


Std::hardware_destructive_interference_size und std::hardware_constructive_interference_size verstehen
Diese Konstanten wurden in C 17 eingeführt, um eine portable Möglichkeit zum Ermitteln der Größe bereitzustellen der L1-Cache-Zeile. Ihre Beziehung zur Cache-Zeilengröße ist jedoch subtiler.
Wie hängen diese Konstanten mit der L1-Cache-Zeilengröße zusammen?
Theoretisch sollten diese Konstanten so sein entweder gleich oder größer als die L1-Cache-Zeilengröße sein. Dies liegt daran, dass die destruktive Interferenzgröße der minimale Versatz zwischen zwei Objekten ist, auf die von verschiedenen Threads zugegriffen wird, um eine falsche gemeinsame Nutzung zu vermeiden, während die konstruktive Interferenzgröße die maximale Größe zweier Objekte ist, die zusammen im Speicher platziert werden können, um eine echte gemeinsame Nutzung zu fördern.
In der Praxis stimmen die Werte dieser Konstanten jedoch aus mehreren Gründen möglicherweise nicht genau mit der L1-Cache-Zeilengröße überein. Erstens verwenden Compiler möglicherweise Heuristiken oder Umgebungshinweise, um die Größe der Cache-Zeile abzuschätzen, was möglicherweise nicht in allen Fällen genau ist. Zweitens kann die Größe der Cache-Zeile je nach Architektur der spezifischen Maschine, auf der der Code ausgeführt wird, variieren.
Gibt es ein gutes Beispiel, das ihre Anwendungsfälle demonstriert?
False Sharing tritt auf, wenn zwei oder mehr Threads auf unterschiedliche Teile derselben Cache-Zeile zugreifen, was dazu führt, dass die Cache-Zeile ungültig gemacht und häufig neu geladen wird. Dies kann zu erheblichen Leistungseinbußen führen. Um eine falsche gemeinsame Nutzung zu vermeiden, sollten Objekte, auf die von verschiedenen Threads zugegriffen wird, mindestens eine Cache-Zeile voneinander entfernt im Speicher abgelegt werden.
Eine echte gemeinsame Nutzung liegt vor, wenn zwei oder mehr Threads auf dieselbe Cache-Zeile zugreifen, wodurch die Cache-Zeile freigegeben werden kann einmal in den Cache geladen und von allen Threads gemeinsam genutzt. Dies kann zu einer erheblichen Leistungsverbesserung führen. Um eine echte gemeinsame Nutzung zu fördern, sollten Objekte, auf die von demselben Thread zugegriffen wird, so im Speicher abgelegt werden, dass sie in eine einzelne Cache-Zeile passen.
Beide sind als statische constexpr definiert. Ist das kein Problem, wenn Sie eine Binärdatei erstellen und diese auf anderen Computern mit unterschiedlichen Cache-Zeilengrößen ausführen? Wie kann es in diesem Szenario vor falscher Freigabe schützen, wenn Sie nicht sicher sind, auf welchem Computer Ihr Code ausgeführt wird?
Die statische Konstruktionsart dieser Konstanten stellt ein potenzielles Problem dar, wenn der Code ausgeführt wird verschiedene Maschinen mit unterschiedlichen Cache-Zeilengrößen. Wie bereits erwähnt, stimmen die Werte dieser Konstanten möglicherweise nicht genau mit der Größe der L1-Cache-Zeile überein, was zu einer falschen Freigabe oder verpassten Gelegenheiten für eine echte Freigabe führen kann.
Um dieses Problem zu entschärfen, können Sie Ihre eigenen Konstanten mit spezifischen Cache-Zeilengrößen für Ihre Zielarchitektur definieren. Alternativ können Sie die Konstanten std::hardware_destructive_interference_size und std::hardware_constructive_interference_size als Fallback-Werte verwenden und die tatsächliche Cache-Zeilengröße zur Laufzeit mithilfe plattformspezifischer Methoden überprüfen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIn welcher Beziehung stehen „std::hardware_destructive_interference_size' und „std::hardware_constructive_interference_size' zur L1-Cache-Zeilengröße und welche Auswirkungen hat dies auf plattformübergreifenden Code?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Sie können die Bibliotheken TinyXML, PugixML oder LIBXML2 verwenden, um XML -Daten in C. 1) XML -Dateien zu verarbeiten: Verwenden Sie DOM- oder SAX -Methoden, DOM ist für kleine Dateien geeignet und SAX ist für große Dateien geeignet. 2) XML -Datei generieren: Konvertieren Sie die Datenstruktur in das XML -Format und schreiben Sie in die Datei. In diesen Schritten können XML -Daten effektiv verwaltet und manipuliert werden.

Die Arbeit mit XML -Datenstrukturen in C kann die Bibliothek mit TinyXML oder Pugixml verwenden. 1) Verwenden Sie die PugixML -Bibliothek, um XML -Dateien zu analysieren und zu generieren. 2) Behandeln Sie komplexe verschachtelte XML -Elemente wie Buchinformationen. 3) Optimieren Sie den XML -Verarbeitungscode und es wird empfohlen, effiziente Bibliotheken und Streaming -Parsen zu verwenden. In diesen Schritten können XML -Daten effizient verarbeitet werden.

C dominiert immer noch die Leistungsoptimierung, da die Leistungsverwaltung und die effizienten Ausführungsfunktionen auf niedrigem Level für Spielentwicklung, Finanztransaktionssysteme und eingebettete Systeme unverzichtbar machen. Insbesondere manifestiert es sich als: 1) In der Spieleentwicklung machen Cs Memory Management und effiziente Ausführungsfunktionen von C die bevorzugte Sprache für die Entwicklung der Spiele-Engine. 2) In Finanztransaktionssystemen gewährleisten die Leistungsvorteile von C eine extrem geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. 3) In eingebetteten Systemen machen Cs niedrigem Speichermanagement und effiziente Ausführungsfunktionen es in ressourcenbeschränkten Umgebungen sehr beliebt.

Die Auswahl des C XML -Frameworks sollte auf Projektanforderungen basieren. 1) TinyXML ist für ressourcenbezogene Umgebungen geeignet, 2) Pugixml ist für Hochleistungsanforderungen geeignet, 3) Xerces-C unterstützt eine komplexe XMLSchema-Überprüfung, Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Lizenzen müssen bei der Auswahl berücksichtigt werden.

C# eignet sich für Projekte, die Entwicklungseffizienz und Type -Sicherheit erfordern, während C für Projekte geeignet ist, die eine hohe Leistung und Hardwarekontrolle erfordern. 1) C# bietet Müllsammlung und LINQ, geeignet für Unternehmensanwendungen und Windows -Entwicklung. 2) C ist bekannt für seine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

C -Codeoptimierung kann durch die folgenden Strategien erreicht werden: 1. Verwalten Sie den Speicher für die Optimierung manuell; 2. Schreiben Sie Code, der den Compiler -Optimierungsregeln entspricht; 3. Wählen Sie geeignete Algorithmen und Datenstrukturen aus; 4. Verwenden Sie Inline -Funktionen, um den Call Overhead zu reduzieren. 5. Template Metaprogrammierung anwenden, um zur Kompilierungszeit zu optimieren. 6. Vermeiden Sie unnötiges Kopieren, verwenden Sie bewegliche Semantik- und Referenzparameter. 7. Verwenden Sie const korrekt, um die Compiler -Optimierung zu unterstützen. 8. Wählen Sie geeignete Datenstrukturen wie std :: vector aus.

Das volatile Schlüsselwort in C wird verwendet, um den Compiler darüber zu informieren, dass der Wert der Variablen außerhalb der Codekontrolle geändert werden kann und daher nicht optimiert werden kann. 1) Es wird häufig zum Lesen von Variablen verwendet, die durch Hardware- oder Interrupt -Dienstprogramme wie Sensorstatus geändert werden können. 2) Flüchtige kann Multi-Thread-Sicherheit nicht garantieren und sollte Mutex-Schlösser oder Atomoperationen verwenden. 3) Die Verwendung von volatilen kann zu geringfügigen Leistung führen, um die Programmkorrektheit zu gewährleisten.

Durch die Messung der Thread -Leistung in C kann Timing -Tools, Leistungsanalyse -Tools und benutzerdefinierte Timer in der Standardbibliothek verwendet werden. 1. Verwenden Sie die Bibliothek, um die Ausführungszeit zu messen. 2. Verwenden Sie GPROF für die Leistungsanalyse. Zu den Schritten gehört das Hinzufügen der -PG -Option während der Kompilierung, das Ausführen des Programms, um eine Gmon.out -Datei zu generieren, und das Generieren eines Leistungsberichts. 3. Verwenden Sie das Callgrind -Modul von Valgrind, um eine detailliertere Analyse durchzuführen. Zu den Schritten gehört das Ausführen des Programms zum Generieren der Callgrind.out -Datei und das Anzeigen der Ergebnisse mit KCACHEGRIND. 4. Benutzerdefinierte Timer können die Ausführungszeit eines bestimmten Codesegments flexibel messen. Diese Methoden helfen dabei, die Thread -Leistung vollständig zu verstehen und den Code zu optimieren.


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