source: doc/theses/colby_parsons_MMAth/benchmarks/waituntil/plotData.py @ e00b10d

Last change on this file since e00b10d was 14e1053, checked in by caparsons <caparson@…>, 12 months ago

first draft of full waituntil chapter and conclusion chapter. Lots of graph/plotting utilities cleanup. Reran all CFA actor benchmarks after recent changes. Small changes to actor.tex in performance section
  • Property mode set to 100644
File size: 9.9 KB
Line 
1import os
2import sys
3import time
4import itertools
5import matplotlib.pyplot as plt
6import matplotlib.ticker as ticks
7import math
8from scipy import stats as st
9import numpy as np
10from enum import Enum
11from statistics import median
12
13import matplotlib
14matplotlib.use("pgf")
15matplotlib.rcParams.update({
16    "pgf.texsystem": "pdflatex",
17    'font.family': 'serif',
18    'text.usetex': True,
19    'pgf.rcfonts': False,
20    'font.size': 16
21})
22marker = itertools.cycle(('o', 's', 'D', 'x', 'p', '^', 'h', '*', 'v' )) 
23
24readfile = open(sys.argv[1], "r")
25
26machineName = ""
27
28if len(sys.argv) > 2:
29    machineName = sys.argv[2]
30
31# first line has num times per experiment
32line = readfile.readline()
33numTimes = int(line)
34
35# second line has processor args
36line = readfile.readline()
37procs = []
38for val in line.split():
39    procs.append(int(val))
40
41# 3rd line has processor for side_chan bench
42line = readfile.readline()
43sideChanProcs = []
44for val in line.split():
45    sideChanProcs.append(int(val))
46
47# 4th line has number of variants
48line = readfile.readline()
49names = line.split()
50numVariants = len(names)
51
52lines = (line.rstrip() for line in readfile) # All lines including the blank ones
53lines = (line for line in lines if line) # Non-blank lines
54
55def sci_format(x, pos):
56    return '{:.1e}'.format(x).replace('+0', '')
57
58def sci_format_label(x):
59    return '{:.2e}'.format(x).replace('+0', '')
60
61class Bench(Enum):
62    Unset = 0
63    Contend2 = 1
64    Contend4 = 2
65    Contend8 = 3
66    Spin2 = 4
67    Spin4 = 5
68    Spin8 = 6
69    SideChan = 7
70    Future = 8
71    Order = 9
72
73nameSet = False
74currBench = Bench.Unset # default val
75count = 0
76procCount = 0
77currVariant = 0
78name = ""
79title = ""
80experiment_duration = 10.0
81var_name = ""
82future_variants=["CFA", "uC++"]
83future_names=["OR", "AND", "AND-OR", "OR-AND"]
84future_data=[[0.0 for i in range(len(future_names))] for j in range(2)]
85future_bars=[[[0.0 for i in range(len(future_names))],[0.0 for k in range(len(future_names))]] for j in range(2)]
86curr_future=0
87sendData = [0.0 for j in range(numVariants)]
88data = [[0.0 for i in range(len(procs))] for j in range(numVariants)]
89bars = [[[0.0 for i in range(len(procs))],[0.0 for k in range(len(procs))]] for j in range(numVariants)]
90sideData = [[0.0 for i in range(len(sideChanProcs))] for j in range(numVariants)]
91sideBars = [[[0.0 for i in range(len(sideChanProcs))],[0.0 for k in range(len(sideChanProcs))]] for j in range(numVariants)]
92tempData = [0.0 for i in range(numTimes)]
93orderData = [0.0 for i in range(numVariants)]
94for idx, line in enumerate(lines):
95    # print(line)
96   
97    if currBench == Bench.Unset:
98        if line == "contend2:":
99            name = "Contend_2"
100            title = "2 Clause Contend"
101            currBench = Bench.Contend2
102        elif line == "contend4:":
103            name = "Contend_4"
104            title = "4 Clause Contend"
105            currBench = Bench.Contend4
106        elif line == "contend8:":
107            name = "Contend_8"
108            title = "8 Clause Contend"
109            currBench = Bench.Contend8
110        elif line == "spin2:":
111            name = "Spin_2"
112            title = "2 Clause Spin"
113            currBench = Bench.Spin2
114        elif line == "spin4:":
115            name = "Spin_4"
116            title = "4 Clause Spin"
117            currBench = Bench.Spin4
118        elif line == "spin8:":
119            name = "Spin_8"
120            title = "8 Clause Spin"
121            currBench = Bench.Spin8
122        elif line == "sidechan:":
123            name = "Sidechan"
124            currBench = Bench.SideChan
125        elif line[0:6] == "future":
126            name = "Future"
127            title = "Future Synchronization"
128            currBench = Bench.Future
129        elif line == "order:":
130            name = "order"
131            currBench = Bench.Order
132        else:
133            print("Expected benchmark name")
134            print("Line: " + line)
135            sys.exit()
136        continue
137
138    if line[0:5] == "cores":
139        continue
140
141    if not nameSet:
142        nameSet = True
143        continue
144   
145    lineArr = line.split()
146    tempData[count] = float(lineArr[-1]) / experiment_duration
147    count += 1
148
149    if currBench == Bench.Future:
150        if count == numTimes:
151            currMedian = median( tempData )
152            future_data[currVariant][curr_future] = currMedian
153            lower, upper = st.t.interval(0.95, numTimes - 1, loc=np.mean(tempData), scale=st.sem(tempData))
154            future_bars[currVariant][0][curr_future] = currMedian - lower
155            future_bars[currVariant][1][curr_future] = upper - currMedian
156            count = 0
157            nameSet = False
158            currVariant += 1
159            if currVariant == 2:
160                curr_future += 1
161                # reset
162                currBench = Bench.Unset
163                currVariant = 0
164                if curr_future == len(future_names):
165                    x = np.arange(len(future_names))  # the label locations
166                    width = 0.45  # the width of the bars
167                    multiplier = .5
168                    fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
169                    plt.title(title + " Benchmark")
170                    plt.ylabel("Throughput (statement completions per second)")
171                    plt.xlabel("Operation")
172                    ax.yaxis.set_major_formatter(ticks.FuncFormatter(sci_format))
173                    for idx, arr in enumerate(future_data):
174                        offset = width * multiplier
175                        rects = ax.bar(x + offset, arr, width, label=future_variants[idx], yerr=[future_bars[idx][0], future_bars[idx][1]])
176                        # ax.bar_label(rects, padding=3, fmt='%.1e')
177                        ax.bar_label(rects, padding=3, fmt=sci_format_label)
178                        multiplier += 1
179                    plt.xticks(x + width, future_names)
180                   
181                    ax.legend(future_variants, loc='lower right')
182                    # fig.savefig("plots/" + machineName + name + ".png")
183                    plt.savefig("plots/" + machineName + name + ".pgf")
184                    fig.clf()
185
186    elif currBench == Bench.Order:
187        if count == numTimes:
188            currMedian = median( tempData )
189            orderData[currVariant] = currMedian
190            count = 0
191            currVariant += 1
192            procCount = 0
193            nameSet = False
194            if currVariant == numVariants:
195                fileName = "data/" + machineName + "Order"
196                f = open(fileName, 'w')
197                f.write(" & ".join(map(lambda a: str(int(a)), orderData)))
198               
199                # reset
200                currBench = Bench.Unset
201                currVariant = 0
202
203    elif currBench == Bench.SideChan:
204        if count == numTimes:
205            currMedian = median( tempData )
206            sideData[currVariant][procCount] = currMedian
207            lower, upper = st.t.interval(0.95, numTimes - 1, loc=np.mean(tempData), scale=st.sem(tempData))
208            sideBars[currVariant][0][procCount] = currMedian - lower
209            sideBars[currVariant][1][procCount] = upper - currMedian
210            count = 0
211            procCount += 1
212            if procCount == len(sideChanProcs):
213                procCount = 0
214                nameSet = False
215                currVariant += 1
216
217                if currVariant == numVariants:
218                    fig, ax = plt.subplots()
219                    plt.title(name + " Benchmark")
220                    plt.ylabel("Throughput (channel operations per second)")
221                    plt.xlabel("Cores")
222                    ax.yaxis.set_major_formatter(ticks.FuncFormatter(sci_format))
223                    for idx, arr in enumerate(sideData):
224                        plt.errorbar( sideChanProcs, arr, [sideBars[idx][0], sideBars[idx][1]], capsize=2, marker=next(marker) )
225                    plt.xticks(sideChanProcs)
226                    marker = itertools.cycle(('o', 's', 'D', 'x', 'p', '^', 'h', '*', 'v' )) 
227                    # plt.yscale("log")
228                    ax.legend(names)
229                    # fig.savefig("plots/" + machineName + name + ".png")
230                    plt.savefig("plots/" + machineName + name + ".pgf")
231                    fig.clf()
232
233                    # reset
234                    currBench = Bench.Unset
235                    currVariant = 0
236    else:
237        if count == numTimes:
238            currMedian = median( tempData )
239            data[currVariant][procCount] = currMedian
240            lower, upper = st.t.interval(0.95, numTimes - 1, loc=np.mean(tempData), scale=st.sem(tempData))
241            bars[currVariant][0][procCount] = currMedian - lower
242            bars[currVariant][1][procCount] = upper - currMedian
243            count = 0
244            procCount += 1
245
246            if procCount == len(procs):
247                procCount = 0
248                nameSet = False
249                currVariant += 1
250
251                if currVariant == numVariants:
252                    fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')
253                    plt.title(title + " Benchmark")
254                    plt.ylabel("Throughput (channel operations per second)")
255                    plt.xlabel("Cores")
256                    ax.yaxis.set_major_formatter(ticks.FuncFormatter(sci_format))
257                    for idx, arr in enumerate(data):
258                        plt.errorbar( procs, arr, [bars[idx][0], bars[idx][1]], capsize=2, marker=next(marker) )
259                    plt.xticks(procs)
260                    marker = itertools.cycle(('o', 's', 'D', 'x', 'p', '^', 'h', '*', 'v' )) 
261                    # plt.yscale("log")
262                    # plt.ylim(1, None)
263                    # ax.get_yaxis().set_major_formatter(ticks.ScalarFormatter())
264                    # else:
265                    #     plt.ylim(0, None)
266                    ax.legend(names)
267                    # fig.savefig("plots/" + machineName + name + ".png")
268                    plt.savefig("plots/" + machineName + name + ".pgf")
269                    fig.clf()
270
271                    # reset
272                    currBench = Bench.Unset
273                    currVariant = 0
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.