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

C+++ 中经常使用的布尔操作在 C+++ 中生成了编译程序中的许多分支。 如果这些分支是内部循环,并且难以预测,它们可以大大放慢执行速度。布尔变量以8位整数和数值存储。0用于false1用于true.

布尔变量被超值确定为超值, 也就是说, 所有有布尔变量作为输入的运算符都检查输入是否有其它值, 而不是01,但将布林作为输出输出的操作器除01。这样,用布林变量作为输入的操作效率就低于必要的效率。例如:

bool a, b, c, d;
c = a && b;
d = a || b;

这通常由汇编者以下列方式加以实施:

bool a, b, c, d;
if (a != 0) {
    if (b != 0) {
        c = 1;
    }
    else {
        goto CFALSE;
    }
}
else {
    CFALSE:
    c = 0;
}
if (a == 0) {
    if (b == 0) {
        d = 0;
    }
    else {
        goto DTRUE;
    }
}
else {
    DTRUE:
    d = 1;
}

此代码远非最佳。 分支分支在出现错误的情况下可能需要很长的时间。 如果可以肯定地知道, 操作家除了使用其他的值之外没有其他的值, 布尔操作可以更高效得多 。01。为什么汇编器没有做出这样的假设,其原因是,如果变量未初始化或来自未知来源,则变量可能还有其他值。如果ab已经初始化为有效值, 或者它们来自产生 Boolean 输出的运算符。 优化的代码看起来是这样 :

char a = 0, b = 1, c, d;
c = a & b;
d = a | b;

char使用代替bool以便能够使用比特顺序运算符( B) 。&|而不是 Boolean 运算符 (% 1) (% 1) (% 1) (% 1) (% 1) (% 1) (% 1) (% 1) (% 1)&&||)bitwith运算符是只使用一个时钟周期的单一指令。|工作,即使ab具有其他数值的数值01AAD 经营者(AD)&和例外或经营人(或经营人(或经营人))^)如果特有产品有其他价值,则可能得出不一致的结果,如果特有产品有其他价值,则结果可能不一致。01.

~无法用于 NST 。 相反, 您可以在已知的变量上生成布尔 。011:

bool a, b;
b = !a;

可优化到 :

char a = 0, b;
b = a ^ 1;

a && b无法替换为a & b如果b是一个表达式,如果afalse ( &&将不评价b, &同样地,a || b无法替换为a | b如果b是一个表达式,如果atrue.

如果操作符是变量, 则使用比位运算符更有利 :

bool a; double x, y, z;
a = x > y && z < 5.0;

在大多数情况下最理想(除非预期&&表达式会生成多个分支错误) 。

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();

官方的回答是来自

  1. 英特尔 -- -- 避免因部门错误而承担的费用
  2. 英特尔 - 分行和循环重组以防止误判
  3. 科学论文 -- -- 分支预测计算机结构
  4. 书籍:J.L.Hennnesy、D.A. Patterson:计算机结构:定量方法
  5. 发表在科学出版物上的文章:T.Y.Yeh、Y.N.Patt在分支预测中做了许多这些文章。

你也可以从这个可爱的图表图为什么树枝预测器被弄糊涂了

2-bit state diagram

原始代码中的每个元素都是随机值

data[c] = std::rand() % 256;

所以预测器会变形为std::rand()口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交 口交

另一方面,一旦对预测进行分类, 预测器将首先进入一个 强烈未被采纳的状态, 当值变化到高值时, 预测器将分三步走, 从强烈未被采纳到强烈被采纳。


是关于分支预测的 是什么?

  • 分支预测器是古老的改进性能的技术之一,在现代建筑中仍然具有相关性。 虽然简单的预测技术能提供快速搜索和电力效率,但它们的误判率很高。

  • 另一方面,复杂的分支预测 — — 无论是基于神经的预测还是两级分支预测的变异 — — 提供了更好的预测准确性,但是它们消耗更多的能量和复杂性会成倍增加。

  • 此外,在复杂的预测技术中,预测分支所需的时间本身非常高 — — 从2到5个周期不等 — — 这与实际分支的执行时间相当。

  • 部门预测基本上是一个优化(最小化)问题,重点是实现尽可能低的误差率、低电耗和最低资源复杂性低。

确实有三种不同的分支:

附加条件的分支- 根据运行时间条件,PC(程序表计数器)被修改为指示流中前方的地址。

后向附加条件分支- PC被修改为指令流的后向点。分支基于某种条件,例如当循环结束时的测试显示循环应该再次执行时,分支会向后到程序循环开始处。

无条件分支- 包括跳跃、程序呼叫和没有特定条件的返回。 例如, 无条件跳跃指令可能以组合语言编码为简单的“ jmp ” , 且指令流必须直接指向跳跃指令指向的目标位置, 而有条件跳跃, 代号为“ jmpne ” , 只有在对先前“ 比较” 指令中两个数值进行比较的结果显示数值不相等时, 才会改变教学流的方向。 (x86 结构使用的分段处理方案增加了额外的复杂度, 因为跳跃可以是“ 接近” (在段内) , 也可以是“ 远” (在段外) 。 每种类型都对分支预测算法有不同的影响 。

静态/动力支部: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,而动态分支预测用于随后执行有条件的分支代码。

参考文献:

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!