我正在寻找最快的方法来弹出大量数据。我遇到了一个非常奇怪的效果:将循环变量从unsigned更改为uint64_t,使我的电脑性能下降了50%。

基准

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <x86intrin.h>

int main(int argc, char* argv[]) {

    using namespace std;
    if (argc != 2) {
       cerr << "usage: array_size in MB" << endl;
       return -1;
    }

    uint64_t size = atol(argv[1])<<20;
    uint64_t* buffer = new uint64_t[size/8];
    char* charbuffer = reinterpret_cast<char*>(buffer);
    for (unsigned i=0; i<size; ++i)
        charbuffer[i] = rand()%256;

    uint64_t count,duration;
    chrono::time_point<chrono::system_clock> startP,endP;
    {
        startP = chrono::system_clock::now();
        count = 0;
        for( unsigned k = 0; k < 10000; k++){
            // Tight unrolled loop with unsigned
            for (unsigned i=0; i<size/8; i+=4) {
                count += _mm_popcnt_u64(buffer[i]);
                count += _mm_popcnt_u64(buffer[i+1]);
                count += _mm_popcnt_u64(buffer[i+2]);
                count += _mm_popcnt_u64(buffer[i+3]);
            }
        }
        endP = chrono::system_clock::now();
        duration = chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(endP-startP).count();
        cout << "unsigned\t" << count << '\t' << (duration/1.0E9) << " sec \t"
             << (10000.0*size)/(duration) << " GB/s" << endl;
    }
    {
        startP = chrono::system_clock::now();
        count=0;
        for( unsigned k = 0; k < 10000; k++){
            // Tight unrolled loop with uint64_t
            for (uint64_t i=0;i<size/8;i+=4) {
                count += _mm_popcnt_u64(buffer[i]);
                count += _mm_popcnt_u64(buffer[i+1]);
                count += _mm_popcnt_u64(buffer[i+2]);
                count += _mm_popcnt_u64(buffer[i+3]);
            }
        }
        endP = chrono::system_clock::now();
        duration = chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(endP-startP).count();
        cout << "uint64_t\t"  << count << '\t' << (duration/1.0E9) << " sec \t"
             << (10000.0*size)/(duration) << " GB/s" << endl;
    }

    free(charbuffer);
}

如您所见,我们创建了一个随机数据缓冲区,大小为x兆字节,其中x是从命令行读取的。然后,我们遍历缓冲区,并使用x86 popcount内在的展开版本来执行popcount。为了得到更精确的结果,我们做了10000次popcount。我们为教皇计时。在大写情况下,内部循环变量是无符号的,在小写情况下,内循环变量是uint64_t。我认为这应该没有什么区别,但事实恰恰相反。

(绝对疯狂的)结果

我这样编译它(g++版本:Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1):

g++ -O3 -march=native -std=c++11 test.cpp -o test

以下是我的Haswell Core i7-4770K CPU在3.50 GHz下运行测试1(因此1 MB随机数据)的结果:

无符号41959360000 0.401554秒26.113 GB/suint64_t 41959360000 0.759822秒13.8003 GB/s

如您所见,uint64_t版本的吞吐量仅为未签名版本的一半!问题似乎是生成了不同的程序集,但为什么?首先,我想到了一个编译器错误,所以我尝试了clang++(Ubuntu clang版本3.4-1ubuntu3):

clang++ -O3 -march=native -std=c++11 teest.cpp -o test

结果:测试1

无符号41959360000 0.398293秒26.3267 GB/suint64_t 41959360000 0.680954秒15.3986 GB/s

所以,这几乎是相同的结果,仍然很奇怪。但现在它变得超级奇怪。我将从输入读取的缓冲区大小替换为常量1,因此我更改:

uint64_t size = atol(argv[1]) << 20;

to

uint64_t size = 1 << 20;

因此,编译器现在知道编译时的缓冲区大小。也许它可以添加一些优化!以下是g++的数字:

无符号41959360000 0.509156秒20.5944 GB/suint64_t 41959360000 0.508673秒20.6139 GB/s

现在,两个版本的速度都一样快。然而,未签名的变得更慢了!它从26 GB/s下降到20 GB/s,因此用常量值替换非常量会导致非优化。说真的,我不知道这里发生了什么!但现在,要用新版本发出叮当声:

无符号41959360000 0.677009秒15.4884 GB/suint64_t 41959360000 0.676909秒15.4906 GB/s

等等,什么?现在,两个版本都降到了15GB/s的速度。因此,用常量值替换非常量甚至会导致Clang在这两种情况下的代码变慢!

我请一位拥有Ivy Bridge CPU的同事来编译我的基准测试。他得到了类似的结果,所以似乎不是哈斯韦尔。因为两个编译器在这里产生了奇怪的结果,所以它似乎也不是编译器错误。我们这里没有AMD CPU,所以我们只能使用Intel进行测试。

请再疯狂一点!

以第一个示例(带有atol(argv[1])的示例)为例,在变量之前放置一个静态变量,即:

static uint64_t size=atol(argv[1])<<20;

以下是我在g++中的结果:

无符号41959360000 0.396728秒26.4306 GB/suint64_t 41959360000 0.509484秒20.5811 GB/s

是的,又是另一种选择。我们仍然拥有u32的快速26GB/s,但我们设法获得了u64,至少从13GB/s到20GB/s版本!在我同事的电脑上,u64版本比u32版本更快,取得了最快的成绩。遗憾的是,这只适用于g++,clang++似乎不关心静态。

我的问题

你能解释一下这些结果吗?特别是:

u32和u64之间怎么会有这样的区别?用恒定缓冲区大小替换非常量如何触发更少的优化代码?静态关键字的插入如何使u64循环更快?甚至比我同事电脑上的原始代码还要快!

我知道优化是一个棘手的领域,然而,我从来没有想过这样的小变化会导致执行时间的100%差异,并且像恒定缓冲区大小这样的小因素会再次完全混合结果。当然,我总是希望有一个能够弹出26GB/s的版本。我能想到的唯一可靠的方法是复制粘贴本例的程序集并使用内联程序集。这是我摆脱那些似乎热衷于小改动的编译器的唯一方法。你怎么认为?有没有其他方法可以可靠地获得性能最高的代码?

拆卸

以下是各种结果的分解:

g++/u32/non const bufsize的26 GB/s版本:

0x400af8:
lea 0x1(%rdx),%eax
popcnt (%rbx,%rax,8),%r9
lea 0x2(%rdx),%edi
popcnt (%rbx,%rcx,8),%rax
lea 0x3(%rdx),%esi
add %r9,%rax
popcnt (%rbx,%rdi,8),%rcx
add $0x4,%edx
add %rcx,%rax
popcnt (%rbx,%rsi,8),%rcx
add %rcx,%rax
mov %edx,%ecx
add %rax,%r14
cmp %rbp,%rcx
jb 0x400af8

g++/u64/non-const bufsize的13 GB/s版本:

0x400c00:
popcnt 0x8(%rbx,%rdx,8),%rcx
popcnt (%rbx,%rdx,8),%rax
add %rcx,%rax
popcnt 0x10(%rbx,%rdx,8),%rcx
add %rcx,%rax
popcnt 0x18(%rbx,%rdx,8),%rcx
add $0x4,%rdx
add %rcx,%rax
add %rax,%r12
cmp %rbp,%rdx
jb 0x400c00

clang++/u64/non-const bufsize的15 GB/s版本:

0x400e50:
popcnt (%r15,%rcx,8),%rdx
add %rbx,%rdx
popcnt 0x8(%r15,%rcx,8),%rsi
add %rdx,%rsi
popcnt 0x10(%r15,%rcx,8),%rdx
add %rsi,%rdx
popcnt 0x18(%r15,%rcx,8),%rbx
add %rdx,%rbx
add $0x4,%rcx
cmp %rbp,%rcx
jb 0x400e50

g++/u32&u64/const bufsize的20 GB/s版本:

0x400a68:
popcnt (%rbx,%rdx,1),%rax
popcnt 0x8(%rbx,%rdx,1),%rcx
add %rax,%rcx
popcnt 0x10(%rbx,%rdx,1),%rax
add %rax,%rcx
popcnt 0x18(%rbx,%rdx,1),%rsi
add $0x20,%rdx
add %rsi,%rcx
add %rcx,%rbp
cmp $0x100000,%rdx
jne 0x400a68

clang++/u32&u64/const bufsize的15 GB/s版本:

0x400dd0:
popcnt (%r14,%rcx,8),%rdx
add %rbx,%rdx
popcnt 0x8(%r14,%rcx,8),%rsi
add %rdx,%rsi
popcnt 0x10(%r14,%rcx,8),%rdx
add %rsi,%rdx
popcnt 0x18(%r14,%rcx,8),%rbx
add %rdx,%rbx
add $0x4,%rcx
cmp $0x20000,%rcx
jb 0x400dd0

有趣的是,最快(26 GB/s)的版本也是最长的!这似乎是唯一使用lea的解决方案。一些版本使用jb跳转,其他版本使用jne。但除此之外,所有版本似乎都具有可比性。我不知道100%的性能差距可能来自何处,但我不太擅长破译汇编。最慢的(13 GB/s)版本看起来甚至非常短而且很好。有人能解释一下吗?

经验教训

无论这个问题的答案是什么;我已经了解到,在真正的热循环中,每一个细节都很重要,即使是看起来与热代码没有任何关联的细节。我从未想过循环变量使用什么类型,但正如您所看到的那样,这样一个微小的更改可以产生100%的差异!即使缓冲区的存储类型也会产生巨大的差异,正如我们在大小变量前面插入静态关键字所看到的那样!将来,当编写对系统性能至关重要的非常紧凑和热循环时,我将始终在各种编译器上测试各种替代方案。

有趣的是,尽管我已经展开了四次循环,但性能差异仍然很大。因此,即使展开,仍可能会受到重大性能偏差的影响。很有趣。


当前回答

您是否尝试过将-funroll循环-fprefetch循环数组传递给GCC?

通过这些额外的优化,我得到了以下结果:

[1829] /tmp/so_25078285 $ cat /proc/cpuinfo |grep CPU|head -n1
model name      : Intel(R) Core(TM) i3-3225 CPU @ 3.30GHz
[1829] /tmp/so_25078285 $ g++ --version|head -n1
g++ (Ubuntu/Linaro 4.7.3-1ubuntu1) 4.7.3

[1829] /tmp/so_25078285 $ g++ -O3 -march=native -std=c++11 test.cpp -o test_o3
[1829] /tmp/so_25078285 $ g++ -O3 -march=native -funroll-loops -fprefetch-loop-arrays -std=c++11     test.cpp -o test_o3_unroll_loops__and__prefetch_loop_arrays

[1829] /tmp/so_25078285 $ ./test_o3 1
unsigned        41959360000     0.595 sec       17.6231 GB/s
uint64_t        41959360000     0.898626 sec    11.6687 GB/s

[1829] /tmp/so_25078285 $ ./test_o3_unroll_loops__and__prefetch_loop_arrays 1
unsigned        41959360000     0.618222 sec    16.9612 GB/s
uint64_t        41959360000     0.407304 sec    25.7443 GB/s

其他回答

这不是一个答案,但如果我把结果放在评论中,很难阅读。

我用Mac Pro(Westmere 6核Xeon 3.33 GHz)得到了这些结果。

clang with uint64_t size=环礁(argv[1])<<20;

unsigned    41950110000 0.811198 sec    12.9263 GB/s
uint64_t    41950110000 0.622884 sec    16.8342 GB/s

uint64_t size=1<<20时发出叮当声;

unsigned    41950110000 0.623406 sec    16.8201 GB/s
uint64_t    41950110000 0.623685 sec    16.8126 GB/s

我还试图:

颠倒测试顺序,结果相同,因此排除了缓存因子。使用相反的for语句:for(uint64_t i=size/8;i>0;i-=4)。这给出了相同的结果,并证明了编译足够聪明,不会在每次迭代中将大小除以8(如预期)。

这是我的猜测:

速度系数分为三部分:

代码缓存:uint64_t版本的代码大小更大,但这对我的Xeon CPU没有影响。这会使64位版本变慢。使用的说明。不仅要注意循环计数,还要注意在两个版本上使用32位和64位索引访问缓冲区。访问具有64位偏移量的指针需要专用的64位寄存器和寻址,而对于32位偏移量,可以使用立即数。这可能会使32位版本更快。指令仅在64位编译(即预取)时发出。这使64位速度更快。

这三个因素与观察到的看似矛盾的结果相吻合。

您是否尝试过将缩减步骤移出循环?现在您有一个真正不需要的数据依赖关系。

Try:

  uint64_t subset_counts[4] = {};
  for( unsigned k = 0; k < 10000; k++){
     // Tight unrolled loop with unsigned
     unsigned i=0;
     while (i < size/8) {
        subset_counts[0] += _mm_popcnt_u64(buffer[i]);
        subset_counts[1] += _mm_popcnt_u64(buffer[i+1]);
        subset_counts[2] += _mm_popcnt_u64(buffer[i+2]);
        subset_counts[3] += _mm_popcnt_u64(buffer[i+3]);
        i += 4;
     }
  }
  count = subset_counts[0] + subset_counts[1] + subset_counts[2] + subset_counts[3];

还有一些奇怪的别名,我不确定是否符合严格的别名规则。

我编写了一个等效的C程序进行实验,我可以确认这种奇怪的行为。此外,gcc认为64位整数(无论如何可能是size_t…)会更好,因为使用uint_fast32_t会导致gcc使用64位uint。我在大会上做了一些手脚:只需取32位版本,在程序的内部popcount循环中用64位版本替换所有32位指令/寄存器。观察:代码与32位版本一样快!这显然是一个错误,因为变量的大小不是真正的64位,因为程序的其他部分仍然使用32位版本,但只要内部popcount循环控制性能,这是一个好的开始。然后,我从32位版本的程序中复制了内循环代码,将其修改为64位,并修改了寄存器,使其成为64位版本的内循环的替代品。此代码的运行速度也与32位版本一样快。我的结论是,这是编译器糟糕的指令调度,而不是32位指令的实际速度/延迟优势。(注意:我砍断了组件,可能在没有注意到的情况下打碎了一些东西。我不这么认为。)

好的,我想提供一个小的答案,回答OP提出的一个子问题,这些问题似乎在现有问题中没有解决。注意,我没有做过任何测试、代码生成或反汇编,只是想分享一个想法,供其他人可能阐述。

为什么静态会改变性能?

问题所在的行:uint64_t大小=环礁(argv[1])<<20;

简短回答

我将查看为访问大小而生成的程序集,看看是否有非静态版本涉及的指针间接寻址的额外步骤。

长答案

由于变量只有一个副本,无论它是否声明为静态,大小也不会改变,所以我的理论是,不同之处在于用于支持变量的内存的位置,以及它在代码中的使用位置。

好的,从显而易见的开始,记住函数的所有局部变量(连同参数)都在堆栈上提供了空间,用作存储。现在,显然,main()的堆栈帧永远不会清理,只生成一次。好吧,让它静止下来怎么样?那么,在这种情况下,编译器知道在进程的全局数据空间中保留空间,因此不能通过删除堆栈帧来清除位置。但是,我们只有一个位置,所以有什么区别?我怀疑这与如何引用堆栈上的内存位置有关。

当编译器生成符号表时,它只为标签和相关属性(如大小等)创建一个条目。它知道必须在内存中保留适当的空间,但直到稍后进行活动性分析和可能的寄存器分配后才真正选择该位置。那么,链接器如何知道为最终汇编代码提供给机器代码的地址?它要么知道最终位置,要么知道如何到达该位置。对于堆栈,引用基于位置的一个或两个元素非常简单,即指向堆栈帧的指针,然后指向帧的偏移量。这基本上是因为链接器无法在运行前知道堆栈框架的位置。

缺点:虚假数据依赖性(编译器甚至不知道)

在Sandy/Ivy Bridge和Haswell处理器上,指令:

popcnt  src, dest

似乎对目标寄存器dest有错误的依赖性。即使该指令只向其写入数据,该指令仍将等待dest就绪后再执行。这种错误的依赖性(现在)被Intel记录为勘误表HSD146(Haswell)和SKL029(Skylake)

Skylake为lzcnt和tzcnt修复了此问题。Cannon Lake(和Ice Lake)为popcnt修复了这个问题。bsf/bsr具有真正的输出依赖性:对于输入=0,输出未修改。(但无法利用内部函数的优势——只有AMD记录了它,编译器不会公开它。)

(是的,这些指令都在同一个执行单元上运行)。


这种依赖性不仅仅支持单个循环迭代中的4个popcnt。它可以跨循环迭代,使得处理器无法并行化不同的循环迭代。

无符号vs.uint64_t和其他调整不会直接影响问题。但它们会影响将寄存器分配给变量的寄存器分配器。

在您的案例中,速度是由于寄存器分配器决定执行的操作而导致的(错误)依赖链的直接结果。

13 GB/s有一个链:popcnt add popcnt popcnt→ 下一次迭代15 GB/s有一个链:popcnt add popcnt add→ 下一次迭代20 GB/s有一条链:popcnt popcnt→ 下一次迭代26 GB/s有一条链:popcnt popcnt→ 下一次迭代

20 GB/s和26 GB/s之间的差异似乎是间接寻址的一个小瑕疵。无论哪种方式,一旦达到这个速度,处理器就会开始遇到其他瓶颈。


为了测试这一点,我使用了内联程序集来绕过编译器,得到我想要的程序集。我还拆分了count变量,以打破可能会干扰基准测试的所有其他依赖关系。

以下是结果:

Sandy Bridge Xeon@3.5 GHz:(可在底部找到完整的测试代码)

GCC 4.6.3:g++popcnt.cpp-std=c++0x-O3-save temps-march=本地Ubuntu 12

不同寄存器:18.6195 GB/s

.L4:
    movq    (%rbx,%rax,8), %r8
    movq    8(%rbx,%rax,8), %r9
    movq    16(%rbx,%rax,8), %r10
    movq    24(%rbx,%rax,8), %r11
    addq    $4, %rax

    popcnt %r8, %r8
    add    %r8, %rdx
    popcnt %r9, %r9
    add    %r9, %rcx
    popcnt %r10, %r10
    add    %r10, %rdi
    popcnt %r11, %r11
    add    %r11, %rsi

    cmpq    $131072, %rax
    jne .L4

相同寄存器:8.49272 GB/s

.L9:
    movq    (%rbx,%rdx,8), %r9
    movq    8(%rbx,%rdx,8), %r10
    movq    16(%rbx,%rdx,8), %r11
    movq    24(%rbx,%rdx,8), %rbp
    addq    $4, %rdx

    # This time reuse "rax" for all the popcnts.
    popcnt %r9, %rax
    add    %rax, %rcx
    popcnt %r10, %rax
    add    %rax, %rsi
    popcnt %r11, %rax
    add    %rax, %r8
    popcnt %rbp, %rax
    add    %rax, %rdi

    cmpq    $131072, %rdx
    jne .L9

断链的相同寄存器:17.8869 GB/s

.L14:
    movq    (%rbx,%rdx,8), %r9
    movq    8(%rbx,%rdx,8), %r10
    movq    16(%rbx,%rdx,8), %r11
    movq    24(%rbx,%rdx,8), %rbp
    addq    $4, %rdx

    # Reuse "rax" for all the popcnts.
    xor    %rax, %rax    # Break the cross-iteration dependency by zeroing "rax".
    popcnt %r9, %rax
    add    %rax, %rcx
    popcnt %r10, %rax
    add    %rax, %rsi
    popcnt %r11, %rax
    add    %rax, %r8
    popcnt %rbp, %rax
    add    %rax, %rdi

    cmpq    $131072, %rdx
    jne .L14

那么编译器出了什么问题?

GCC和Visual Studio似乎都没有意识到popcnt有这样一个错误的依赖关系。然而,这些错误的依赖关系并不罕见。这只是编译器是否意识到的问题。

popcnt并不是最常用的指令。因此,一个主要的编译器可能会漏掉这样的内容,这并不奇怪。似乎也没有任何文档提到这个问题。如果英特尔不披露,那么在有人偶然发现之前,外界不会知道。

(更新:从4.9.2版开始,GCC意识到这种错误依赖性,并在启用优化时生成代码来补偿它。其他供应商的主要编译器,包括Clang、MSVC,甚至英特尔自己的ICC,都还没有意识到这种微体系结构错误,不会发出补偿它的代码。)

为什么CPU有这样的错误依赖性?

我们可以推测:它与bsf/bsr运行在同一个执行单元上,后者确实具有输出依赖性。(POPCNT是如何在硬件中实现的?)。对于这些指令,英特尔将input=0的整数结果记录为“undefined”(ZF=1),但英特尔硬件实际上提供了更有力的保证,以避免损坏旧软件:未修改输出。AMD记录了这种行为。

大概是不方便让这个执行单元的一些uop依赖于输出,但其他的不依赖于输出。

AMD处理器似乎没有这种错误的依赖性。


完整的测试代码如下:

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <x86intrin.h>

int main(int argc, char* argv[]) {

   using namespace std;
   uint64_t size=1<<20;

   uint64_t* buffer = new uint64_t[size/8];
   char* charbuffer=reinterpret_cast<char*>(buffer);
   for (unsigned i=0;i<size;++i) charbuffer[i]=rand()%256;

   uint64_t count,duration;
   chrono::time_point<chrono::system_clock> startP,endP;
   {
      uint64_t c0 = 0;
      uint64_t c1 = 0;
      uint64_t c2 = 0;
      uint64_t c3 = 0;
      startP = chrono::system_clock::now();
      for( unsigned k = 0; k < 10000; k++){
         for (uint64_t i=0;i<size/8;i+=4) {
            uint64_t r0 = buffer[i + 0];
            uint64_t r1 = buffer[i + 1];
            uint64_t r2 = buffer[i + 2];
            uint64_t r3 = buffer[i + 3];
            __asm__(
                "popcnt %4, %4  \n\t"
                "add %4, %0     \n\t"
                "popcnt %5, %5  \n\t"
                "add %5, %1     \n\t"
                "popcnt %6, %6  \n\t"
                "add %6, %2     \n\t"
                "popcnt %7, %7  \n\t"
                "add %7, %3     \n\t"
                : "+r" (c0), "+r" (c1), "+r" (c2), "+r" (c3)
                : "r"  (r0), "r"  (r1), "r"  (r2), "r"  (r3)
            );
         }
      }
      count = c0 + c1 + c2 + c3;
      endP = chrono::system_clock::now();
      duration=chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(endP-startP).count();
      cout << "No Chain\t" << count << '\t' << (duration/1.0E9) << " sec \t"
            << (10000.0*size)/(duration) << " GB/s" << endl;
   }
   {
      uint64_t c0 = 0;
      uint64_t c1 = 0;
      uint64_t c2 = 0;
      uint64_t c3 = 0;
      startP = chrono::system_clock::now();
      for( unsigned k = 0; k < 10000; k++){
         for (uint64_t i=0;i<size/8;i+=4) {
            uint64_t r0 = buffer[i + 0];
            uint64_t r1 = buffer[i + 1];
            uint64_t r2 = buffer[i + 2];
            uint64_t r3 = buffer[i + 3];
            __asm__(
                "popcnt %4, %%rax   \n\t"
                "add %%rax, %0      \n\t"
                "popcnt %5, %%rax   \n\t"
                "add %%rax, %1      \n\t"
                "popcnt %6, %%rax   \n\t"
                "add %%rax, %2      \n\t"
                "popcnt %7, %%rax   \n\t"
                "add %%rax, %3      \n\t"
                : "+r" (c0), "+r" (c1), "+r" (c2), "+r" (c3)
                : "r"  (r0), "r"  (r1), "r"  (r2), "r"  (r3)
                : "rax"
            );
         }
      }
      count = c0 + c1 + c2 + c3;
      endP = chrono::system_clock::now();
      duration=chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(endP-startP).count();
      cout << "Chain 4   \t"  << count << '\t' << (duration/1.0E9) << " sec \t"
            << (10000.0*size)/(duration) << " GB/s" << endl;
   }
   {
      uint64_t c0 = 0;
      uint64_t c1 = 0;
      uint64_t c2 = 0;
      uint64_t c3 = 0;
      startP = chrono::system_clock::now();
      for( unsigned k = 0; k < 10000; k++){
         for (uint64_t i=0;i<size/8;i+=4) {
            uint64_t r0 = buffer[i + 0];
            uint64_t r1 = buffer[i + 1];
            uint64_t r2 = buffer[i + 2];
            uint64_t r3 = buffer[i + 3];
            __asm__(
                "xor %%rax, %%rax   \n\t"   // <--- Break the chain.
                "popcnt %4, %%rax   \n\t"
                "add %%rax, %0      \n\t"
                "popcnt %5, %%rax   \n\t"
                "add %%rax, %1      \n\t"
                "popcnt %6, %%rax   \n\t"
                "add %%rax, %2      \n\t"
                "popcnt %7, %%rax   \n\t"
                "add %%rax, %3      \n\t"
                : "+r" (c0), "+r" (c1), "+r" (c2), "+r" (c3)
                : "r"  (r0), "r"  (r1), "r"  (r2), "r"  (r3)
                : "rax"
            );
         }
      }
      count = c0 + c1 + c2 + c3;
      endP = chrono::system_clock::now();
      duration=chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(endP-startP).count();
      cout << "Broken Chain\t"  << count << '\t' << (duration/1.0E9) << " sec \t"
            << (10000.0*size)/(duration) << " GB/s" << endl;
   }

   free(charbuffer);
}

同样有趣的基准可以在这里找到:http://pastebin.com/kbzgL8si该基准会改变(false)依赖链中popcnt的数量。

False Chain 0:  41959360000 0.57748 sec     18.1578 GB/s
False Chain 1:  41959360000 0.585398 sec    17.9122 GB/s
False Chain 2:  41959360000 0.645483 sec    16.2448 GB/s
False Chain 3:  41959360000 0.929718 sec    11.2784 GB/s
False Chain 4:  41959360000 1.23572 sec     8.48557 GB/s