这是C++代码的一块 显示一些非常特殊的行为

出于某种原因,对数据进行分类(之前奇迹般地使主环速度快近六倍:

#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <iostream>

int main()
{
    // Generate data
    const unsigned arraySize = 32768;
    int data[arraySize];

    for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
        data[c] = std::rand() % 256;

    // !!! With this, the next loop runs faster.
    std::sort(data, data + arraySize);

    // Test
    clock_t start = clock();
    long long sum = 0;
    for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i)
    {
        for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
        {   // Primary loop.
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c];
        }
    }

    double elapsedTime = static_cast<double>(clock()-start) / CLOCKS_PER_SEC;

    std::cout << elapsedTime << '\n';
    std::cout << "sum = " << sum << '\n';
}
  • 不无std::sort(data, data + arraySize);代码在11.54秒内运行
  • 根据分类数据 代码在1.93秒内运行

(分类本身需要的时间比这个通过数组的时间要长, 所以如果我们需要计算未知数组, 它实际上不值得做 。)


起初,我以为这只是一种语言或编译器异常, 所以我尝试了爪哇:

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class Main
{
    public static void main(String[] args)
    {
        // Generate data
        int arraySize = 32768;
        int data[] = new int[arraySize];

        Random rnd = new Random(0);
        for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            data[c] = rnd.nextInt() % 256;

        // !!! With this, the next loop runs faster
        Arrays.sort(data);

        // Test
        long start = System.nanoTime();
        long sum = 0;
        for (int i = 0; i < 100000; ++i)
        {
            for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            {   // Primary loop.
                if (data[c] >= 128)
                    sum += data[c];
            }
        }

        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);
        System.out.println("sum = " + sum);
    }
}

其结果类似,但不太极端。


我第一种想法是 分类能把数据带进缓存缓存,但那是愚蠢的 因为阵列是刚刚产生的。

  • 这是怎么回事?
  • 为什么处理一个分类阵列的速度要快于处理一个未排序阵列的速度?

守则正在总结一些独立的术语,因此命令不应重要。


相关/后续行动不同/以后的编译者和选项的相同效果:


当前回答

这个问题已经回答过很多次了。我还是想提醒大家注意另一个有趣的分析。

最近,这个例子(稍作修改)也被用来演示如何在 Windows 上显示一个代码在程序本身中被剖析。 顺便提一下, 作者还展示了如何使用结果来确定代码的大部分时间用于分解和未排序的案例中。 最后, 文章还展示了如何使用HAL( Hardware Empaction Develople) 的一个鲜为人知的特征来确定未分类案例中的分支错误发生多少。

链接在此 :自我辩护示范

其他回答

快速和简单理解的答案(阅读其他细节)

这一概念被称为子分支预测

分支预测是一种优化技术,它预言代码在被确知之前将走的道路。 这一点很重要,因为在代码执行过程中,机器预设了几条代码声明并将其储存在管道中。

问题出在有条件的分支中,有两种可能的路径或代码部分可以执行。

当预测是真实的, 优化技术 完成。

当预测是虚假的,用简单的方式解释, 管道中储存的代码声明被证明是错误的, 而实际的代码必须全部重新加载, 这需要很多时间。

正如常识所显示的,对某类物品的预测比对某类未分类物品的预测更准确。

分支预测可视化:

已分类
sorted未排序unsorted

分部门预测。

以排序数组数组, 条件data[c] >= 128第一个是false一连串的数值,然后变成true后期所有值。 这很容易预测。 使用一个未排序的阵列, 您支付分支成本 。

这是肯定的!

分处预测逻辑会放慢速度, 因为代码中的转换会发生! 就像你走一条直街或一条路, 转得很多,

如果对数组进行了排序,您的状态在第一步是虚假的:data[c] >= 128,然后成为通向街道尽头的整个路程的真正价值。这就是你如何更快地达到逻辑的终点。另一方面,使用一个未分类的阵列,你需要大量转动和处理,这可以保证你的代码运行速度较慢...

看看我在下面为你们创造的图象,哪条街会更快完工?

Branch Prediction

因此,从方案上说,子分支预测导致进程变慢...

最后,很高兴知道 我们有两种分支预测 每个分支将对你的代码产生不同的影响:

1. 静态

2. 动态

Branch Prediction

微处理器在第一次遇到有条件的分支时使用静态分支预测,在随后执行有条件的分支代码时使用动态分支预测。

为了有效地编写你的代码,以便利用这些规则,在撰写时if-ele 单位开关循环不一定需要固定分支预测的任何特殊代码顺序,因为通常只使用循环迭代器的条件。

正如其他人已经提到的,神秘背后的背后是什么?处 预测员.

我不是要补充一些东西,而是要用另一种方式解释这个概念。维基文字有一个简明的介绍,里面有文字和图表。我确实喜欢下面的解释,下面用一个图表来用直觉来描述处的预言。

在计算机结构中,分支预测器是一种数字电路,它试图猜到分支(如如果是当时的else结构)将走哪条路,然后才能确定这一点。分支预测器的目的是改善教学管道的流量。分支预测器在很多现代管道式微处理器结构(如x86)实现高效运行方面发挥着关键作用。

双向分机通常是用有条件跳跃指令执行的。 有条件跳跃要么可以“ 不采取” , 继续使用在有条件跳跃后立即出现的代码第一分支, 要么可以在存储代码第二分支的方案记忆中“ 采取” 并跳到不同位置。 无法确定在计算条件和有条件跳跃通过指令管道的执行阶段之前是否采取有条件跳跃(见图1)。

figure 1

根据所述情况,我写了动画演示,以显示在不同情况下如何在管道中执行指示。

  1. 没有部门预言家。

没有分支预测,处理器必须等到有条件跳跃指令通过执行阶段后,下一个指令才能进入管道的接货阶段。

该示例包含三个指令, 第一个是有条件跳跃指令。 后两个指令可以进入管道, 直到有条件跳跃指令执行为止 。

without branch predictor

完成3项指示需要9小时周期。

  1. 使用预测器,不要采取有条件的跳跃。让我们假设预测是接受有条件的跳跃。

enter image description here

完成3项指示需要7小时周期。

  1. 使用预测器 进行有条件的跳跃 假设预测是接受有条件的跳跃。

enter image description here

完成3项指示需要9小时周期。

在分支误用的情况下,浪费的时间相当于从取货阶段到执行阶段的输油管阶段的数量。 现代微处理器往往有相当长的输油管,因此误用延迟时间在10到20小时之间。 结果,输油管更长时间增加了对更先进的分支预测器的需求。

如你所见,我们似乎没有理由不使用 部门预言家。

这是一个很简单的演示,可以澄清分支预言家的基本部分。如果这些小精灵很烦人,请随意将他们从答案中删除,访问者也可以从中获取源代码。PrepdictorDemo 分支介质

在同一行中(我认为没有任何答案强调这一点),最好提到有时(特别是在软件中,在软件中,性能很重要——如Linux内核),如果声明如下,你可以找到一些:

if (likely( everything_is_ok ))
{
    /* Do something */
}

或类似:

if (unlikely(very_improbable_condition))
{
    /* Do something */    
}

两者likely()unlikely()事实上,它们是通过使用诸如海合会(海合会)等东西来界定的宏观。__builtin_expect帮助编译者插入预测代码以有利于条件, 同时考虑到用户提供的信息 。 海合会支持其他能改变运行程序行为或发布低级别指令的内建元素, 如清除缓存等 。文献文件穿过海合会现有的建筑

通常这种优化主要在硬实时应用程序或内嵌系统中找到,在这些系统中,执行时间很重要且至关重要。例如,如果您正在检查某些错误条件,而错误条件只发生1/10000 000次,那么为什么不通知编译者?这样,默认情况下,分支预测会假设该条件是假的。