假设
这个循环通过另一个外部的for循环执行10,000次。为了加快速度,我将代码改成了:
它显示了不同值的FLOPS,其中包括
a1
、b1
、c1
和 d1
指向堆内存,并且我的数值代码具有以下核心循环。const int n = 100000;
for (int j = 0; j < n; j++) {
a1[j] += b1[j];
c1[j] += d1[j];
}
这个循环通过另一个外部的for循环执行10,000次。为了加快速度,我将代码改成了:
for (int j = 0; j < n; j++) {
a1[j] += b1[j];
}
for (int j = 0; j < n; j++) {
c1[j] += d1[j];
}
使用 Microsoft Visual C++ 10.0 进行完全优化和启用SSE2的32位编译,在 Intel Core 2 Duo (x64) 上,第一个示例需要5.5秒,而双循环示例仅需要1.9秒。
第一个循环的反汇编基本上如下所示(在完整程序中会重复出现约五次):
movsd xmm0,mmword ptr [edx+18h]
addsd xmm0,mmword ptr [ecx+20h]
movsd mmword ptr [ecx+20h],xmm0
movsd xmm0,mmword ptr [esi+10h]
addsd xmm0,mmword ptr [eax+30h]
movsd mmword ptr [eax+30h],xmm0
movsd xmm0,mmword ptr [edx+20h]
addsd xmm0,mmword ptr [ecx+28h]
movsd mmword ptr [ecx+28h],xmm0
movsd xmm0,mmword ptr [esi+18h]
addsd xmm0,mmword ptr [eax+38h]
双重循环示例的每个循环生成以下代码(以下块会重复大约三次):
addsd xmm0,mmword ptr [eax+28h]
movsd mmword ptr [eax+28h],xmm0
movsd xmm0,mmword ptr [ecx+20h]
addsd xmm0,mmword ptr [eax+30h]
movsd mmword ptr [eax+30h],xmm0
movsd xmm0,mmword ptr [ecx+28h]
addsd xmm0,mmword ptr [eax+38h]
movsd mmword ptr [eax+38h],xmm0
movsd xmm0,mmword ptr [ecx+30h]
addsd xmm0,mmword ptr [eax+40h]
movsd mmword ptr [eax+40h],xmm0
问题被证明与事实无关,因为行为严重取决于数组的大小(n)和CPU缓存。因此,如果有进一步的兴趣,我重新提出问题:
您能否对导致以下图表上的五个区域所示不同缓存行为的详细信息提供一些实质性的见解?
通过为这些CPU提供类似的图表,指出CPU/缓存架构之间的差异也可能很有趣。
以下是完整的代码。它使用TBB Tick_Count
进行更高分辨率的计时,可以通过不定义TBB_TIMING
宏来禁用:
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cmath>
#include <string>
//#define TBB_TIMING
#ifdef TBB_TIMING
#include <tbb/tick_count.h>
using tbb::tick_count;
#else
#include <time.h>
#endif
using namespace std;
//#define preallocate_memory new_cont
enum { new_cont, new_sep };
double *a1, *b1, *c1, *d1;
void allo(int cont, int n)
{
switch(cont) {
case new_cont:
a1 = new double[n*4];
b1 = a1 + n;
c1 = b1 + n;
d1 = c1 + n;
break;
case new_sep:
a1 = new double[n];
b1 = new double[n];
c1 = new double[n];
d1 = new double[n];
break;
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
a1[i] = 1.0;
d1[i] = 1.0;
c1[i] = 1.0;
b1[i] = 1.0;
}
}
void ff(int cont)
{
switch(cont){
case new_sep:
delete[] b1;
delete[] c1;
delete[] d1;
case new_cont:
delete[] a1;
}
}
double plain(int n, int m, int cont, int loops)
{
#ifndef preallocate_memory
allo(cont,n);
#endif
#ifdef TBB_TIMING
tick_count t0 = tick_count::now();
#else
clock_t start = clock();
#endif
if (loops == 1) {
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++){
a1[j] += b1[j];
c1[j] += d1[j];
}
}
} else {
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
a1[j] += b1[j];
}
for (int j = 0; j < n; j++) {
c1[j] += d1[j];
}
}
}
double ret;
#ifdef TBB_TIMING
tick_count t1 = tick_count::now();
ret = 2.0*double(n)*double(m)/(t1-t0).seconds();
#else
clock_t end = clock();
ret = 2.0*double(n)*double(m)/(double)(end - start) *double(CLOCKS_PER_SEC);
#endif
#ifndef preallocate_memory
ff(cont);
#endif
return ret;
}
void main()
{
freopen("C:\\test.csv", "w", stdout);
char *s = " ";
string na[2] ={"new_cont", "new_sep"};
cout << "n";
for (int j = 0; j < 2; j++)
for (int i = 1; i <= 2; i++)
#ifdef preallocate_memory
cout << s << i << "_loops_" << na[preallocate_memory];
#else
cout << s << i << "_loops_" << na[j];
#endif
cout << endl;
long long nmax = 1000000;
#ifdef preallocate_memory
allo(preallocate_memory, nmax);
#endif
for (long long n = 1L; n < nmax; n = max(n+1, long long(n*1.2)))
{
const long long m = 10000000/n;
cout << n;
for (int j = 0; j < 2; j++)
for (int i = 1; i <= 2; i++)
cout << s << plain(n, m, j, i);
cout << endl;
}
}
它显示了不同值的FLOPS,其中包括
n
。
d1[j]
可能与a1[j]
产生别名,因此编译器可能会放弃执行某些内存优化。然而,如果将写入内存分为两个循环,就不会发生这种情况。 - rturradoL1D
、L1D_CACHE_ST
、L2_RQSTS
和L2_DATA_RQSTS
性能计数器会很有启示性。请参见Intel Core i7(Nehalem)事件。 - jww