


Warum ist das Durchlaufen von 8192-Elementen so viel langsamer als 8191 oder 8193?
Auswirkungen auf die Leistung beim Durchlaufen von 8192 Elementen
Bestimmte Matrixoperationen weisen Leistungsanomalien auf, wenn die Matrixgröße, insbesondere die Anzahl der Zeilen, a ist Vielfaches von 2048 (z. B. 8192). Dieses als Super-Alignment bezeichnete Phänomen entsteht aufgrund spezifischer Speicherverwaltungspraktiken in modernen CPUs.
Der bereitgestellte Codeausschnitt veranschaulicht dieses Problem, bei dem eine Matrix res[][] aus einer Matrix img[ berechnet wird. ][]. Die Leistung für verschiedene Matrixgrößen, insbesondere 8191, 8192 und 8193, zeigt eine erhebliche Verlangsamung, wenn die Matrixgröße 8192 beträgt.
Super-Alignment-Effekte
Die Leistung Variationen ergeben sich aus dem ungleichmäßigen Zugriff auf den Speicher, der durch die verschachtelten Schleifen verursacht wird, die spaltenweise über die Matrix iterieren img[][]. Dieses nicht-sequentielle Zugriffsmuster führt zu Leistungseinbußen bei modernen CPUs, die mit sequenziellem Speicherzugriff effizienter arbeiten.
Lösung: Äußere Schleifen austauschen
Die Lösung liegt darin Neuordnung der verschachtelten Schleifen, wobei der zeilenweisen Iteration Vorrang vor der spaltenweisen Iteration eingeräumt wird. Dadurch wird der Speicherzugriff sequentiell, was die Leistung erheblich verbessert:
for(j=1;j<size-1 for code to compute res><p><strong>Leistungsergebnisse</strong></p> <p>Die folgenden Leistungsergebnisse zeigen die durch den Austausch der äußeren Schleifen erzielte Verbesserung: </p> <table> <thead><tr> <th>Matrix Size</th> <th>Original Code (s)</th> <th>Interchanged Loops (s)</th> </tr></thead> <tbody> <tr> <td>8191</td> <td>1.499</td> <td>0.376</td> </tr> <tr> <td>8192</td> <td>2.122</td> <td>0.357</td> </tr> <tr> <td>8193</td> <td>1.582</td> <td>0.351</td> </tr> </tbody> </table> <p>Diese Optimierung reduziert die Leistungslücke für Matrizen mit Dimensionen, die ein Vielfaches von 2048 sind, drastisch, was zu einer konsistenten Leistung über verschiedene Matrizen hinweg führt Matrixgrößen.</p></size-1>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist das Durchlaufen von 8192-Elementen so viel langsamer als 8191 oder 8193?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Das Beherrschen von Polymorphismen in C kann die Flexibilität und Wartbarkeit der Code erheblich verbessern. 1) Polymorphismus ermöglicht es, verschiedene Arten von Objekten als Objekte desselben Basistyps zu behandeln. 2) Implementieren Sie den Laufzeitpolymorphismus durch Vererbung und virtuelle Funktionen. 3) Polymorphismus unterstützt die Codeerweiterung, ohne vorhandene Klassen zu ändern. 4) Die Verwendung von CRTP zur Implementierung des Kompilierungszeitpolymorphismus kann die Leistung verbessern. 5) Intelligente Zeiger helfen dem Ressourcenmanagement. 6) Die Basisklasse sollte einen virtuellen Zerstörer haben. 7) Die Leistungsoptimierung erfordert zuerst die Codeanalyse.

C DestructorsProvidepreciseControloverResourcemanagement, während garbagebagecollectorsAutomatememorymanagementbutinTroducucuceCrictability.C Destruktoren: 1) CustomcleanupactionSwhenObjectsaredestroyed, 2) Wiedererhöhung, die gggooutofscopefoutofscop

Das Integrieren von XML in ein C-Projekt kann in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) XML-Dateien mithilfe von PugixML- oder TinyXML-Bibliothek analysieren und generieren, 2) DOM- oder SAX-Methoden für Parsen auswählen, 3) verschachtelte Knoten und mehrstufige Eigenschaften verarbeiten, 4) Optimieren Sie die Leistung mit Debugging-Techniken und bewährten Verfahren.

XML wird in C verwendet, da es eine bequeme Möglichkeit bietet, Daten zu strukturieren, insbesondere in Konfigurationsdateien, Datenspeicherung und Netzwerkkommunikation. 1) Wählen Sie die entsprechende Bibliothek wie TinyXML, Pugixml, RapidXML aus und entscheiden Sie nach den Projektanforderungen. 2) Verstehen Sie zwei Möglichkeiten zur Analyse und Erzeugung von XML: DOM ist für häufige Zugriff und Änderung geeignet, und SAX ist für große Dateien oder Streaming -Daten geeignet. 3) Bei der Optimierung der Leistung ist TinyXML für kleine Dateien geeignet, PugixML bietet gut in Speicher und Geschwindigkeit, und RapidXML eignet sich hervorragend bei der Verarbeitung großer Dateien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind die Speichermanagement, die Implementierung der Polymorphismus und die Leistungsoptimierung. 1) C# verwendet einen Müllsammler, um den Speicher automatisch zu verwalten, während C manuell verwaltet werden muss. 2) C# realisiert den Polymorphismus durch Schnittstellen und virtuelle Methoden, und C verwendet virtuelle Funktionen und reine virtuelle Funktionen. 3) Die Leistungsoptimierung von C# hängt von der Struktur und der parallele Programmierung ab, während C durch Inline -Funktionen und Multithreading implementiert wird.

Die DOM- und SAX -Methoden können verwendet werden, um XML -Daten in C. 1) DOM -Parsen XML in Speicher zu analysieren, für kleine Dateien geeignet, können jedoch viel Speicher in Anspruch nehmen. 2) SAX-Parsing ist ereignisgetrieben und für große Dateien geeignet, kann jedoch nicht zufällig zugegriffen werden. Die Auswahl der richtigen Methode und Optimierung des Codes kann die Effizienz verbessern.

C wird aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilität in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme, Finanztransaktionen und wissenschaftliches Computing häufig eingesetzt. 1) In der Spielentwicklung wird C für effizientes Grafikwiedergabe und Echtzeit-Computing verwendet. 2) In eingebetteten Systemen machen Cs Speicherverwaltung und Hardware -Steuerungsfunktionen die erste Wahl. 3) Im Bereich Finanztransaktionen entspricht die hohe Leistung von C den Anforderungen des Echtzeit-Computing. 4) Im wissenschaftlichen Computing werden die effizienten Funktionen der Algorithmus -Implementierung und der Datenverarbeitungsfunktionen von C vollständig reflektiert.

C ist nicht tot, aber in vielen Schlüsselbereichen floriert: 1) Spielentwicklung, 2) Systemprogrammierung, 3) Hochleistungs-Computing, 4) Browser und Netzwerkanwendungen, C ist immer noch die Mainstream-Wahl und zeigt seine starken Vitalitäts- und Anwendungsszenarien.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
