为什么循环 8192 个元素的数组会突然减慢我的程序速度？

为什么程序在循环 8192 个元素时速度变慢

考虑以下代码片段：

#define SIZE 8192
float img[SIZE][SIZE]; // input image
float res[SIZE][SIZE]; // result of mean filter

int main() {
    // Initialization
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            img[j][i] = (2 * j + i) % 8196;
        }
    }

    // Matrix processing - applying mean filter
    for (int i = 1; i < SIZE - 1; i++) {
        for (int j = 1; j < SIZE - 1; j++) {
            res[j][i] = 0;
            for (int k = -1; k < 2; k++) {
                for (int l = -1; l < 2; l++) {
                    res[j][i] += img[j + l][i + k];
                }
            }
            res[j][i] /= 9;
        }
    }
}

此代码展示性能变化取决于 SIZE 的值，如其执行所示次数：

• 大小 = 8191：3.44 秒
• 大小 = 8192：7.20 秒
• 大小 = 8193：3.18秒

了解问题

执行时间的差异可以归因于一个称为超级对齐的已知问题：

• 当 SIZE 是 2048 的倍数时（即， 8192 在本例中），以特定模式访问元素会触发效率较低的内存布局。

内存管理

Malloc/free 不直接负责性能差异。

外循环排序

此代码中的另一个关键问题是外循环的顺序。原始代码按列迭代矩阵，而按行迭代对于内存访问效率更高。

解决方案

为了缓解性能问题，外层循环应互换：

    for (int j = 1; j < SIZE - 1; j++) {
        for (int i = 1; i < SIZE - 1; i++) {
            res[j][i] = 0;
            for (int k = -1; k < 2; k++) {
                for (int l = -1; l < 2; l++) {
                    res[j][i] += img[j + l][i + k];
                }
            }
            res[j][i] /= 9;
        }
    }

性能改进

互换外层循环后，性能显着提升：

• SIZE = 8191: 0.376 秒
• SIZE = 8192: 0.357 秒
• 大小 = 8193： 0.351 秒

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