


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。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。


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