


u64 ループ カウンタと x86 CPU 上の _mm_popcnt_u64 の間の異常なパフォーマンスの違いを探る
はじめに
大規模なデータ配列に対する操作を簡単に実行する方法を探していますPopcount メソッドを実行すると、非常に奇妙な動作が発生しました。ループ変数を unsigned から uint64_t に変更すると、PC のパフォーマンスが 50% 低下しました。
ベンチマーク
#include <iostream> #include <chrono> #include <x86intrin.h> int main(int argc, char* argv[]) { using namespace std; if (argc != 2) { cerr (buffer); for (unsigned i=0; i<size charbuffer rand uint64_t count chrono::time_point> startP,endP; { startP = chrono::system_clock::now(); count = 0; for( unsigned k = 0; k (endP-startP).count(); cout (endP-startP).count(); cout <p> ご覧のとおり、サイズ x MB のランダム データ バッファーを作成しました。ここで、x はコマンド ラインから読み取られます。次に、バッファーを反復処理し、x86 ポップカウント組み込み関数のアンロール バージョンを使用してポップカウントを実行します。より正確な結果を得るために、ポップカウントを 10,000 回実行します。ポップカウントを測定する時間。最初のケースでは、内部ループ変数は符号なしであり、2 番目のケースでは、内部ループ変数は uint64_t です。これでは何も変わらないはずだと思っていましたが、そうではありませんでした。 </p> <p><strong> (絶対にクレイジー) 結果 </strong></p> <p>次のようにコンパイルしました (G バージョン: Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1): </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">g++ -O3 -march=native -std=c++11 test.cpp -o test
これHaswell Core i7-4770K CPU @ 3.50GHz でテストを実行しました。 1 の結果 (つまり 1MB のランダム データ):
- unsigned 41959360000 0.401554 秒 26.113 GB/秒
- uint64_t 41959360000 0.759822 秒 13.8003 GB/秒
ご覧のとおり、uint64_t バージョンのスループットは署名なしバージョンの半分です。問題は、異なるアセンブリが生成されることのようですが、理由は何でしょうか?まず、コンパイラのバグだと思ったので、clang (Ubuntu Clang バージョン 3.4-1ubuntu3) を試してみました:
clang++ -O3 -march=native -std=c++11 teest.cpp -o test
テスト結果 1:
- unsigned 41959360000 0.398293 秒 26.3267 GB/秒
- uint64_t 41959360000 0.680954 秒 15.3986 GB/秒
つまり、ほぼ同じ結果が得られますが、それでも奇妙です。しかし今では本当に奇妙になってしまいました。入力から読み取られたバッファ サイズを定数 1 に置き換えたので、
uint64_t size = atol(argv[1]) <p> から </p><pre class="brush:php;toolbar:false">uint64_t size = 1 <p> に変更しました。これにより、コンパイラはコンパイル時にバッファ サイズを認識できるようになりました。もしかしたら、いくつかの最適化を追加できるかもしれません。 g 単位の数値は次のとおりです: </p>
- unsigned 41959360000 0.509156 秒 20.5944 GB/秒
- uint64_t 41959360000 0.508673 秒 20.6139 GB/秒
どちらのバージョンも同等に高速になりました。ただし、velocidade は署名なしと比較してさらに遅くなります。 26 GB/秒から 20 GB/秒に低下したため、型破りな定数を定数値に置き換えると非最適化が発生しました。真剣に、ここでは手がかりがありません!しかし、Clang と新しいバージョンでは、
uint64_t size = atol(argv[1]) <p> が </p><pre class="brush:php;toolbar:false">uint64_t size = 1 <p> に変更されました。 結果: </p>
- 符号なし 41959360000 0.677009 秒 15.4884 GB/秒
- uint64_t 41959360000 0.676909 秒 15.4906 GB/秒
待て、何が起こった?現在、どちらのバージョンも 15GB/s の低速速度に低下しています。そのため、型破りな定数値を定数値に置き換えると、Clang のコードの 2 つ のバージョンが遅くなることさえありました。
Ivy Bridge CPU を使用している同僚にベンチマークをコンパイルするよう依頼しました。彼も同様の結果を得たので、これはハスウェルに特有のものではないようです。ここでは 2 つのコンパイラが奇妙な結果を生成するため、これもコンパイラのバグではないようです。ここには AMD CPU がないため、テストには Intel のみを使用できます。
もっとクレイジーにしてください!
最初の例 (atol(argv[1]) を使用した例) を使用して、変数の前に static を置きます。つまり、
#include <iostream> #include <chrono> #include <x86intrin.h> int main(int argc, char* argv[]) { using namespace std; if (argc != 2) { cerr (buffer); for (unsigned i=0; i<size charbuffer rand uint64_t count chrono::time_point> startP,endP; { startP = chrono::system_clock::now(); count = 0; for( unsigned k = 0; k (endP-startP).count(); cout (endP-startP).count(); cout <p>これが彼女の内容です。結果は g: </p> <ul> <li>unsigned 41959360000 0.396728 秒 26.4306 GB/秒 </li> <li>uint64_t 41959360000 0.509484 秒 20.5811 GB/秒 </li> </ul> <p>はい、別の代替手段もあります。 u3 ではまだ 32GB/s ですが、u64 では少なくとも 13GB/s バージョンから 20GB/s バージョンに到達することができました。同僚のコンピュータでは、u64 バージョンの方が u32 バージョンよりもさらに高速で、最良の結果が得られました。残念ながら、これは g でのみ機能し、clang は静的を気にしていないようです。 </p> <p>**私の質問</p></size></x86intrin.h></chrono></iostream>
以上がループ カウンタを「unsigned」から「uint64_t」に変更すると、x86 CPU 上の「_mm_popcnt_u64」のパフォーマンスに大きな影響を与えるのはなぜですか。また、コンパイラの最適化と変数宣言はどのように影響しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

C継続的な使用の理由には、その高性能、幅広いアプリケーション、および進化する特性が含まれます。 1)高効率パフォーマンス:Cは、メモリとハードウェアを直接操作することにより、システムプログラミングと高性能コンピューティングで優れたパフォーマンスを発揮します。 2)広く使用されている:ゲーム開発、組み込みシステムなどの分野での輝き。3)連続進化:1983年のリリース以来、Cは競争力を維持するために新しい機能を追加し続けています。

CとXMLの将来の開発動向は次のとおりです。1)Cは、プログラミングの効率とセキュリティを改善するためのC 20およびC 23の標準を通じて、モジュール、概念、CORoutinesなどの新しい機能を導入します。 2)XMLは、データ交換および構成ファイルの重要なポジションを引き続き占有しますが、JSONとYAMLの課題に直面し、XMLSchema1.1やXpath3.1の改善など、より簡潔で簡単な方向に発展します。

最新のCデザインモデルは、C 11以降の新機能を使用して、より柔軟で効率的なソフトウェアを構築するのに役立ちます。 1)ラムダ式とstd :: functionを使用して、オブザーバーパターンを簡素化します。 2)モバイルセマンティクスと完全な転送を通じてパフォーマンスを最適化します。 3)インテリジェントなポインターは、タイプの安全性とリソース管理を保証します。

cマルチスレッドと同時プログラミングのコア概念には、スレッドの作成と管理、同期と相互排除、条件付き変数、スレッドプーリング、非同期プログラミング、一般的なエラーとデバッグ技術、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスが含まれます。 1)STD ::スレッドクラスを使用してスレッドを作成します。この例は、スレッドが完了する方法を作成し、待つ方法を示しています。 2)共有リソースを保護し、データ競争を回避するために、STD :: MutexおよびSTD :: LOCK_GUARDを使用するための同期と相互除外。 3)条件変数は、std :: condition_variableを介したスレッド間の通信と同期を実現します。 4)スレッドプールの例は、スレッドプールクラスを使用してタスクを並行して処理して効率を向上させる方法を示しています。 5)非同期プログラミングはSTD :: ASを使用します

Cのメモリ管理、ポインター、テンプレートはコア機能です。 1。メモリ管理は、新規および削除を通じてメモリを手動で割り当ててリリースし、ヒープとスタックの違いに注意を払います。 2。ポインターにより、メモリアドレスを直接操作し、注意して使用します。スマートポインターは管理を簡素化できます。 3.テンプレートは、一般的なプログラミングを実装し、コードの再利用性と柔軟性を向上させ、タイプの派生と専門化を理解する必要があります。

Cは、ハードウェアに近い制御機能とオブジェクト指向プログラミングの強力な機能を提供するため、システムプログラミングとハードウェアの相互作用に適しています。 1)cポインター、メモリ管理、ビット操作などの低レベルの機能、効率的なシステムレベル操作を実現できます。 2)ハードウェアの相互作用はデバイスドライバーを介して実装され、Cはこれらのドライバーを書き込み、ハードウェアデバイスとの通信を処理できます。

Cは、ハードウェア制御と効率的なパフォーマンスに近いため、高性能のゲームおよびシミュレーションシステムの構築に適しています。 1)メモリ管理:手動制御により、断片化が減少し、パフォーマンスが向上します。 2)コンパイル時間の最適化:インライン関数とループ拡張は、ランニング速度を改善します。 3)低レベルの操作:ハードウェアへの直接アクセス、グラフィックスおよび物理コンピューティングの最適化。

ファイルの操作の問題に関する真実:ファイルの開きが失敗しました:不十分な権限、間違ったパス、およびファイルが占有されます。データの書き込みが失敗しました:バッファーがいっぱいで、ファイルは書き込みできず、ディスクスペースが不十分です。その他のFAQ:遅いファイルトラバーサル、誤ったテキストファイルエンコード、およびバイナリファイルの読み取りエラー。


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