用64位替换32位循环计数器会导致英特尔CPU上_mm_popcnt_u64的性能偏差

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;

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

这不是一个答案，而是2021少数编译器的反馈。在Intel CoffeeLake 9900k上。

使用Microsoft编译器（VS2019），工具集v142：

无符号209695540000 1.8322秒28.6152 GB/suint64_t 209695540000 3.08764秒16.9802 GB/s

使用Intel编译器2021：

无符号209695540000 1.70845秒30.688 GB/suint64_t 209695540000 1.57956秒33.1921 GB/s

根据Mysticial的回答，英特尔编译器知道虚假数据依赖性，但不知道微软编译器。

对于英特尔编译器，我使用了/QxHost（优化CPU的架构，即主机的架构）/Oi（启用内部函数）和#include<nmmintrin.h>，而不是#include<immintrin.h>。

完整编译命令：/GS/W3/QxHost/Gy/Zi/O2/D“NDEBUG”/D“_CONSOLE”/D”_UNICODE“/D”UNICODE“/Qipo/Zc:forScope/Oi/MD/Fa“x64 \ Release \”/EHsc/nologo/Fo“x64 \ Release\”//fprofile instr use“x64 \ Release\”/Fp“x64 \发布\ Benchmark.pch”。

ICC的反编译（IDA 7.5）程序集：

int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp)
{
  int v6; // er13
  _BYTE *v8; // rsi
  unsigned int v9; // edi
  unsigned __int64 i; // rbx
  unsigned __int64 v11; // rdi
  int v12; // ebp
  __int64 v13; // r14
  __int64 v14; // rbx
  unsigned int v15; // eax
  unsigned __int64 v16; // rcx
  unsigned int v17; // eax
  unsigned __int64 v18; // rcx
  __int64 v19; // rdx
  unsigned int v20; // eax
  int result; // eax
  std::ostream *v23; // rbx
  char v24; // dl
  std::ostream *v33; // rbx
  std::ostream *v41; // rbx
  __int64 v42; // rdx
  unsigned int v43; // eax
  int v44; // ebp
  __int64 v45; // r14
  __int64 v46; // rbx
  unsigned __int64 v47; // rax
  unsigned __int64 v48; // rax
  std::ostream *v50; // rdi
  char v51; // dl
  std::ostream *v58; // rdi
  std::ostream *v60; // rdi
  __int64 v61; // rdx
  unsigned int v62; // eax

  __asm
  {
    vmovdqa [rsp+98h+var_58], xmm8
    vmovapd [rsp+98h+var_68], xmm7
    vmovapd [rsp+98h+var_78], xmm6
  }
  if ( argc == 2 )
  {
    v6 = atol(argv[1]) << 20;
    _R15 = v6;
    v8 = operator new[](v6);
    if ( v6 )
    {
      v9 = 1;
      for ( i = 0i64; i < v6; i = v9++ )
        v8[i] = rand();
    }
    v11 = (unsigned __int64)v6 >> 3;
    v12 = 0;
    v13 = Xtime_get_ticks_0();
    v14 = 0i64;
    do
    {
      if ( v6 )
      {
        v15 = 4;
        v16 = 0i64;
        do
        {
          v14 += __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v16])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v15 - 24])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v15 - 16])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v15 - 8]);
          v16 = v15;
          v15 += 4;
        }
        while ( v11 > v16 );
        v17 = 4;
        v18 = 0i64;
        do
        {
          v14 += __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v18])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v17 - 24])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v17 - 16])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v17 - 8]);
          v18 = v17;
          v17 += 4;
        }
        while ( v11 > v18 );
      }
      v12 += 2;
    }
    while ( v12 != 10000 );
    _RBP = 100 * (Xtime_get_ticks_0() - v13);
    std::operator___std::char_traits_char___(std::cout, "unsigned\t");
    v23 = (std::ostream *)std::ostream::operator<<(std::cout, v14);
    std::operator___std::char_traits_char____0(v23, v24);
    __asm
    {
      vmovq   xmm0, rbp
      vmovdqa xmm8, cs:__xmm@00000000000000004530000043300000
      vpunpckldq xmm0, xmm0, xmm8
      vmovapd xmm7, cs:__xmm@45300000000000004330000000000000
      vsubpd  xmm0, xmm0, xmm7
      vpermilpd xmm1, xmm0, 1
      vaddsd  xmm6, xmm1, xmm0
      vdivsd  xmm1, xmm6, cs:__real@41cdcd6500000000
    }
    v33 = (std::ostream *)std::ostream::operator<<(v23);
    std::operator___std::char_traits_char___(v33, " sec \t");
    __asm
    {
      vmovq   xmm0, r15
      vpunpckldq xmm0, xmm0, xmm8
      vsubpd  xmm0, xmm0, xmm7
      vpermilpd xmm1, xmm0, 1
      vaddsd  xmm0, xmm1, xmm0
      vmulsd  xmm7, xmm0, cs:__real@40c3880000000000
      vdivsd  xmm1, xmm7, xmm6
    }
    v41 = (std::ostream *)std::ostream::operator<<(v33);
    std::operator___std::char_traits_char___(v41, " GB/s");
    LOBYTE(v42) = 10;
    v43 = std::ios::widen((char *)v41 + *(int *)(*(_QWORD *)v41 + 4i64), v42);
    std::ostream::put(v41, v43);
    std::ostream::flush(v41);
    v44 = 0;
    v45 = Xtime_get_ticks_0();
    v46 = 0i64;
    do
    {
      if ( v6 )
      {
        v47 = 0i64;
        do
        {
          v46 += __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v47])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v47 + 8])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v47 + 16])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v47 + 24]);
          v47 += 4i64;
        }
        while ( v47 < v11 );
        v48 = 0i64;
        do
        {
          v46 += __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v48])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v48 + 8])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v48 + 16])
               + __popcnt(*(_QWORD *)&v8[8 * v48 + 24]);
          v48 += 4i64;
        }
        while ( v48 < v11 );
      }
      v44 += 2;
    }
    while ( v44 != 10000 );
    _RBP = 100 * (Xtime_get_ticks_0() - v45);
    std::operator___std::char_traits_char___(std::cout, "uint64_t\t");
    v50 = (std::ostream *)std::ostream::operator<<(std::cout, v46);
    std::operator___std::char_traits_char____0(v50, v51);
    __asm
    {
      vmovq   xmm0, rbp
      vpunpckldq xmm0, xmm0, cs:__xmm@00000000000000004530000043300000
      vsubpd  xmm0, xmm0, cs:__xmm@45300000000000004330000000000000
      vpermilpd xmm1, xmm0, 1
      vaddsd  xmm6, xmm1, xmm0
      vdivsd  xmm1, xmm6, cs:__real@41cdcd6500000000
    }
    v58 = (std::ostream *)std::ostream::operator<<(v50);
    std::operator___std::char_traits_char___(v58, " sec \t");
    __asm { vdivsd  xmm1, xmm7, xmm6 }
    v60 = (std::ostream *)std::ostream::operator<<(v58);
    std::operator___std::char_traits_char___(v60, " GB/s");
    LOBYTE(v61) = 10;
    v62 = std::ios::widen((char *)v60 + *(int *)(*(_QWORD *)v60 + 4i64), v61);
    std::ostream::put(v60, v62);
    std::ostream::flush(v60);
    free(v8);
    result = 0;
  }
  else
  {
    std::operator___std::char_traits_char___(std::cerr, "usage: array_size in MB");
    LOBYTE(v19) = 10;
    v20 = std::ios::widen((char *)&std::cerr + *((int *)std::cerr + 1), v19);
    std::ostream::put(std::cerr, v20);
    std::ostream::flush(std::cerr);
    result = -1;
  }
  __asm
  {
    vmovaps xmm6, [rsp+98h+var_78]
    vmovaps xmm7, [rsp+98h+var_68]
    vmovaps xmm8, [rsp+98h+var_58]
  }
  return result;
}

和主管道的拆卸：

.text:0140001000    .686p
.text:0140001000    .mmx
.text:0140001000    .model flat
.text:0140001000
.text:0140001000 ; ===========================================================================
.text:0140001000
.text:0140001000 ; Segment type: Pure code
.text:0140001000 ; Segment permissions: Read/Execute
.text:0140001000 _text           segment para public 'CODE' use64
.text:0140001000    assume cs:_text
.text:0140001000    ;org 140001000h
.text:0140001000    assume es:nothing, ss:nothing, ds:_data, fs:nothing, gs:nothing
.text:0140001000
.text:0140001000 ; =============== S U B R O U T I N E =======================================
.text:0140001000
.text:0140001000
.text:0140001000 ; int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp)
.text:0140001000 main            proc near      ; CODE XREF: __scrt_common_main_seh+107↓p
.text:0140001000      ; DATA XREF: .pdata:ExceptionDir↓o
.text:0140001000
.text:0140001000 var_78          = xmmword ptr -78h
.text:0140001000 var_68          = xmmword ptr -68h
.text:0140001000 var_58          = xmmword ptr -58h
.text:0140001000
.text:0140001000    push    r15
.text:0140001002    push    r14
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.text:014000134E    mov     rcx, rax        ; std::ostream *
.text:0140001351    call    std__operator___std__char_traits_char____0
.text:0140001356    vmovq   xmm0, rbp
.text:014000135B    vpunpckldq xmm0, xmm0, cs:__xmm@00000000000000004530000043300000
.text:0140001363    vsubpd  xmm0, xmm0, cs:__xmm@45300000000000004330000000000000
.text:014000136B    vpermilpd xmm1, xmm0, 1
.text:0140001371    vaddsd  xmm6, xmm1, xmm0
.text:0140001375    vdivsd  xmm1, xmm6, cs:__real@41cdcd6500000000
.text:014000137D    mov     rcx, rdi
.text:0140001380    call    r12 ; std::ostream::operator<<(double) ; std::ostream::operator<<(double)
.text:0140001383    mov     rdi, rax
.text:0140001386    lea     rdx, aSec       ; " sec \t"
.text:014000138D    mov     rcx, rax        ; std::ostream *
.text:0140001390    call    std__operator___std__char_traits_char___
.text:0140001395    vdivsd  xmm1, xmm7, xmm6
.text:0140001399    mov     rcx, rdi
.text:014000139C    call    r12 ; std::ostream::operator<<(double) ; std::ostream::operator<<(double)
.text:014000139F    mov     rdi, rax
.text:01400013A2    lea     rdx, aGbS       ; " GB/s"
.text:01400013A9    mov     rcx, rax        ; std::ostream *
.text:01400013AC    call    std__operator___std__char_traits_char___
.text:01400013B1    mov     rax, [rdi]
.text:01400013B4    movsxd  rcx, dword ptr [rax+4]
.text:01400013B8    add     rcx, rdi
.text:01400013BB    mov     dl, 0Ah
.text:01400013BD    call    cs:__imp_?widen@?$basic_ios@DU?$char_traits@D@std@@@std@@QEBADD@Z ; std::ios::widen(char)
.text:01400013C3    mov     rcx, rdi
.text:01400013C6    mov     edx, eax
.text:01400013C8    call    cs:__imp_?put@?$basic_ostream@DU?$char_traits@D@std@@@std@@QEAAAEAV12@D@Z ; std::ostream::put(char)
.text:01400013CE    mov     rcx, rdi
.text:01400013D1    call    cs:__imp_?flush@?$basic_ostream@DU?$char_traits@D@std@@@std@@QEAAAEAV12@XZ ; std::ostream::flush(void)
.text:01400013D7    mov     rcx, rsi        ; Block
.text:01400013DA    call    cs:__imp_free
.text:01400013E0    xor     eax, eax
.text:01400013E2
.text:01400013E2 loc_1400013E2:    ; CODE XREF: main+17F↑j
.text:01400013E2    vmovaps xmm6, [rsp+98h+var_78]
.text:01400013E8    vmovaps xmm7, [rsp+98h+var_68]
.text:01400013EE    vmovaps xmm8, [rsp+98h+var_58]
.text:01400013F4    add     rsp, 58h
.text:01400013F8    pop     rbx
.text:01400013F9    pop     rbp
.text:01400013FA    pop     rdi
.text:01400013FB    pop     rsi
.text:01400013FC    pop     r12
.text:01400013FE    pop     r13
.text:0140001400    pop     r14
.text:0140001402    pop     r15
.text:0140001404    retn
.text:0140001404 main            endp

咖啡湖规范更新“POPCNT指令执行时间可能比预期更长”。

2021-01-30 02:44:14

其他回答

我在Visual Studio 2013 Express中尝试了这一点，使用了指针而不是索引，这稍微加快了进程。我怀疑这是因为寻址是偏移+寄存器，而不是偏移+寄存器+（寄存器<<3）。C++代码。

   uint64_t* bfrend = buffer+(size/8);
   uint64_t* bfrptr;

// ...

   {
      startP = chrono::system_clock::now();
      count = 0;
      for (unsigned k = 0; k < 10000; k++){
         // Tight unrolled loop with uint64_t
         for (bfrptr = buffer; bfrptr < bfrend;){
            count += __popcnt64(*bfrptr++);
            count += __popcnt64(*bfrptr++);
            count += __popcnt64(*bfrptr++);
            count += __popcnt64(*bfrptr++);
         }
      }
      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;
   }

程序集代码：r10=bfrptr，r15=bfrend，rsi=计数，rdi=缓冲区，r13=k：

$LL5@main:
        mov     r10, rdi
        cmp     rdi, r15
        jae     SHORT $LN4@main
        npad    4
$LL2@main:
        mov     rax, QWORD PTR [r10+24]
        mov     rcx, QWORD PTR [r10+16]
        mov     r8, QWORD PTR [r10+8]
        mov     r9, QWORD PTR [r10]
        popcnt  rdx, rax
        popcnt  rax, rcx
        add     rdx, rax
        popcnt  rax, r8
        add     r10, 32
        add     rdx, rax
        popcnt  rax, r9
        add     rsi, rax
        add     rsi, rdx
        cmp     r10, r15
        jb      SHORT $LL2@main
$LN4@main:
        dec     r13
        jne     SHORT $LL5@main

2014-08-02 03:48:08

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。

2019-01-29 20:32:41

我无法给出权威的答案，但提供了一个可能原因的概述。该参考非常清楚地表明，对于循环主体中的指令，延迟和吞吐量之间的比率为3:1。它还显示了多重调度的效果。由于在现代x86处理器中有三个整数单元，因此通常可以在每个周期中分配三个指令。

因此，在峰值流水线和多重调度性能以及这些机制的故障之间，我们有六倍的性能。众所周知，x86指令集的复杂性使得很容易发生奇怪的破坏。上面的文档有一个很好的例子：

奔腾4的64位右移性能非常差。64位左移位以及所有32位移位具有可接受的性能。从ALU的高位32位到低位32位的数据路径似乎设计得不好。

我个人遇到了一个奇怪的情况，在一个四核芯片（如果我记得的话，是AMD）的特定核心上，热循环运行得非常慢。实际上，通过关闭核心，我们在地图缩减计算上获得了更好的性能。

这里我的猜测是整数单位的争用：popcnt、循环计数器和地址计算都只能用32位宽的计数器以全速运行，但64位计数器会导致争用和管道暂停。由于每个循环体执行总共只有大约12个循环，可能有4个循环具有多个分派，因此单个暂停可以合理地影响运行时间2倍。

使用静态变量引起的变化（我猜这只是导致指令的轻微重新排序）是32位代码处于争用临界点的另一个线索。

我知道这不是一个严格的分析，但这是一个合理的解释。

2014-08-01 20:12:53

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。

2014-08-01 18:33:23

TL；DR：改用__builtin intrinsic；他们可能会帮上忙。

通过使用__builtin_popcountll（使用相同的汇编指令），我能够使gcc 4.8.4（甚至gcc.godbolt.org上的4.7.3）为此生成最佳代码，但幸运的是，由于错误的依赖性错误，生成的代码没有意外的长循环携带依赖性。

我对我的基准测试代码没有100%的把握，但objdump输出似乎与我的观点相同。我使用了一些其他技巧（++I vs I++），使编译器在没有任何movl指令的情况下为我展开循环（我必须说，这是奇怪的行为）。

结果：

Count: 20318230000  Elapsed: 0.411156 seconds   Speed: 25.503118 GB/s

基准代码：

#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

uint64_t builtin_popcnt(const uint64_t* buf, size_t len){
  uint64_t cnt = 0;
  for(size_t i = 0; i < len; ++i){
    cnt += __builtin_popcountll(buf[i]);
  }
  return cnt;
}

int main(int argc, char** argv){
  if(argc != 2){
    printf("Usage: %s <buffer size in MB>\n", argv[0]);
    return -1;
  }
  uint64_t size = atol(argv[1]) << 20;
  uint64_t* buffer = (uint64_t*)malloc((size/8)*sizeof(*buffer));

  // Spoil copy-on-write memory allocation on *nix
  for (size_t i = 0; i < (size / 8); i++) {
    buffer[i] = random();
  }
  uint64_t count = 0;
  clock_t tic = clock();
  for(size_t i = 0; i < 10000; ++i){
    count += builtin_popcnt(buffer, size/8);
  }
  clock_t toc = clock();
  printf("Count: %lu\tElapsed: %f seconds\tSpeed: %f GB/s\n", count, (double)(toc - tic) / CLOCKS_PER_SEC, ((10000.0*size)/(((double)(toc - tic)*1e+9) / CLOCKS_PER_SEC)));
  return 0;
}

编译选项：

gcc --std=gnu99 -mpopcnt -O3 -funroll-loops -march=native bench.c -o bench

GCC版本：

gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.1) 4.8.4

Linux内核版本：

3.19.0-58-generic

CPU信息：

processor   : 0
vendor_id   : GenuineIntel
cpu family  : 6
model       : 70
model name  : Intel(R) Core(TM) i7-4870HQ CPU @ 2.50 GHz
stepping    : 1
microcode   : 0xf
cpu MHz     : 2494.226
cache size  : 6144 KB
physical id : 0
siblings    : 1
core id     : 0
cpu cores   : 1
apicid      : 0
initial apicid  : 0
fpu     : yes
fpu_exception   : yes
cpuid level : 13
wp      : yes
flags       : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ss ht syscall nx rdtscp lm constant_tsc nopl xtopology nonstop_tsc eagerfpu pni pclmulqdq ssse3 fma cx16 pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm abm arat pln pts dtherm fsgsbase tsc_adjust bmi1 hle avx2 smep bmi2 invpcid xsaveopt
bugs        :
bogomips    : 4988.45
clflush size    : 64
cache_alignment : 64
address sizes   : 36 bits physical, 48 bits virtual
power management:

2016-05-04 11:14:57

用64位替换32位循环计数器会导致英特尔CPU上_mm_popcnt_u64的性能偏差

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