Intel Sandybridge ファミリ CPU のパイプライン用プログラムの逆最適化
この割り当ての目標は、指定されたプログラムを変更して、それを実現することです。同じアルゴリズムを維持しながら、実行速度が遅くなります。これは、インテル i7 パイプラインがどのように動作するか、また命令パスがどのように並べ替えられて危険が生じるかをより深く理解するためのものです。
プログラムの概要
プログラムは次のとおりです。ヨーロッパの標準的なコールおよびプット オプションの価格を計算するモンテカルロ シミュレーション。 Box-Muller アルゴリズムを使用してガウス乱数を生成し、オプション価格を推定するために多数のシミュレーションを実行します。
悪魔のような無能
目的は、意図的にプログラムの実行を遅くする無能なコードを作成します。このアプローチを「悪魔のような無能さ」で正当化するいくつかのアイデアを次に示します。
フォールス シェアリング
- 複数のスレッドによってアクセスされる共有データ構造を作成します。正しく同期されていません。これにより、キャッシュラインのピンポンやメモリ順序の誤った推測パイプラインのクリアが発生する可能性があります。
ストア転送ストール
- の使用を避ける浮動小数点変数の「-」演算子。代わりに、上位バイトと 0x80 の XOR を行って符号ビットを反転し、ストア転送のストールを引き起こします。
過剰な時間測定
- 各反復の時間を計測するCPUID/RDTSC などの負荷の高い操作を伴うメイン ループ。これにより、命令がシリアル化され、 Pipeline.
好ましくない数学演算
- 定数による乗算をその逆数による除算に置き換えます (「読みやすくするため」)。除算は遅く、完全にパイプライン化されていません。
非効率なベクトル化
- AVX を使用して乗算/sqrt 演算をベクトル化しますが、呼び出す前に vzeroupper を使用できません。スカラー数学ライブラリ関数、AVX
データ構造
- RNG 出力を、リンクされたリストまたは順不同で走査される配列に格納します。各反復の結果に対して同じことを行い、最後に合計します。これにより、ポインタ追跡ロードが発生し、キャッシュの局所性が失われます。
マルチスレッドの誤用
- プログラムをマルチスレッドにするが、両方のスレッドを強制的に共有する同じループ カウンタ (アトミック インクリメントあり) を使用して、偽の共有と競合を作成します。これにより、アトミック操作による不要なオーバーヘッドも発生します。
その他の提案
- 予測ミスやパイプライン フラッシュを引き起こす予測不可能な分岐を導入します。
- 悪魔のような無能な正当化を使用して、ループに含まれる依存関係チェーンの長さを増やします。
- 不連続なメモリ アクセス パターンを導入します。キャッシュ使用率を最小限に抑えるため。
- 追加分Credit: 課題で提供された平方根アルゴリズムを置き換える独自の平方根アルゴリズムを作成します。
変更の影響
これらの変更は大幅な影響を受けることが予想されますパイプラインのストール、キャッシュミス、その他のパフォーマンスのボトルネックを引き起こし、プログラムの実行速度を低下させます。この課題は、創造性と、元のアルゴリズムを維持しながらコードを悲観化するさまざまな方法を探求する意欲を促進します。
以上がモンテカルロ シミュレーションを再最適化してインテル Sandybridge パイプラインのボトルネックを明らかにするにはどうすればよいでしょうか?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。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。

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。


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