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

我刚读过这个问题及其答案,我觉得缺少答案。

消除我发现在管理下语言中特别出色的分支预测的一个常见方法是, 表格搜索而不是使用分支(虽然我还没有在本案中测试过它 ) 。

如果:

  1. 它是一个小桌子 很可能在处理器中隐藏
  2. 您正在一个非常紧凑的循环中运行着一些东西和/或处理器可以预加载数据。

背景和原因

从处理器的角度来看,您的内存是慢的。为了弥补速度的差异,在您的处理器( L1/L2 缓存) 中嵌入了几个缓存。 想象一下, 您正在做你的好计算, 并发现您需要一个内存。 处理器会得到它的“ 装载” 操作, 并将内存部分装入缓存中, 然后用缓存来进行其余的计算。 因为内存相对缓慢, 此“ 装载” 将会减缓您的程序 。

像分支预测一样,这在Pentium处理器中被优化了:处理器预测,它需要在操作实际到达缓存之前装入一个数据,并试图将数据装入缓存中。我们已经看到,分支预测有时会发生可怕的错误 -- -- 在最坏的情况下,你需要回去等待一个记忆负荷,这将需要永远的时间(我们已看到,分支预测有时会发生可怕的错误)。换句话说,失败的分支预测是坏的,在分支预测失败之后的记忆负荷实在是太可怕了!).

幸运的是,对于我们来说,如果记忆存取模式可以预测,处理器将装在快速缓存中,一切都很好。

我们首先需要知道的是? 虽然小一点一般比较好,但大拇指规则是坚持使用大小为 4096 字节的搜索表格。作为一个上限:如果您查看的表格大于 64K, 可能值得重新考虑 。

构建表格

因此我们发现我们可以创建一个小表格。 接下来要做的是设置一个查找功能。 查找功能通常是使用几个基本整数操作( 以及, 或者, xor, 转换, 转换, 添加, 删除, 或倍增) 的小型函数。 您想要将您的输入通过外观功能转换为表格中某种“ 独一无二的密钥 ” , 这样就可以简单给出您想要它做的所有工作的答案 。

在此情况下 : 128 表示我们可以保留这个值, < 128 表示我们摆脱它。 最简单的方法就是使用“ 和 ” : 如果我们保留它, 我们和它使用 7FFFFFFF; 如果我们想要摆脱它, 我们和它使用 0。 注意 128 也是一种2 的功率, 所以我们可以继续制作一个32768/128 整数的表格, 并填满它 1 0 和很多 7FFFFFFFFFFFF。

受管理语言

毕竟,管理下的语言会用分支来检查阵列的界限,以确保你不会搞砸...

嗯,不确切地说... : -)

在取消管理下语文的这一分支方面,已经做了相当多的工作。

for (int i = 0; i < array.Length; ++i)
{
   // Use array[i]
}

在此情况下, 编译者明显知道边界条件永远不会被击中 。 至少微软 JIT 编译者( 但我预计爪哇会做类似的事情) 将会注意到这一点并完全取消检查 。 WOW 表示没有分支 。 同样, 它也会处理其他明显的例子 。

如果您遇到管理下语言的查询问题 -- -- 关键是添加 a& 0x[something]FFF使边界检查可以预测, 并且看着它更快地发展。

本案的结果

// Generate data
int arraySize = 32768;
int[] data = new int[arraySize];

Random random = new Random(0);
for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
{
    data[c] = random.Next(256);
}

/*To keep the spirit of the code intact, I'll make a separate lookup table
(I assume we cannot modify 'data' or the number of loops)*/

int[] lookup = new int[256];

for (int c = 0; c < 256; ++c)
{
    lookup[c] = (c >= 128) ? c : 0;
}

// Test
DateTime startTime = System.DateTime.Now;
long sum = 0;

for (int i = 0; i < 100000; ++i)
{
    // Primary loop
    for (int j = 0; j < arraySize; ++j)
    {
        /* Here you basically want to use simple operations - so no
        random branches, but things like &, |, *, -, +, etc. are fine. */
        sum += lookup[data[j]];
    }
}

DateTime endTime = System.DateTime.Now;
Console.WriteLine(endTime - startTime);
Console.WriteLine("sum = " + sum);
Console.ReadLine();

当对数组进行排序时,数据在 0 到 255 之间分布, 大约在迭代的前半部不会输入if- 声明if报表如下。 )

if (data[c] >= 128)
    sum += data[c];

The question is: What makes the above statement not execute in certain cases as in case of sorted data? Here comes the "branch predictor". A branch predictor is a digital circuit that tries to guess which way a branch (e.g. an if-then-else分支预测器的目的是改善教学管道的流量。 分支预测器在实现高效运行方面发挥着关键作用 !

让我们做一些板凳标记 来更好理解它

性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性能、性if如果条件总是真实的,或者总是假的,处理器中的分支预测逻辑将拾取该模式。另一方面,如果该模式无法预测,那么,if- 声明会更贵得多

让我们用不同的条件来衡量这个循环的性能:

for (int i = 0; i < max; i++)
    if (condition)
        sum++;

以下是环绕时间与不同的真假模式 :

Condition                Pattern             Time (ms)
-------------------------------------------------------
(i & 0×80000000) == 0    T repeated          322

(i & 0xffffffff) == 0    F repeated          276

(i & 1) == 0             TF alternating      760

(i & 3) == 0             TFFFTFFF…           513

(i & 2) == 0             TTFFTTFF…           1675

(i & 4) == 0             TTTTFFFFTTTTFFFF…   1275

(i & 8) == 0             8T 8F 8T 8F …       752

(i & 16) == 0            16T 16F 16T 16F …   490

“A ““真实的假造模式可以使if- 计算速度比“或”慢6倍。良好当然,哪一种模式是好的,哪一种模式是坏的,取决于汇编者的确切指示和具体处理者。

因此,部门预测对业绩的影响是毫无疑问的!

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

其他答复的假设是,一个人需要对数据进行分类是不正确的。

以下代码不排序整个阵列,但只排序其中的200个元素部分,因此运行速度最快。

只对 K 元素部分进行排序,以线性时间完成预处理,O(n),而不是O(n.log(n))排序整个阵列需要时间 。

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

int main() {
    int data[32768]; const int l = sizeof data / sizeof data[0];

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

    // sort 200-element segments, not the whole array
    for (unsigned c = 0; c + 200 <= l; c += 200)
        std::sort(&data[c], &data[c + 200]);

    clock_t start = clock();
    long long sum = 0;

    for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i) {
        for (unsigned c = 0; c < sizeof data / sizeof(int); ++c) {
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c];
        }
    }

    std::cout << static_cast<double>(clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC << std::endl;
    std::cout << "sum = " << sum << std::endl;
}

这个“证明”也与任何算法问题无关, 比如排序顺序, 并且确实是分支预测。