upload info.yaml file
[o-du/phy.git] / fhi_lib / test / common / common.hpp
1 /******************************************************************************\r
2 *\r
3 *   Copyright (c) 2019 Intel.\r
4 *\r
5 *   Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");\r
6 *   you may not use this file except in compliance with the License.\r
7 *   You may obtain a copy of the License at\r
8 *\r
9 *       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\r
10 *\r
11 *   Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\r
12 *   distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,\r
13 *   WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\r
14 *   See the License for the specific language governing permissions and\r
15 *   limitations under the License.\r
16 *\r
17 *******************************************************************************/\r
18 \r
19 \r
20 /* This is the new utility file for all tests, all new common functionality has to go here.\r
21    When contributing to the common.hpp please focus on readability and maintainability rather than\r
22    execution time. */\r
23 #ifndef XRANLIB_COMMON_HPP\r
24 #define XRANLIB_COMMON_HPP\r
25 \r
26 /* Disable warnings generated by JSON parser */\r
27 #pragma warning(disable : 191)\r
28 #pragma warning(disable : 186)\r
29 #pragma warning(disable : 192)\r
30 \r
31 #include <exception>\r
32 #include <random>\r
33 #include <string>\r
34 #include <utility>\r
35 #include <vector>\r
36 \r
37 #include <immintrin.h>\r
38 #include <malloc.h>\r
39 \r
40 #define _BBLIB_DPDK_\r
41 \r
42 #ifdef _BBLIB_DPDK_\r
43 #include <rte_config.h>\r
44 #include <rte_malloc.h>\r
45 #endif\r
46 \r
47 #include "gtest/gtest.h"\r
48 \r
49 #include "common_typedef_xran.h"\r
50 \r
51 #include "json.hpp"\r
52 \r
53 using json = nlohmann::json;\r
54 \r
55 #define ASSERT_ARRAY_NEAR(reference, actual, size, precision) \\r
56         assert_array_near(reference, actual, size, precision)\r
57 \r
58 #define ASSERT_ARRAY_EQ(reference, actual, size) \\r
59         assert_array_eq(reference, actual, size)\r
60 \r
61 #define ASSERT_AVG_GREATER_COMPLEX(reference, actual, size, precision) \\r
62         assert_avg_greater_complex(reference, actual, size, precision)\r
63 \r
64 struct BenchmarkParameters\r
65 {\r
66     static long repetition;\r
67     static long loop;\r
68     static unsigned cpu_id;\r
69 };\r
70 \r
71 struct missing_config_file_exception : public std::exception\r
72 {\r
73     const char * what () const throw () override {\r
74         return "JSON file cannot be opened!";\r
75     }\r
76 };\r
77 \r
78 struct reading_input_file_exception : public std::exception\r
79 {\r
80     const char * what () const throw () override {\r
81         return "Input file cannot be read!";\r
82     }\r
83 };\r
84 \r
85 /*!\r
86     \brief Attach current process to the selected core.\r
87     \param [in] cpu Core number.\r
88     \return 0 on success, -1 otherwise.\r
89 */\r
90 int bind_to_cpu(const unsigned cpu);\r
91 \r
92 /*!\r
93     \brief Calculate the mean and variance from the result of the run_benchmark.\r
94     \param [in] values Vector with result values.\r
95     \return std::pair where the first element is mean and the second one is standard deviation.\r
96     \note It's not a general mean/stddev function it only works properly when feed with data from\r
97           the benchmark function.\r
98 */\r
99 std::pair<double, double> calculate_statistics(const std::vector<long> values);\r
100 \r
101 /*!\r
102     \brief For a given number return sequence of number from 0 to number - 1.\r
103     \param [in] number Positive integer value.\r
104     \return Vector with the sorted integer numbers between 0 and number - 1.\r
105 */\r
106 std::vector<unsigned> get_sequence(const unsigned number);\r
107 \r
108 /*!\r
109     \brief Read JSON from the given file.\r
110     \param [in] filename name of the .json file.\r
111     \return JSON object with data.\r
112     \throws missing_config_file_exception when file cannot be opened.\r
113 */\r
114 json read_json_from_file(const std::string &filename);\r
115 \r
116 /*!\r
117     \brief Read binary data from the file.\r
118     \param [in] filename name of the binary file.\r
119     \return Pointer to the allocated memory with data from the file.\r
120     \throws std::runtime_error when memory cannot be allocated.\r
121 */\r
122 char* read_data_to_aligned_array(const std::string &filename);\r
123 \r
124 /*!\r
125     \brief Measure the TSC on the machine\r
126     \return Number of ticks per us\r
127 */\r
128 unsigned long tsc_recovery();\r
129 \r
130 /*!\r
131     \brief Return the current value of the TSC\r
132     \return Current TSC value\r
133 */\r
134 unsigned long tsc_tick();\r
135 \r
136 /*!\r
137     \class KernelTests\r
138 \r
139     Each test class has to inherit from KernelTests class as it provides GTest support and does a lot\r
140     of setup (including JSON) an provides useful methods to operate on loaded JSON file.\r
141     Unfortunately GTest is limited in the way that all TEST_P within the class are called for all\r
142     cases/parameters, but we usually want two different data sets for functional and performance\r
143     tests (or maybe other types of tests). Because of that to use different data sets we need to\r
144     create separate classes, hence performance and functional test are in separate classes. it adds\r
145     an extra overhead, but adds much more flexibility. init_test(...) is used to select data set from\r
146     the JSON file.\r
147 \r
148     Important note on the JSON file structure. Top JSON object can have as many section (JSON\r
149     objects) as needed, but each have to have a distinct name that is used by init_test. Then\r
150     each section must contain an array of objects (test cases) where each object has a name,\r
151     parameters and references. Everything inside parameters and references can be completely custom\r
152     as it's loaded by get_input/reference_parameter function. JSON values can be either literal\r
153     values, e.g. 1, 0.001, 5e-05, etc. or filename. Depends on the get type test framework can either\r
154     read the value or load data from the file - and it happens automatically (*pff* MAGIC!).\r
155 */\r
156 class KernelTests : public testing::TestWithParam<unsigned>\r
157 {\r
158 public:\r
159     static json conf;\r
160     static std::string test_type;\r
161 \r
162     static void SetUpTestCase()\r
163     {\r
164         test_type = "None";\r
165 \r
166         try\r
167         {\r
168             conf = read_json_from_file("conf.json");\r
169         }\r
170         catch(missing_config_file_exception &e)\r
171         {\r
172             std::cout << "[----------] SetUpTestCase failed: " << e.what() << std::endl;\r
173             exit(-1);\r
174         }\r
175 \r
176         tsc = tsc_recovery();\r
177 \r
178         if(!tsc)\r
179         {\r
180             std::cout << "[----------] SetUpTestCase failed: TSC recovery failed" << std::endl;\r
181             exit(-1);\r
182         }\r
183     }\r
184 \r
185     static void TearDownTestCase()\r
186     {\r
187         /* Free resources - nothing to free at the moment */\r
188     }\r
189 \r
190     static unsigned get_number_of_cases(const std::string &type)\r
191     {\r
192         try\r
193         {\r
194             json json_data = read_json_from_file("conf.json");\r
195 \r
196             return json_data[type].size();\r
197         }\r
198         catch(missing_config_file_exception &e)\r
199         {\r
200             std::cout << "[----------] get_number_of_cases failed: " << e.what() << std::endl;\r
201 \r
202             exit(-1);\r
203         }\r
204         catch(std::domain_error &e)\r
205         {\r
206             std::cout << "[----------] get_number_of_cases failed: " << e.what() << std::endl;\r
207             std::cout << "[----------] Use a default value: 0" << std::endl;\r
208 \r
209             return 0;\r
210         }\r
211     }\r
212 \r
213 protected:\r
214     double division_factor = 1.0;\r
215     std::string result_units = "None";\r
216     int parallelization_factor = 1;\r
217 \r
218     /*!\r
219         \brief Set division factor\r
220         \param [in] factor Division factor that divides mean and standard deviation.\r
221     */\r
222     void set_division_factor(const double factor)\r
223     {\r
224         division_factor = factor;\r
225     }\r
226 \r
227     /*!\r
228         \brief Set reults units\r
229         \param [in] units Units that are displayed in the report.\r
230     */\r
231     void set_results_units(const std::string &units)\r
232     {\r
233         result_units = units;\r
234     }\r
235 \r
236     /*!\r
237         \brief Set size of processed data\r
238         \param [in] size Size of processed data used to calculate module throughput.\r
239     */\r
240     void set_parallelization_factor(const int factor)\r
241     {\r
242         parallelization_factor = factor;\r
243     }\r
244 \r
245     /*!\r
246         \brief Run performance test case for a given function.\r
247         \param [in] isa Used Instruction Set.\r
248         \param [in] module_name name of the tested kernel.\r
249         \param [in] function function to be tested.\r
250         \param [in] args function's arguments.\r
251     */\r
252     template <typename F, typename ... Args>\r
253     void performance(const std::string &isa, const std::string &module_name, F function,\r
254                      Args ... args) {\r
255         ASSERT_EQ(0, bind_to_cpu(BenchmarkParameters::cpu_id)) << "Failed to bind to cpu!";\r
256 \r
257         const auto result = run_benchmark(function, args ...);\r
258         const auto scaled_mean = result.first / division_factor / tsc;\r
259         const auto scaled_stddev = result.second / division_factor / tsc;\r
260 \r
261         print_and_store_results(isa, get_case_name(), module_name, get_case_name(), result_units,\r
262                                 parallelization_factor, scaled_mean, scaled_stddev);\r
263     }\r
264 \r
265     /*!\r
266         \brief Print unique test description to the results xml file\r
267         \param [in] isa Used Instruction Set.\r
268         \param [in] module_name name of the tested kernel.\r
269         \param [in] function function to be tested.\r
270     */\r
271     void print_test_description(const std::string &isa, const std::string &module_name) {\r
272         print_and_store_results(isa, get_case_name(), module_name, get_case_name(), result_units,\r
273                                 parallelization_factor, 0, 0);\r
274     }\r
275 \r
276     //! @{\r
277     /*!\r
278         \brief Load selected data from a JSON object.\r
279          get_input_parameter loads data from parameters section of the test case in JSON file and\r
280          get_reference_parameter does the same thing for references section.\r
281 \r
282          Get parameter function uses template type to figure out how to load parameters. If type\r
283          is NOT a pointer it'll load value directly from the JSON. Otherwise path to the test\r
284          vector is expected and function will allocate memory, load data from the binary file to\r
285          this memory location and return pointer to it. For example in here we request to load\r
286          pointer to float so llrs filed is expected to be\r
287          a path to the binary file.\r
288     */\r
289     template <typename T>\r
290     T get_input_parameter(const std::string &parameter_name)\r
291     {\r
292         try\r
293         {\r
294             return get_parameter<T>("parameters", parameter_name);\r
295         }\r
296         catch (std::domain_error &e)\r
297         {\r
298             std::cout << "[----------] get_input_parameter (" << parameter_name\r
299                       << ") failed: " << e.what()\r
300                       << ". Did you mispell the parameter name?" << std::endl;\r
301             throw;\r
302         }\r
303         catch(reading_input_file_exception &e)\r
304         {\r
305             std::cout << "[----------] get_input_parameter (" << parameter_name\r
306                       << ") failed: " << e.what() << std::endl;\r
307             throw;\r
308         }\r
309     }\r
310 \r
311     template <typename T>\r
312     T get_reference_parameter(const std::string &parameter_name)\r
313     {\r
314         try\r
315         {\r
316             return get_parameter<T>("references", parameter_name);\r
317         }\r
318         catch (std::domain_error &e)\r
319         {\r
320             std::cout << "[----------] get_reference_parameter (" << parameter_name\r
321                       << ") failed: " << e.what()\r
322                       << ". Did you mispell the parameter name?" << std::endl;\r
323             throw;\r
324         }\r
325         catch(reading_input_file_exception &e)\r
326         {\r
327             std::cout << "[----------] get_reference_parameter (" << parameter_name\r
328                       << ") failed: " << e.what() << std::endl;\r
329             throw;\r
330         }\r
331     }\r
332     //! @}\r
333 \r
334     /*!\r
335         \brief Get name of the test case from JSON file.\r
336         \return Test'ss case name or a default name if name field is missing.\r
337     */\r
338     const std::string get_case_name()\r
339     {\r
340         try\r
341         {\r
342             return conf[test_type][GetParam()]["name"];\r
343         }\r
344         catch (std::domain_error &e)\r
345         {\r
346             std::cout << "[----------] get_case_name failed: " << e.what()\r
347                       << ". Did you specify a test name in JSON?" << std::endl;\r
348             std::cout << "[----------] Using a default name instead" << std::endl;\r
349 \r
350             return "Default test name";\r
351         }\r
352     }\r
353 \r
354     /*!\r
355         \brief Defines section in the conf.json that is used to load parameters from.\r
356         \param [in] type Name of the section in the JSON file.\r
357     */\r
358     void init_test(const std::string &type)\r
359     {\r
360         test_type = type;\r
361         const std::string name = get_case_name();\r
362         std::cout << "[----------] Test case: " << name << std::endl;\r
363     }\r
364 \r
365 private:\r
366     static unsigned long tsc;\r
367 \r
368     template<typename T>\r
369     struct data_reader {\r
370         static T read_parameter(const int index, const std::string &type,\r
371                                 const std::string &parameter_name)\r
372         {\r
373             return conf[test_type][index][type][parameter_name];\r
374         }\r
375     };\r
376 \r
377     template<typename T>\r
378     struct data_reader<std::vector<T>> {\r
379         static std::vector<T> read_parameter(const int index, const std::string &type,\r
380                                              const std::string &parameter_name)\r
381         {\r
382             auto array_size = conf[test_type][index][type][parameter_name].size();\r
383 \r
384             std::vector<T> result(array_size);\r
385 \r
386             for(unsigned number = 0; number < array_size; number++)\r
387                 result.at(number) = conf[test_type][index][type][parameter_name][number];\r
388 \r
389             return result;\r
390         }\r
391     };\r
392 \r
393     template<typename T>\r
394     struct data_reader<T*> {\r
395         static T* read_parameter(const int index, const std::string &type,\r
396                                  const std::string &parameter_name)\r
397         {\r
398             return (T*) read_data_to_aligned_array(conf[test_type][index][type][parameter_name]);\r
399         }\r
400     };\r
401 \r
402     template <typename T>\r
403     T get_parameter(const std::string &type, const std::string &parameter_name)\r
404     {\r
405         return data_reader<T>::read_parameter(GetParam(), type, parameter_name);\r
406     }\r
407 \r
408     void print_and_store_results(const std::string &isa,\r
409                                  const std::string &parameters,\r
410                                  const std::string &module_name,\r
411                                  const std::string &test_name,\r
412                                  const std::string &unit,\r
413                                  const int para_factor,\r
414                                  const double mean,\r
415                                  const double stddev);\r
416 };\r
417 \r
418 /*!\r
419     \brief Run the given function and return the mean run time and stddev.\r
420     \param [in] function Function to benchmark.\r
421     \param [in] args Function's arguments.\r
422     \return std::pair where the first element is mean and the second one is standard deviation.\r
423 */\r
424 template <typename F, typename ... Args>\r
425 std::pair<double, double> run_benchmark(F function, Args ... args)\r
426 {\r
427     std::vector<long> results((unsigned long) BenchmarkParameters::repetition);\r
428 \r
429     for(unsigned int outer_loop = 0; outer_loop < BenchmarkParameters::repetition; outer_loop++) {\r
430         const auto start_time =  __rdtsc();\r
431         for (unsigned int inner_loop = 0; inner_loop < BenchmarkParameters::loop; inner_loop++) {\r
432                 function(args ...);\r
433         }\r
434         const auto end_time = __rdtsc();\r
435         results.push_back(end_time - start_time);\r
436     }\r
437 \r
438     return calculate_statistics(results);\r
439 };\r
440 \r
441 /*!\r
442     \brief Assert elements of two arrays. It calls ASSERT_EQ for each element of the array.\r
443     \param [in] reference Array with reference values.\r
444     \param [in] actual Array with the actual output.\r
445     \param [in] size Size of the array.\r
446 */\r
447 template <typename T>\r
448 void assert_array_eq(const T* reference, const T* actual, const int size)\r
449 {\r
450     for(int index = 0; index < size ; index++)\r
451     {\r
452         ASSERT_EQ(reference[index], actual[index])\r
453                           <<"The wrong number is index: "<< index;\r
454     }\r
455 }\r
456 \r
457 /*!\r
458     \brief Assert elements of two arrays. It calls ASSERT_NEAR for each element of the array.\r
459     \param [in] reference Array with reference values.\r
460     \param [in] actual Array with the actual output.\r
461     \param [in] size Size of the array.\r
462     \param [in] precision Precision fo the comparision used by ASSERT_NEAR.\r
463 */\r
464 template <typename T>\r
465 void assert_array_near(const T* reference, const T* actual, const int size, const double precision)\r
466 {\r
467     for(int index = 0; index < size ; index++)\r
468     {\r
469         ASSERT_NEAR(reference[index], actual[index], precision)\r
470                                 <<"The wrong number is index: "<< index;\r
471     }\r
472 }\r
473 \r
474 template <>\r
475 void assert_array_near<complex_float>(const complex_float* reference, const complex_float* actual, const int size, const double precision)\r
476 {\r
477     for(int index = 0; index < size ; index++)\r
478     {\r
479         ASSERT_NEAR(reference[index].re, actual[index].re, precision)\r
480                              <<"The wrong number is RE, index: "<< index;\r
481         ASSERT_NEAR(reference[index].im, actual[index].im, precision)\r
482                              <<"The wrong number is IM, index: "<< index;\r
483     }\r
484 }\r
485 \r
486 /*!\r
487     \brief Assert average diff of two arrays. It calls ASSERT_GT to check the average.\r
488     \param [in] reference Array with reference values, interleaved IQ inputs.\r
489     \param [in] actual Array with the actual output, interleaved IQ inputs.\r
490     \param [in] size Size of the array, based on complex inputs.\r
491     \param [in] precision Precision for the comparison used by ASSERT_GT.\r
492 */\r
493 template<typename T>\r
494 void assert_avg_greater_complex(const T* reference, const T* actual, const int size, const double precision)\r
495 {\r
496     float mseDB, MSE;\r
497     double avgMSEDB = 0.0;\r
498     for (int index = 0; index < size; index++) {\r
499         T refReal = reference[2*index];\r
500         T refImag = reference[(2*index)+1];\r
501         T resReal = actual[2*index];\r
502         T resImag = actual[(2*index)+1];\r
503 \r
504         T errReal = resReal - refReal;\r
505         T errIm = resImag - refImag;\r
506 \r
507         /* For some unit tests, e.g. PUCCH deomdulation, the expected output is 0. To avoid a\r
508            divide by zero error, check the reference results to determine if the expected result\r
509            is 0 and, if so, add a 1 to the division. */\r
510         if (refReal == 0 && refImag == 0)\r
511             MSE = (float)(errReal*errReal + errIm*errIm)/(float)(refReal*refReal + refImag*refImag + 1);\r
512         else\r
513             MSE = (float)(errReal*errReal + errIm*errIm)/(float)(refReal*refReal + refImag*refImag);\r
514 \r
515         if(MSE == 0)\r
516             mseDB = (float)(-100.0);\r
517         else\r
518             mseDB = (float)(10.0) * (float)log10(MSE);\r
519 \r
520         avgMSEDB += (double)mseDB;\r
521         }\r
522 \r
523         avgMSEDB /= size;\r
524 \r
525         ASSERT_GT(precision, avgMSEDB);\r
526 }\r
527 \r
528 /*!\r
529     \brief Allocates memory of the given size.\r
530 \r
531     aligned_malloc is wrapper to functions that allocate memory:\r
532     'rte_malloc' from DPDK if hugepages are defined, 'memalign' otherwise.\r
533     Size is defined as a number of variables of given type e.g. floats, rather than bytes.\r
534     It hides sizeof(T) multiplication and cast hence makes things cleaner.\r
535 \r
536     \param [in] size Size of the memory to allocate.\r
537     \param [in] alignment Bytes alignment of the allocated memory. If 0, the return is a pointer\r
538                 that is suitably aligned for any kind of variable (in the same manner as malloc()).\r
539                 Otherwise, the return is a pointer that is a multiple of align. In this case,\r
540                 it must be a power of two. (Minimum alignment is the cacheline size, i.e. 64-bytes)\r
541     \return Pointer to the allocated memory.\r
542 */\r
543 template <typename T>\r
544 T* aligned_malloc(const int size, const unsigned alignment)\r
545 {\r
546 #ifdef _BBLIB_DPDK_\r
547     return (T*) rte_malloc(NULL, sizeof(T) * size, alignment);\r
548 #else\r
549 #ifndef _WIN64\r
550     return (T*) memalign(alignment, sizeof(T) * size);\r
551 #else\r
552     return (T*)_aligned_malloc(sizeof(T)*size, alignment);\r
553 #endif\r
554 #endif\r
555 }\r
556 \r
557 /*!\r
558     \brief Frees memory pointed by the given pointer.\r
559 \r
560     aligned_free is a wrapper for functions that free memory allocated by\r
561     aligned_malloc: 'rte_free' from DPDK if hugepages are defined and 'free' otherwise.\r
562 \r
563     \param [in] ptr Pointer to the allocated memory.\r
564 */\r
565 template <typename T>\r
566 void aligned_free(T* ptr)\r
567 {\r
568 #ifdef _BBLIB_DPDK_\r
569     rte_free((void*)ptr);\r
570 #else\r
571 \r
572 #ifndef _WIN64\r
573     free((void*)ptr);\r
574 #else\r
575     _aligned_free((void *)ptr);\r
576 #endif\r
577 #endif\r
578 }\r
579 \r
580 /*!\r
581     \brief generate random numbers.\r
582 \r
583     It allocates memory and populate it with random numbers using C++11 default engine and\r
584     uniform real / int distribution (where lo_range <= x <up_range). Don't forget to free\r
585     allocated memory!\r
586 \r
587     \param [in] size Size of the memory to be filled with random data.\r
588     \param [in] alignment Bytes alignment of the memory.\r
589     \param [in] distribution Distribuiton for random generator.\r
590     \return Pointer to the allocated memory with random data.\r
591 */\r
592 template <typename T, typename U>\r
593 T* generate_random_numbers(const long size, const unsigned alignment, U& distribution)\r
594 {\r
595     auto array = (T*) aligned_malloc<char>(size * sizeof(T), alignment);\r
596 \r
597     std::random_device random_device;\r
598     std::default_random_engine generator(random_device());\r
599 \r
600     for(long i = 0; i < size; i++)\r
601         array[i] = (T)distribution(generator);\r
602 \r
603     return array;\r
604 }\r
605 \r
606 /*!\r
607     \brief generate random data.\r
608 \r
609     It allocates memory and populate it with random data using C++11 default engine and\r
610     uniform integer distribution (bytes not floats are uniformly distributed). Don't forget\r
611     to free allocated memory!\r
612 \r
613     \param [in] size Size of the memory to be filled with random data.\r
614     \param [in] alignment Bytes alignment of the memory.\r
615     \return Pointer to the allocated memory with random data.\r
616 */\r
617 template <typename T>\r
618 T* generate_random_data(const long size, const unsigned alignment)\r
619 {\r
620     std::uniform_int_distribution<> random(0, 255);\r
621 \r
622     return (T*)generate_random_numbers<char, std::uniform_int_distribution<>>(size * sizeof(T), alignment, random);\r
623 }\r
624 \r
625 /*!\r
626     \brief generate integer random numbers.\r
627 \r
628     It allocates memory and populate it with random numbers using C++11 default engine and\r
629     uniform integer distribution (where lo_range <= x < up_range). Don't forget\r
630     to free allocated memory! The result type generated by the generator should be one of\r
631     int types.\r
632 \r
633     \param [in] size Size of the memory to be filled with random data.\r
634     \param [in] alignment Bytes alignment of the memory.\r
635     \param [in] lo_range Lower bound of range of values returned by random generator.\r
636     \param [in] up_range Upper bound of range of values returned by random generator.\r
637     \return Pointer to the allocated memory with random data.\r
638 */\r
639 template <typename T>\r
640 T* generate_random_int_numbers(const long size, const unsigned alignment, const T lo_range,\r
641                                const T up_range)\r
642 {\r
643     std::uniform_int_distribution<T> random(lo_range, up_range);\r
644 \r
645     return generate_random_numbers<T, std::uniform_int_distribution<T>>(size, alignment, random);\r
646 }\r
647 \r
648 /*!\r
649     \brief generate real random numbers.\r
650 \r
651     It allocates memory and populate it with random numbers using C++11 default engine and\r
652     uniform real distribution (where lo_range <= x <up_range). Don't forget to free\r
653     allocated memory! The result type generated by the generator should be one of\r
654     real types: float, double or long double.\r
655 \r
656     \param [in] size Size of the memory to be filled with random data.\r
657     \param [in] alignment Bytes alignment of the memory.\r
658     \param [in] lo_range Lower bound of range of values returned by random generator.\r
659     \param [in] up_range Upper bound of range of values returned by random generator.\r
660     \return Pointer to the allocated memory with random data.\r
661 */\r
662 template <typename T>\r
663 T* generate_random_real_numbers(const long size, const unsigned alignment, const T lo_range,\r
664                                 const T up_range)\r
665 {\r
666     std::uniform_real_distribution<T> distribution(lo_range, up_range);\r
667 \r
668     return generate_random_numbers<T, std::uniform_real_distribution<T>>(size, alignment, distribution);\r
669 }\r
670 \r
671 #endif //XRANLIB_COMMON_HPP\r