp:204:1: warning: control reaches end of non-void function [-Wreturn-type] 204 | }変更点：
CreateandAssignEdges: - unsigned int i = 0; EdgeAssignment: - unsigned int i = 0; -void whenPEisGPU(DAG_data Sample, int processorID) +void whenPEisGPU(DAG_data Sample, int /*processorID*/) PEParameters: + throw std::range_error("processorID"); - for (int h = 0; h < All_DAGs.size(); h++) + for (size_t h = 0; h < All_DAGs.size(); h++) - for (int i = 0; i < All_DAGs.size(); i++) + for (size_t i = 0; i < All_DAGs.size(); i++) - for (int j = 0; j < All_DAGs[i].Node_config.size(); j++) + for (size_t j = 0; j < All_DAGs[i].Node_config.size(); j++)モダナイゼーション/可読性チェックを実行すると、多くのマジックナンバーの警告といくつかの簡単な改善が示されます。
clang-apply-replacements version 9.0.0 clang-tidy-9 -header-filter=.* -checks=-*,readability-*,modernize-*,-modernize-use-trailing-return-type -export-fixes /tmp/tmp6CfbSr/tmpYGk6CX.yaml -p=/home/sehe/Projects/stackoverflow /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:59:66: warning: 29 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] Sample.follow = (Sample.processid + 1) + (std::rand() % (29 - (Sample.processid) + 1)); ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:61:30: warning: 30 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] if (Sample.follow == 30) ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:81:5: warning: do not use 'else' after 'return' [readability-else-after-return] else if (Sample.processid == NoOfNodes - 1) ^~~~~ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:92:66: warning: 29 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] Sample.follow = (Sample.processid + 1) + (std::rand() % (29 - (Sample.processid) + 1)); ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:119:32: warning: 5 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] int NoOfConfigs = rand() % 5; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:123:29: warning: implicit conversion 'int' -> bool [readability-implicit-bool-conversion] sub_tasks->memory = rand() % 1; ^ (( ) != 0) /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:125:42: warning: 10 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] sub_tasks->workGroups = rand() % 10 +1; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:127:49: warning: 250 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] sub_tasks->power_consumption = rand() % 250; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:138:36: warning: 100 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] Sample.ExecTime = rand() % 100; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:148:36: warning: 5 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] int NoOfConfigs = rand() % 5; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:152:32: warning: implicit conversion 'int' -> bool [readability-implicit-bool-conversion] sub_tasks.memory = rand() % 1; ^ (( ) != 0) /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:154:45: warning: 10 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] sub_tasks.workGroups = rand() % 10 + 1; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:156:52: warning: 250 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] sub_tasks.power_consumption = rand() % 250; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:170:36: warning: 100 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] Sample.ExecTime = rand() % 100; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:177:5: warning: do not use 'else' after 'return' [readability-else-after-return] else if (processorID == 1) ^~~~~ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:182:36: warning: 5 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] int NoOfConfigs = rand() % 5; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:186:32: warning: implicit conversion 'int' -> bool [readability-implicit-bool-conversion] sub_tasks.memory = rand() % 1; ^ (( ) != 0) /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:188:45: warning: 10 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] sub_tasks.workGroups = rand() % 10 + 1; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:190:52: warning: 250 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] sub_tasks.power_consumption = rand() % 250; ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:211:42: warning: 30 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] if (myTaskGraph[i].follow == 30) ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:216:26: warning: 100 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] if (rand() % 100 < 30) ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:216:32: warning: 30 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] if (rand() % 100 < 30) ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:246:36: warning: 10 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] DAG1= EdgeAssignment(DAG1, 10); ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:264:41: warning: 29 is a magic number; consider replacing it with a named constant [readability-magic-numbers] if (All_DAGs[h].processid ==29) ^ /home/sehe/Projects/stackoverflow/test.cpp:274:5: warning: use range-based for loop instead [modernize-loop-convert] for (size_t i = 0; i < All_DAGs.size(); i++) ^ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ (auto & All_DAG : All_DAGs) 7510 warnings generated. Suppressed 7485 warnings (7485 in non-user code). Use -header-filter=.* to display errors from all non-system headers. Use -system-headers to display errors from system headers as well. Applying fixes ...少なくとも、すぐにranged-forループを実行します。
for (auto& DAG : All_DAGs) { myFile << "Node id: " << DAG.processid << std::endl; myFile << "Following Edge: " << DAG.follow << std::endl; myFile << "Transfer Data: " << DAG.transData << std::endl; myFile << "Node PE: " << DAG.PEid << std::endl; if (DAG.PEid == 0) { myFile << "Execution time: " << DAG.ExecTime << std::endl; } else { myFile << "-------------------------------" << std::endl; for (auto& cfg : DAG.Node_config) { myFile << "Execution time: " << cfg.execTime << std::endl; myFile << "Copies: " << cfg.number_Copies << std::endl; myFile << "Memory: " << cfg.memory << std::endl; myFile << "Work-Items: " << cfg.workItems << std::endl; myFile << "Work-Groups: " << cfg.workGroups << std::endl; myFile << "Power: " << cfg.power_consumption << std::endl; myFile << "++++++++++++++++++" << std::endl; } } myFile << "=================" << std::endl; }初期化と宣言を不必要に分離しないでください。
std::ofstream myFile; // 40 lines... myFile.open("TG_Data_30NewEdges.txt");不必要に手動でリソースを管理しないでください。
myFile.close();C ++のRAIIパターンは、ファイルが常に閉じられることを意味します。
{ std::ofstream output("TG_Data_30NewEdges.txt"); for (auto& DAG : All_DAGs) { // ... } }また、
myFileよりわかりやすい名前に変更したことに注意してください。上記のいくつかの関数を抽出する時間：
std::ofstream output("TG_Data_30NewEdges.txt"); writeReport(output, All_DAGs);そしてどこか別の場所：
using DAGs = std::vector<DAG_data>; void writeReport(std::ostream& output, DAGs const& graphs) { for (auto& g : graphs) { // ... } }ループの謎を解く
unsigned int i = 0; while (i != myTaskGraph.size()) { // ... i++; }従来は次のように書かれています
for (size_t i = 0; i < myTaskGraph.size(); ++i) { // ... }または、c ++ 0x以降：
for (Node& node : myTaskGraph) { // ... }同様に、コンテナを構築するループは、おそらく次のようになります。
Nodes nodes(NoOfNodes); size_t i = 0; for (auto& current : nodes) { current.processid = i; current.transData = i + 1; current.PEid = 0; i++; current = PEParameters(current, current.PEid); current = EdgeAssignment(current, 10); }そして
void whenPEisGPU(Node& node, int /*processorID*/) { int NoOfConfigs = rand() % 5; node.Node_config.assign(NoOfConfigs, {}); for (auto& sub_task : node.Node_config) { sub_task.memory = ((rand() % 1) != 0); sub_task.number_Copies = rand() % 3; sub_task.workGroups = rand() % 10 +1; sub_task.workItems = rand() % (sub_task.workGroups * 2) + 1; sub_task.power_consumption = rand() % 250; sub_task.execTime = rand() % (int)(node.ExecTime / 2); } }等
私はおそらく
std::generate_n実際の生活の中でそれらを呼び出しとして書くでしょうが、おそらく私たちは自然にそこに到着します、後で以下にネーミング。コードの途中で、突然、実際に処理しているものを垣間見ることができます。
void generateEdges(std::vector<DAG_data> &myTaskGraph)だから、私たちは名前を付けることができると思います
DAG_dataNodeまたはTask（またはTaskNode？）。同様に、ここで微妙なヒントが得られます。
if (Sample.processid == 0) { //parent process- so there will be no edgesそして
else if (node.processid == NoOfNodes - 1) { // sink process- so there will be no following edges補足：
parent「エッジなし」を意味するかのように使用します。これはあなたがすぐにので、実証的に不正確であるかフォロワーエッジを設定します。あなたが意味しているように見えるのは「親のない親」であり、DAGでは通常「ルート」として知られています。また、ルートが1つしかないDAGがある場合は、それをツリーと呼んではどうでしょうか。//下のファイル：命名は重要です
したがって、それをより読みやすくする必要があります。
using ProcessID = int; static constexpr size_t NoOfNodes = 30; static constexpr ProcessID RootNodeId = 0; static constexpr ProcessID SinkNodeId = NoOfNodes - 1; // ... static bool constexpr IsSink(ProcessID id) { return SinkNodeId == id; } static bool constexpr IsSink(Node const& node) { return IsSink(node.processid); } // etc?実際、すべてを組み合わせる方が良いかもしれません。
enum ProcessID : int { RootNodeId = 0, NoOfNodes = 30, SinkNodeId = NoOfNodes -1, };これにより、すべてのマジックナンバーが大幅に減少します（に
= 0なる= RootNodeIdなど）。ただし、他の「魔法の」割り当ての問題に対処する必要があります。
node.follow = rand() % NoOfEdges + 1; node.follow = (node.processid + 1) + (std::rand() % (29 - (node.processid) + 1));つまり、私たちはそれらの方法に対処するつもりでした（なぜなら、うんざりしてランダムに歪んでいるからです）。
だから、ランダムにアドレスしましょう！あなたは正しく始めました：
#include <random>しかし、その宝の山からのものを使用したことはありません！
std::mt19937 prng { std::random_device{} () };これで、UniformRandomBitGeneratorができて、安全にシードされました。
一様分布の数を生成するのに役立ついくつかのヘルパー関数を作成しましょう。
最大までの数値を生成します。
auto gen_number(int max, bool includeZero = true) { using Dist = std::uniform_int_distribution<>; using Param = Dist::param_type; static Dist dist; auto min = includeZero? 0:1; assert(max >= min); return dist(prng, Param(min, max)); }[1、max]ランダムサンプルの短縮形を追加します。
auto gen_positive(int max) { return gen_number(max, false); }ここで、ProcessIDを生成するには、いくつかの変換が必要であり、範囲制限のいくつかのデフォルトを想定できます。
ProcessID gen_follower(int from = FirstFollow, int to = NoOfNodes) { using T = std::underlying_type_t<ProcessID>; using Dist = std::uniform_int_distribution<T>; using Param = Dist::param_type; static Param full{static_cast<T>(FirstFollow), static_cast<T>(NoOfNodes)}; static Dist dist(full); return static_cast<ProcessID>(dist(prng, Param(from, to))); }これで、式を言い換えることができます。
// node.follow = rand() % NoOfEdges + 1; node.follow = gen_follower(FirstFollow, NoOfEdges);そして
// node.follow = // (node.processid + 1) + (std::rand() % (29 - (node.processid) + 1)); node.follow = gen_follower(node.processid+1);はるかにシンプルで、タイプセーフで均一です！
さて、これにはいくつか奇妙なことがあります。
どこでもドメイン
followからのものであることが暗示されProcessIdます。ただし、式gen_follower(FirstFollow, NoOfEdges)は？！のNoOfEdges代わりにを使用しNoOfNodesます。NoOfEdgesまた、10への1回の呼び出しに対してでハードコードされていますEdgeAssignment。ルートノードのフォロワーノードを「任意に」制限するつもり
[1..10]でしたNoOfNodesか？後続のフォロワーは常に「下流」に配置されるため、サブタスクが「孫」を生む可能性を高めるためにのみ、「最初の10」パーティションから選択したかったと推測できます。もしそうなら、名前
NoOfEdgesは完全に誤解を招くものであり、次のようなものである可能性がありますかFirstGenerationNodes？）これらの式の結果が修正されている場所は2つあります。
if (myTaskGraph[i].follow == 30) { myTaskGraph[i].follow -= 1; } if (Sample.follow == 30) { Sample.follow -= 1; }それが望ましい範囲である場合は、式を修正するだけです。
書かれているように、それはコードを理解するのを難しくし、（バグを招く）関数全体に責任を分散させ、さらに分布を歪めます：
29今でははるかに可能性の高いエッジターゲットです。この他のコメントからの暗黙の意図に一致するように式を修正することを選択しました：
// which nodes will the edges connect to (Anywhere from among the // following nodes, including the sink node) node.follow = gen_follower(node.processid+1, SinkNodeId);
コードの重複。サブタスク（
node.Node_config）の生成は重複しており、バグである可能性がありますが、意図的なものである可能性があるいくつかの誤った違いがありますか？例えば：
sub_task.number_Copies = rand() % 3 + 1;3つのコピーのうちの1つが省略されて
+1いますが、これはバグである可能性があります。同様の方法で、1つのコピーが表示されます
sub_task.execTime = rand() % static_cast<int>(node.ExecTime / 2);を追加し
+1ます。おそらくこれはゼロを回避しexecTime、これも強い型の均一な実際のランダム分布であるはずのコードの臭いです。あなたが実際に何
execTimeを意味したいのか推測するのは難しいです。親ノードのexecTimeが常にサブタスクの合計になるようにする場合は、データ構造でデータを冗長にして文書化されていない不変条件を追加するよりも、ビジネスロジックで表現する方がはるかに簡単です（これもバグを招きます） ）。楽しみのために、気まぐれでディストリビューションを書く方法を追加しました。
void distributeExecTime(Node& node) { std::vector<double> weights; std::uniform_real_distribution<> dist; std::generate_n( back_inserter(weights), node.Node_config.size(), [&dist] { return dist(prng); }); auto total_w = std::accumulate(begin(weights), end(weights), 0.); for (size_t i = 0; i < weights.size(); ++i) { node.Node_config[i].execTime = (weights[i]/total_w) * node.ExecTime; } }総消費電力についても、同様のことが起こっているようです。おそらく、powerDrawを次の関数に置き換えることができます。
double powerDraw() const { return std::accumulate(begin(Node_config), end(Node_config), 0.); };
ボーナス
端を越えて、レポートのように、生成が「自動」である世界を想像することができます。
世代をコンストラクターに移動することを検討してください。
struct GPU_data { int number_Copies = gen_positive(3); int workGroups = gen_positive(10); // order is important! int workItems = gen_positive(workGroups * 2); bool memory = odds(50); double power_consumption = gen_real(249); double execTime = 0; // see distributeExecTime };注意
- C ++ 11 NSMIを使用して、デフォルトのコンストラクターを生成しています
struct Node { enum Type { CPUNode, GPUNode }; Type PEid; // Processor's ID to which node is assigned ProcessID processid; // Node's ID Configs sub_tasks; ProcessID follow = RootNodeId; // nodes following this node double transData = 0; double ExecTime = 0; explicit Node(int id, int NoOfEdges = 10) : PEid(CPUNode), processid(ProcessID(id)), transData(id + 1) { PEParameters(); EdgeAssignment(NoOfEdges); } explicit Node(Node const& node) : PEid(GPUNode), processid(node.processid), sub_tasks(), follow(node.follow), transData(node.transData), ExecTime(node.ExecTime) { PEParameters(); } double powerDraw() const; bool isGPU() const { return PEid == GPUNode; } private: void PEParameters(); void EdgeAssignment(int NoOfEdges); void distributeExecTime(); };これで、
Node操作機能を使用してグループ化できます。この種の仮定は、タイプが他の場所でまだ使用されていないことを前提としています。そうでない場合は、型をサブクラス化し、オブジェクトのスライスを利用して基本クラスに戻すことができます。
また、コード内のいくつかの場所（PEParameters、output、およびEdgeAssignment）が、明らかに2つの有効な値しかないPEidの動作を切り替えることにも注意してください。私はそれをその事実を反映する列挙型に変更しました：
enum Type { CPUNode, GPUNode }; Type PEid; // Processor's ID to which node is assigned読者の練習問題として、
Node常に切り替えるのではなく、ある種のポリモーフィック型に変更することが理にかなっている場合があります。using Node = std::variant<CPUNode, GPUNode>;または仮想型（継承）を使用します。
デモリスト
すべての再訪はここに要点があります： https://gist.github.com/sehe/32c07118031a049042bd9fb469355caf/revisions
コリルに住む
#include <iostream>
#include <algorithm> // std::min_element, std::max_element
#include <fstream>
#include <string>
#include <random>
#include <vector>
#include <cassert>
namespace {
static std::mt19937 prng { std::random_device{} () };
enum ProcessID : int {
RootNodeId /*= 0 */,
NoOfNodes = 30,
FirstFollow = RootNodeId +1,
SinkNodeId = NoOfNodes -1,
};
auto gen_number(int max, bool includeZero = true) {
using Dist = std::uniform_int_distribution<>;
using Param = Dist::param_type;
static Dist dist;
auto min = includeZero? 0:1;
assert(max >= min);
return dist(prng, Param(min, max));
}
auto gen_positive(int max) {
return gen_number(max, false);
}
ProcessID gen_follower(int from = FirstFollow, int to = NoOfNodes) {
using T = std::underlying_type_t<ProcessID>;
using Dist = std::uniform_int_distribution<T>;
using Param = Dist::param_type;
static Param full{static_cast<T>(FirstFollow), static_cast<T>(NoOfNodes)};
static Dist dist(full);
return static_cast<ProcessID>(dist(prng, Param(from, to)));
}
bool odds(int percentage) {
if (percentage == 100)
return true;
assert(percentage > 0 && percentage < 100);
return std::discrete_distribution<bool>(percentage, 100-percentage)(prng);
}
double gen_real(double mean = 100.0, double stddev = 0) {
if (stddev == 0)
stddev = mean/4;
assert(stddev>0);
return std::normal_distribution(mean, stddev)(prng);
}
}
struct GPU_data {
int number_Copies = gen_positive(3);
int workGroups = gen_positive(10); // order is important!
int workItems = gen_positive(workGroups * 2);
bool memory = odds(50);
double power_consumption = gen_real(249);
double execTime = 0; // see distributeExecTime
};
using Configs = std::vector<GPU_data>;
struct Node {
enum Type { CPUNode, GPUNode };
Type PEid; // Processor's ID to which node is assigned
ProcessID processid; // Node's ID
Configs sub_tasks;
ProcessID follow = RootNodeId; // nodes following this node
double transData = 0;
double ExecTime = 0;
explicit Node(int id, int NoOfEdges = 10)
: PEid(CPUNode),
processid(ProcessID(id)),
transData(id + 1)
{
PEParameters();
EdgeAssignment(NoOfEdges);
}
explicit Node(Node const& node)
: PEid(GPUNode),
processid(node.processid),
sub_tasks(),
follow(node.follow),
transData(node.transData),
ExecTime(node.ExecTime)
{
PEParameters();
}
double powerDraw() const {
double total = 0;
for (auto& sub: sub_tasks) {
total += sub.power_consumption;
}
return total;
};
bool isGPU() const { return PEid == GPUNode; }
private:
void PEParameters() {
switch(PEid) {
case CPUNode:
ExecTime = gen_real(100.0);
break;
case GPUNode:
sub_tasks.resize(gen_number(5));
distributeExecTime();
break;
default:
throw std::range_error("PEid");
}
}
void EdgeAssignment(int NoOfEdges) {
if (processid == RootNodeId) {
// parent process- so there will be no edges
follow = gen_follower(FirstFollow, NoOfEdges);
}
else if (processid == SinkNodeId) {
// sink process- so there will be no following edges
follow = RootNodeId;
}
else {
// which nodes will the edges connect to (Anywhere from among the
// following nodes, including the sink node)
follow = gen_follower(processid+1, SinkNodeId);
}
}
void distributeExecTime() {
std::vector<double> weights;
std::uniform_real_distribution<> dist;
std::generate_n(
back_inserter(weights),
sub_tasks.size(),
[&dist] { return dist(prng); });
auto total_w = std::accumulate(begin(weights), end(weights), 0.);
for (size_t i = 0; i < weights.size(); ++i) {
sub_tasks[i].execTime = (weights[i]/total_w) * ExecTime;
}
}
};
using Nodes = std::vector<Node>;
void generateEdges(Nodes& nodes) {
for (Node& node : nodes) {
// Create an edges to following nodes given 30% odds
for (size_t j = node.processid+1; j < nodes.size(); j++) {
if (odds(30)) {
node.follow = static_cast<ProcessID>(j);
break;
}
}
}
}
static std::ostream& operator<<(std::ostream& os, Node const& n);
int main() {
Nodes nodes;
for (auto id = 0; id < NoOfNodes; ++id) {
nodes.emplace_back(id);
}
generateEdges(nodes);
for (size_t h = 0; h < NoOfNodes; h++) {
if (h % 2 == 0)
continue;
nodes.emplace_back(nodes[h]);
nodes[h].sub_tasks.clear();
}
std::ofstream output("TG_Data_30NewEdges.txt");
for (auto& n : nodes) {
output << n << "=================\n";
}
std::cout << "DONE" << std::endl;
}
static std::ostream& operator<<(std::ostream& os, GPU_data const& cfg) {
return os
<< "Execution time: " << cfg.execTime << "\n"
<< "Copies: " << cfg.number_Copies << "\n"
<< "Memory: " << cfg.memory << "\n"
<< "Work-Items: " << cfg.workItems << "\n"
<< "Work-Groups: " << cfg.workGroups << "\n"
<< "Power: " << cfg.power_consumption << "\n";
}
static std::ostream& operator<<(std::ostream& os, Node const& n) {
os << "Node id: " << n.processid << "\n"
<< "Following Edge: " << n.follow << "\n"
<< "Transfer Data: " << n.transData << "\n"
<< "Node powerDraw: " << n.powerDraw() << "\n"
<< "Node PE: " << n.PEid << "\n";
if (n.isGPU()) {
os << "-------------------------------\n";
for (auto& cfg : n.sub_tasks) {
os << cfg << "++++++++++++++++++\n";
}
} else {
os << "Execution time: " << n.ExecTime << "\n";
}
return os;
}
プリント、例えば
DONE
そしてTG_Data_30NewEdges.txtを生成します：
Node id: 0
Following Edge: 1
Transfer Data: 1
Node powerDraw: 1020.61
Node PE: 1
-------------------------------
Execution time: 12.2428
Copies: 1
Memory: 1
Work-Items: 10
Work-Groups: 9
Power: 229.989
++++++++++++++++++
Execution time: 39.2756
Copies: 1
// ...
// 825 lines snipped
// ...
Copies: 3
Memory: 1
Work-Items: 3
Work-Groups: 9
Power: 235.512
++++++++++++++++++
=================
1 TobySpeight Jan 11 2021 at 18:32
#define NoOfNodes 30
static constexprプリプロセッサマクロよりもここを使用する方が良いと思います。
//which nodes will the edges connect to (Anywhere from among the following nodes, including the sink node) Sample.follow = (Sample.processid + 1) + (std::rand() % (29 - (Sample.processid) + 1)); if (Sample.follow == 30) { Sample.follow -= 1; }
どこの定数を行う29と、30から来ますか？それらはNoOfNodes代わりに派生する必要がありますか？
<random>よりもC ++ライブラリを使用する方がよい場合がありますstd::rand()。
CreateandAssignEdges()とEdgeAssignment()非常に似ています-重複を大幅に減らすことができると思います。
//Sample->precede = rand() % NoOfEdges; //Sample->follow = rand() % NoOfEdges; ////Preceding and following edges of a node should not be the same. //while (Sample->precede > Sample->follow || Sample->precede == Sample->follow) //{ // //assign both edges again // Sample->follow = rand() % NoOfEdges; // Sample->precede = rand() % NoOfEdges; //}
このようなコメントアウトされたコードのチャンクはしばしば問題になり、周囲のコードが変更されると古くなり、一貫性がなくなります。それを削除するか、残りのコードでコンパイルおよび単体テストされるようにする方法を見つけてください。
myFile << "Node id: " << All_DAGs[i].processid << std::endl; myFile << "Following Edge: " << All_DAGs[i].follow << std::endl; myFile << "Transfer Data: " << All_DAGs[i].transData << std::endl; myFile << "Node PE: " << All_DAGs[i].PEid << std::endl;
myFile各ステートメントをフラッシュする必要はありません-これらすべて（および残りの使用のほとんど/すべて）を優先'\n'しstd::endlます。