快取友善與快取不友善的程式碼：有什麼區別以及如何編寫快取高效的程式碼？

快取友善與快取不友善程式碼：綜合指南

「快取不友善」與「快取不友善」之間有什麼區別“緩存友好”代碼？

程式碼與快取互動的效率顯著影響其效能。快取不友善的程式碼會導致頻繁的快取未命中，從而導致資料檢索不必要的延遲。相比之下，快取友善的程式碼可以最大限度地提高快取利用率，從而減少快取未命中並提高效能。

如何寫快取高效的程式碼

最佳化快取程式碼效率，考慮以下原則：

1.了解記憶體層次結構：
現代電腦採用記憶體層次結構，其中暫存器最快，DRAM 最慢。緩存以不同的速度和容量彌補了這一差距。快取在減少延遲方面發揮著至關重要的作用，而延遲是無法透過增加頻寬來克服的。

2.局部性原理：
快取友善的程式碼利用了局部性原理，這表明經常存取的資料很可能很快就會再次存取。透過利用時間和空間局部性的方式組織數據，可以最大限度地減少快取未命中。

3.使用快取友善的資料結構：
資料結構的選擇可以顯著影響快取利用率。考慮像 std::vector 這樣的資料結構，它連續儲存元素，或 std::array，它提供比 std::vector 更有效的記憶體管理。

4。利用資料的隱式結構：
了解資料的底層結構可以進行最佳化。例如，在二維數組中，與行優先排序（例如 C 使用）相比，列優先排序（例如 Fortran 使用）可以最佳化快取利用率。這是因為存取以列優先順序連續儲存的元素可以更有效地利用快取行。

5.避免不可預測的分支：
分支使編譯器最佳化快取程式碼變得困難。基於循環索引或其他模式的可預測分支優於不可預測分支，以最大化快取使用率。

6.限制虛擬函數呼叫：
在 C 中，如果過度使用虛擬函數，可能會導致查找期間快取未命中。具有可預測呼叫模式的非虛擬方法的快取效能通常會更好。

7。注意錯誤共用：
在多核心環境中，當快取行包含不同處理器頻繁存取的共用資料時，可能會發生錯誤共用。當多個處理器覆蓋共享資料時，這可能會導致快取未命中。適當的記憶體對齊可以緩解這個問題。

結論：

編寫快取高效的程式碼需要了解記憶體層次結構和資料局部性。透過實施上述原則和技術，開發人員可以優化程式碼以更好地利用緩存，從而提高效能並減少延遲。

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