인텔 아키텍처 코드 분석기로 알려진 IACA는 인텔 CPU에 대한 코드 스케줄링을 평가하기 위한 고급 도구입니다. 세 가지 모드로 작동합니다.
- 처리량 모드: IACA는 중첩 루프의 본문이라고 가정하여 최대 처리량을 측정합니다.
- 대기 시간 모드: IACA는 초기부터 최종까지 최소 지연 시간을 정확히 찾아냅니다. 지침.
- 추적 모드: IACA는 파이프라인을 통해 진행되는 지침의 순서를 추적합니다.
기능 및 애플리케이션:
- 최신 Intel CPU(Nehalem부터 Broadwell, 버전에 따라 다름).
- 자세한 ASCII 또는 대화형 Graphviz 차트로 보고합니다.
- C, C 및 x86 어셈블리 분석을 지원합니다.
사용:
IACA 사용 지침은 다음에 따라 다릅니다. 프로그래밍 언어를 사용하세요.
C/C :
필요한 IACA 헤더(iacaMarks.h)를 포함하고 대상 루프 주위에 시작 및 끝 마커를 배치합니다.
/* C or C++ Usage */ while(cond){ IACA_START /* Innermost Loop Body */ /* ... */ } IACA_END
집회 (x86):
지정된 매직 바이트 패턴을 삽입하여 마커를 수동으로 지정합니다.
/* NASM Usage */ mov ebx, 111 ; Start marker bytes db 0x64, 0x67, 0x90 ; Start marker bytes .innermostlooplabel: ; Loop body ; ... jne .innermostlooplabel ; Conditional Branch Backwards to Top of Loop mov ebx, 222 ; End marker bytes db 0x64, 0x67, 0x90 ; End marker bytes
명령줄 호출:
다음과 같은 적절한 매개변수를 사용하여 명령줄에서 IACA를 호출합니다. as:
iaca.sh -64 -arch HSW -graph insndeps.dot foo
이것은 Haswell CPU에서 64비트 바이너리 foo를 분석하여 분석 보고서와 Graphviz 시각화를 생성합니다.
출력 해석:
출력 보고서는 대상 코드의 스케줄링 및 병목 현상에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 다음 어셈블리 코드 조각을 고려해보세요.
.L2: vmovaps ymm1, [rdi+rax] ;L2 vfmadd231ps ymm1, ymm2, [rsi+rax] ;L2 vmovaps [rdx+rax], ymm1 ; S1 add rax, 32 ; ADD jne .L2 ; JMP
이 코드 주위에 마커를 삽입하고 분석하여 IACA는 보고할 수 있습니다(요약).
Throughput Analysis Report -------------------------- Block Throughput: 1.55 Cycles Throughput Bottleneck: FrontEnd, PORT2_AGU, PORT3_AGU [Port Pressure Breakdown] | Instruction --------------------------|----------------- | | vmovaps ymm1, ymmword ptr [rdi+rax*1] | 0.5 CP | | 1.5 CP | vfmadd231ps ymm1, ymm2, ymmword ptr [rsi+rax*1] | 1.5 CP | vmovaps ymmword ptr [rdx+rax*1], ymm1 | 1 CP | add rax, 0x20 | 0 CP | jnz 0xffffffffffffffec
이 출력에서 IACA는 다음을 식별합니다. Haswell 프런트엔드와 포트 2 및 3의 AGU가 병목 현상을 일으킵니다. 포트 7에서 처리할 저장소 명령을 최적화하면 성능이 향상될 수 있음을 시사합니다.
제한 사항:
IACA에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
- 분석에서 무시되는 특정 명령은 지원하지 않습니다.
- 다음 CPU와 호환됩니다. Nehalem 이상, 이전 모델 제외.
- 처리량 모드는 다른 루프에 대한 분기 패턴을 추론할 수 없으므로 가장 안쪽 루프로 제한됩니다.
위 내용은 IACA(인텔 아키텍처 코드 분석기)는 인텔 CPU의 코드 성능을 분석하고 최적화하는 데 어떻게 도움이 됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C에서 다형성을 마스터하면 코드 유연성과 유지 관리가 크게 향상 될 수 있습니다. 1) 다형성은 다른 유형의 물체를 동일한 기본 유형의 물체로 취급 할 수 있도록합니다. 2) 상속 및 가상 기능을 통해 런타임 다형성을 구현합니다. 3) 다형성은 기존 클래스를 수정하지 않고 코드 확장을 지원합니다. 4) CRTP를 사용하여 컴파일 타임 다형성을 구현하면 성능이 향상 될 수 있습니다. 5) 스마트 포인터는 자원 관리를 돕습니다. 6) 기본 클래스에는 가상 파괴자가 있어야합니다. 7) 성능 최적화는 먼저 코드 분석이 필요합니다.

C Destructorsprovideprepisecontroloverresourcemanagement, whilegarbagecollectorsautomatememormanorymanagementbutintroction.c 파괴자 : 1) 허용 customcleanupactionswhenobjectsaredestroyed, 2) ggooutofscop을 방출하는 것은 즉시 방출

1) Pugixml 또는 TinyXML 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 2) 구문 분석을위한 DOM 또는 SAX 방법을 선택하고, 3) 중첩 노드 및 다단계 속성을 처리, 4) 디버깅 기술 및 모범 사례를 사용하여 성능을 최적화하십시오.

XML은 데이터, 특히 구성 파일, 데이터 저장 및 네트워크 통신에서 데이터를 구조화하는 편리한 방법을 제공하기 때문에 C에서 사용됩니다. 1) TinyXML, PugixML, RapidXML과 같은 적절한 라이브러리를 선택하고 프로젝트 요구에 따라 결정하십시오. 2) XML 파싱 및 생성의 두 가지 방법을 이해하십시오. DOM은 자주 액세스 및 수정에 적합하며 SAX는 큰 파일 또는 스트리밍 데이터에 적합합니다. 3) 성능을 최적화 할 때 TinyXML은 작은 파일에 적합하며 PugixML은 메모리와 속도에서 잘 작동하며 RapidXML은 큰 파일을 처리하는 데 탁월합니다.

C#과 C의 주요 차이점은 메모리 관리, 다형성 구현 및 성능 최적화입니다. 1) C#은 쓰레기 수집기를 사용하여 메모리를 자동으로 관리하는 반면 C는 수동으로 관리해야합니다. 2) C#은 인터페이스 및 가상 방법을 통해 다형성을 실현하고 C는 가상 함수와 순수한 가상 함수를 사용합니다. 3) C#의 성능 최적화는 구조 및 병렬 프로그래밍에 따라 다르며 C는 인라인 함수 및 멀티 스레딩을 통해 구현됩니다.

DOM 및 SAX 방법은 XML 데이터를 C에서 구문 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 1) DOM 파싱은 XML로드를 메모리로, 작은 파일에 적합하지만 많은 메모리를 차지할 수 있습니다. 2) Sax Parsing은 이벤트 중심이며 큰 파일에 적합하지만 무작위로 액세스 할 수는 없습니다. 올바른 방법을 선택하고 코드를 최적화하면 효율성이 향상 될 수 있습니다.

C는 고성능과 유연성으로 인해 게임 개발, 임베디드 시스템, 금융 거래 및 과학 컴퓨팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 게임 개발에서 C는 효율적인 그래픽 렌더링 및 실시간 컴퓨팅에 사용됩니다. 2) 임베디드 시스템에서 C의 메모리 관리 및 하드웨어 제어 기능이 첫 번째 선택이됩니다. 3) 금융 거래 분야에서 C의 고성능은 실시간 컴퓨팅의 요구를 충족시킵니다. 4) 과학 컴퓨팅에서 C의 효율적인 알고리즘 구현 및 데이터 처리 기능이 완전히 반영됩니다.

C는 죽지 않았지만 많은 주요 영역에서 번성했습니다 : 1) 게임 개발, 2) 시스템 프로그래밍, 3) 고성능 컴퓨팅, 4) 브라우저 및 네트워크 응용 프로그램, C는 여전히 유명한 활력 및 응용 시나리오를 보여줍니다.


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