<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Sun, Nov 12, 2017 at 12:17 PM, Satish Balay <span dir="ltr"><<a href="mailto:balay@mcs.anl.gov" target="_blank">balay@mcs.anl.gov</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><span class="">On Sun, 12 Nov 2017, Matthew Knepley wrote:<br>
<br>
><br>
> Have we tried histogramming test times? It would be nice to know how much<br>
> cumulative<br>
> time it takes to run 37%, 67%, 95%, etc.<br>
<br>
</span>I'm not sure what 'histogramming test time' means.<br></blockquote><div><br></div><div>The below looked like cumulative times over all tests. I want the time for each test, and then</div><div>we bin them into say 10s wide bins and see which ones are taking the most time.</div><div><br></div><div>   Matt</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
All logs record time. And Karl's script summarizes those times on the<br>
dashboard. For eg:<br>
<br>
<a href="http://ftp.mcs.anl.gov/pub/petsc/nightlylogs/archive/2017/11/11/maint.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://ftp.mcs.anl.gov/pub/<wbr>petsc/nightlylogs/archive/<wbr>2017/11/11/maint.html</a><br>
<br>
If you want to do some analysis on those times - you can grab the<br>
[historical] logs and run the required analysis.<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
Satish<br>
</font></span></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div>What most experimenters take for granted before they begin their experiments is infinitely more interesting than any results to which their experiments lead.<br>-- Norbert Wiener</div><div><br></div><div><a href="http://www.caam.rice.edu/~mk51/" target="_blank">https://www.cse.buffalo.edu/~knepley/</a><br></div></div></div></div></div>
</div></div>