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

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 。

其他回答

以上行为之所以发生 是因为分局的预测

要理解分支预测,首先必须了解指令管道。

运行一个指令的步骤可以与运行上一个和下一个指令的步骤序列相重叠,这样可以同时同时执行不同的步骤。 这种技术被称为指令管衬,用来增加现代处理器的输送量。 要更好地了解这一点,请看维基百科的示例.

一般而言,现代处理器有相当长(和宽)的管道,因此许多教学可能正在飞行中。现代微处理器 A 90-minute指南!首先是引入基本自序管管,然后从那里开始。

但为容易,让我们考虑一个简单的 单用这四个步骤的单向输油管。
(像经典的5级RIRC,但忽略了单独的MEM阶段。 ))

  1. IF -- -- 从内存获取指令
  2. ID - 解码指令
  3. EX - 执行指令
  4. WB - 回写到 CPU 注册簿

一般为2项指示提供4级输油管。
4-stage pipeline in general

回到上述问题,让我们考虑以下指示:

                        A) if (data[c] >= 128)
                                /\
                               /  \
                              /    \
                        true /      \ false
                            /        \
                           /          \
                          /            \
                         /              \
              B) sum += data[c];          C) for loop or print().

如果没有部门预测,将出现下列情况:

要执行指令B或指令C,处理器必须等待(缓档直至指示A离开输油管中的EX阶段,因为进入指示B或指示C的决定取决于指示A的结果(即从何处取取取)。

无预测:何时if条件为真 : enter image description here

无预测:何时if条件为假 : enter image description here

由于等待指示A的结果,在上述情况下(没有分支预测;对真实和假的预测)所花的CPU周期总数为7个。

那么什么是分支预测?

分支预测器将尝试猜测分支( 如果- 如果- 如果- 如果- else 结构) 将往哪个方向走, 然后再确定这一点。 它不会等待指令 A 到达管道的 EX 阶段, 而是会猜测决定并转到该指令( 以我们为例 ) ( B 或 C ) 。

如果猜对了,输油管看起来是这样的: enter image description here

如果后来发现猜测是错误的,那么部分执行的指示就会被丢弃,管道从正确的分支开始,造成延误。如果分支错误,浪费的时间相当于管道从取货阶段到执行阶段的阶段数。现代微处理器往往有相当长的管道,因此错误处理的延迟时间在10到20小时的周期之间。输油管越长,对货物的需求就越大。分支分支预测器.

在业务方案代码中,这是有条件的、分支预测员第一次没有任何信息作为预测基础,因此第一次随机选择下一个指令。 (或返回到后方)静静在循环中,它可以将预测建立在历史之上。对于按升序排序的阵列,有三种可能性:

  1. 所有元素小于 128
  2. 所有元素大于 128
  3. 一些开始的新元素还不到128个,后来则大于128个

让我们假设预测器 将总是假设 真正的分支 在第一个运行。

因此,在第一种情况下,它总是要真正的分支,因为历史上它所有的预测都是正确的。 在第二种情况下,它最初预测错误,但经过几次反复,它会正确预测。 在第二种情况下,它最初将正确预测,直到元素低于128。 之后,它会失败一段时间,当它看到分支预测在历史上失败时,它会失败一段时间,它会正确。

在所有这些情况下,失败的数量将太少,因此,只需放弃部分执行的指示,从正确的分支重新开始,就只需要放弃部分执行的指示的几次,导致CPU周期减少。

但如果是随机的未排序数组,预测将需要丢弃部分执行的指示,然后大部分时间以正确的分支重新开始,结果与分类数组相比,CPU周期会增加。


进一步读作:

  • 现代微处理器 A 90-minute指南!
  • Dan Luu关于分支预测的文章(涵盖较老的分支预测器,而不是现代的IT-TAGE或倍数)
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Branch_predictor
  • 处处预测和口译员的工作表现 -- -- 不相信民俗- 2015年,Intel's Haswell在预测Python口译员主循环的间接分支(由于不简单模式,历史上存在问题)方面表现如何,相对于未使用 IT-TAGE 的早期CPU。 (虽然他们不帮助完全随机的这个案例。如果在Skylake CPU的环中,当源被编译为分支时,如果在环中,Skylake CPU的误判率仍为50%。 )
  • 最新 Intel 处理器的静态分支预测- CPUs在运行分支指令时实际做什么,该指令没有动态预测。ifbreak)))后取(像环状)已被使用,因为它比什么都没有好。 设置代码, 这样快速路径/ 普通大小写最小化的分支对 I -cache 密度和静态预测都有好处, 所以编译者已经这样做了 。实际效果联 联 年 月 日 月 日 月 月 日 月 月 日 月 月 月 日 月 月 日 月 月 日 月 月 月 日 月 月 日 月 月 月 日 月 的 月 月 月 日 月 月 日 月 的 月 月 月 月 日 月 月 月likely / unlikely在 C 源中提示, 而不是在大多数 CPU 中暗示硬件分支预测, 除了通过静态预测。 )

毫无疑问,我们中有些人会感兴趣的是,如何确定对CPU的分支种植者有问题的代码。cachegrind使用--branch-sim=yes将外环数量减少到10 000个,并编成g++给出这些结果:

分类 :

==32551== Branches:        656,645,130  (  656,609,208 cond +    35,922 ind)
==32551== Mispredicts:         169,556  (      169,095 cond +       461 ind)
==32551== Mispred rate:            0.0% (          0.0%     +       1.2%   )

未分类 :

==32555== Branches:        655,996,082  (  655,960,160 cond +  35,922 ind)
==32555== Mispredicts:     164,073,152  (  164,072,692 cond +     460 ind)
==32555== Mispred rate:           25.0% (         25.0%     +     1.2%   )

向下钻入cg_annotate我们可以看到有关循环:

分类 :

          Bc    Bcm Bi Bim
      10,001      4  0   0      for (unsigned i = 0; i < 10000; ++i)
           .      .  .   .      {
           .      .  .   .          // primary loop
 327,690,000 10,016  0   0          for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
           .      .  .   .          {
 327,680,000 10,006  0   0              if (data[c] >= 128)
           0      0  0   0                  sum += data[c];
           .      .  .   .          }
           .      .  .   .      }

未分类 :

          Bc         Bcm Bi Bim
      10,001           4  0   0      for (unsigned i = 0; i < 10000; ++i)
           .           .  .   .      {
           .           .  .   .          // primary loop
 327,690,000      10,038  0   0          for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
           .           .  .   .          {
 327,680,000 164,050,007  0   0              if (data[c] >= 128)
           0           0  0   0                  sum += data[c];
           .           .  .   .          }
           .           .  .   .      }

这样可以方便地识别有问题的行 - 在未排序的版本中if (data[c] >= 128)造成164 050 007个错误预测的附带条件的分支(第1行)。Bcm),根据暗礁的分支 - 指示模型, 而它只造成10,006 在分类版本中。


或者,在Linux上,你可以使用性能计数器子系统完成同样的任务,但使用CPU计数器进行本地性能。

perf stat ./sumtest_sorted

分类 :

 Performance counter stats for './sumtest_sorted':

  11808.095776 task-clock                #    0.998 CPUs utilized          
         1,062 context-switches          #    0.090 K/sec                  
            14 CPU-migrations            #    0.001 K/sec                  
           337 page-faults               #    0.029 K/sec                  
26,487,882,764 cycles                    #    2.243 GHz                    
41,025,654,322 instructions              #    1.55  insns per cycle        
 6,558,871,379 branches                  #  555.455 M/sec                  
       567,204 branch-misses             #    0.01% of all branches        

  11.827228330 seconds time elapsed

未分类 :

 Performance counter stats for './sumtest_unsorted':

  28877.954344 task-clock                #    0.998 CPUs utilized          
         2,584 context-switches          #    0.089 K/sec                  
            18 CPU-migrations            #    0.001 K/sec                  
           335 page-faults               #    0.012 K/sec                  
65,076,127,595 cycles                    #    2.253 GHz                    
41,032,528,741 instructions              #    0.63  insns per cycle        
 6,560,579,013 branches                  #  227.183 M/sec                  
 1,646,394,749 branch-misses             #   25.10% of all branches        

  28.935500947 seconds time elapsed

它还可以进行源代码批注,进行拆卸。

perf record -e branch-misses ./sumtest_unsorted
perf annotate -d sumtest_unsorted
 Percent |      Source code & Disassembly of sumtest_unsorted
------------------------------------------------
...
         :                      sum += data[c];
    0.00 :        400a1a:       mov    -0x14(%rbp),%eax
   39.97 :        400a1d:       mov    %eax,%eax
    5.31 :        400a1f:       mov    -0x20040(%rbp,%rax,4),%eax
    4.60 :        400a26:       cltq   
    0.00 :        400a28:       add    %rax,-0x30(%rbp)
...

见见性能辅导以获取更多细节。

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 。

在ARARAR上,不需要分支,因为每项教学都有一个4位条件字段,该字段测试(零成本)任何(零成本)16种不同条件处理器状态登记簿中可能会出现这种情况, 如果指令的条件是假的, 则跳过指令 。 这样就不再需要短的分支, 并且不会为此算法进行分支预测 。因此,这种算法的分类版本将比ARM上未分类版本的运行慢,因为分类的间接费用增加。

这个算法的内环在ARM组装语言中 看起来像是:

MOV R0, #0   // R0 = sum = 0
MOV R1, #0   // R1 = c = 0
ADR R2, data // R2 = addr of data array (put this instruction outside outer loop)
.inner_loop  // Inner loop branch label
    LDRB R3, [R2, R1]   // R3 = data[c]
    CMP R3, #128        // compare R3 to 128
    ADDGE R0, R0, R3    // if R3 >= 128, then sum += data[c] -- no branch needed!
    ADD R1, R1, #1      // c++
    CMP R1, #arraySize  // compare c to arraySize
    BLT inner_loop      // Branch to inner_loop if c < arraySize

但这其实是大局的一部分:

CMP处理器状态登记册(PSR)中的状态位数总是更新,因为这是它们的目的,但大多数其他指令都不触动 PSR,除非添加一个选项S指示的后缀,规定应根据指示的结果更新PSR。就像4位条件的后缀一样,能够执行指示而不影响PSR,这个机制减少了对ARM分支的需求,也便利了硬件一级的不按订单发送,因为执行一些操作X更新状态位数后,随后(或平行)你可以做一系列其他工作,这些工作显然不应影响(或受到)状态位数的影响,然后可以测试X早先设定的状态位数状态状态。

条件测试字段和可选的“ 设定状态位” 字段可以合并, 例如 :

  • ADD R1, R2, R3表演 表演R1 = R2 + R3不更新任何状态位元 。
  • ADDGE R1, R2, R3仅在影响状态位数的先前指令导致大于或等于条件时,才执行相同的操作。
  • ADDS R1, R2, R3执行添加,然后更新N, Z, CV根据结果是否为负、零、载(未签字添加)或oVerflowed(已签署添加),在处理者地位登记册中的标记。
  • ADDSGE R1, R2, R3仅在以下情况下执行添加:GE测试是真实的, 然后根据添加结果更新状态比特 。

大多数处理器结构没有这种能力来说明是否应该为特定操作更新状态位元,这可能需要写入额外的代码来保存和随后恢复状态位元,或者可能需要额外的分支,或者可能限制处理器的运行效率:大多数 CPU 指令设置的架构的副作用之一是,在大多数指令之后强制更新状态位元,是很难分离哪些指令可以平行运行而不相互干扰的。更新状态位元具有副作用,因此对代码具有线性效果。ARM在任何指令上混合和匹配无分支条件测试的能力,在任何指令非常强大后,可以更新或不更新状态位数,对集会语言程序员和编译员来说,都极为强大,并制作非常高效的代码。

当您不需要分行时, 您可以避免冲刷管道的时间成本, 否则就是短的分支, 您也可以避免许多投机性蒸发形式的设计复杂性。 缓解最近发现的很多处理器弱点( 特例等)的最初天真效果影响 表明现代处理器的性能在多大程度上取决于复杂的投机性评估逻辑。 由于输油管很短,对分支的需求也大大减少, ARM不需要像 CISC 处理器那样依赖投机性评估。 ( 当然, 高端的ARM 实施过程包括投机性评估, 但是它只是绩效故事中的一小部分 ) 。

如果你曾经想过为什么ARM如此成功,那么这两种机制(加上另一个允许你“轮回”左转或右转的机制,任何算术操作员的两个论点之一或以零额外费用抵消内存存存取操作员的两种论点之一)的辉煌效力和互动作用是故事的一大部分,因为它们是ARM结构效率的最大来源。 1983年ARM ISA原设计师Steve Furber和Roger(现为Sophie)Wilson的聪明才智无论怎样强调都不为过。

我用MATLAB 2011b 和我的MacBook Pro(Intel i7, 64位, 2.4 GHz) 尝试了以下MATLAB 代码的相同代码 :

% Processing time with Sorted data vs unsorted data
%==========================================================================
% Generate data
arraySize = 32768
sum = 0;
% Generate random integer data from range 0 to 255
data = randi(256, arraySize, 1);


%Sort the data
data1= sort(data); % data1= data  when no sorting done


%Start a stopwatch timer to measure the execution time
tic;

for i=1:100000

    for j=1:arraySize

        if data1(j)>=128
            sum=sum + data1(j);
        end
    end
end

toc;

ExeTimeWithSorting = toc - tic;

上述MATLAB代码的结果如下:

  a: Elapsed time (without sorting) = 3479.880861 seconds.
  b: Elapsed time (with sorting ) = 2377.873098 seconds.

校对:Soup

  a: Elapsed time (without sorting) = 19.8761 sec.
  b: Elapsed time (with sorting ) = 7.37778 sec.

基于这个,看来MATLAB几乎是175乘175次低于 C 执行的慢于 C 执行,没有排序和350乘350次换句话说,其效果(分支预测)是:1.46x执行和2.7x执行《公约》的《公约》。