为什么循环顺序对于 8192x8192 矩阵的高效处理至关重要？

8192 个元素的缓慢循环：了解性能损失

提供的代码通过计算九个元素的平均值来处理矩阵 img每个非边界元素的周围单元格并将结果存储在矩阵 res 中。当矩阵大小为 8192x8192 时，程序表现出显着的性能下降。

这种减慢归因于与超级对齐相关的内存管理问题。编译器会对齐内存中的数据结构以提高性能，在这种情况下，矩阵布局可能会导致内存访问效率低下。

要解决此问题，应互换平均操作中的循环顺序。循环不应按列迭代，而应按行迭代。

以下是修改后的代码：

for(j=1;j<SIZE-1;j++) {
    for(i=1;i<SIZE-1;i++) {
        res[j][i]=0;
        res[j][i] += img[j-1][i-1];
        res[j][i] += img[j  ][i-1];
        res[j][i] += img[j+1][i-1];
        res[j][i] += img[j-1][i  ];
        res[j][i] += img[j  ][i  ];
        res[j][i] += img[j+1][i  ];
        res[j][i] += img[j-1][i+1];
        res[j][i] += img[j  ][i+1];
        res[j][i] += img[j+1][i+1];
        res[j][i] /= 9;
    }
}

通过更改循环顺序，顺序内存保持访问，消除与非顺序访问相关的性能损失。

性能比较：

互换的循环结构显着提高了性能：

原始代码：

• 8191: 1.499 秒
• 8192：2.122秒
• 8193：1.582秒

交换循环：

• 8191：0.376秒
• 8192： 0.357秒
• 8193: 0.351 秒

此修改可确保高效的内存管理并解决循环 8192 个元素时性能缓慢的问题。

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