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

由于一种被称为分支预测的现象,分类的阵列的处理速度要快于未排序的阵列。

分支预测器是一个数字电路(在计算机结构中),它试图预测一个分支会走哪条路,从而改善教学管道的流量。电路/计算机预测下一步并进行执行。

错误的预测导致回到前一步,执行另一个预测。 假设预测是正确的,代码将持续到下一步骤。 错误的预测导致重复同一步骤,直到出现正确的预测。

你问题的答案很简单

在未排列的阵列中,计算机进行多次预测,导致误差的可能性增加。而在分类的阵列中,计算机的预测减少,误差的可能性减少。 做更多的预测需要更多的时间。

排序的数组: 直路

____________________________________________________________________________________
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT

未排列的队列: 曲线路

______   ________
|     |__|

部门预测: 猜测/预测哪条道路是直的,未检查就沿着这条道路走

___________________________________________ Straight road
 |_________________________________________|Longer road

虽然两条道路都到达同一目的地,但直路更短,另一条更长。如果你错误地选择另一条道路,就没有回头路,所以如果你选择更长的路,你就会浪费一些更多的时间。这与计算机中发生的事情相似,我希望这能帮助你更好地了解。


我还想列举:@Simon_ weaver评论中:

它不会减少预测数量 — — 它会减少不正确的预测。 它仍然必须通过循环预测每一次...

其他回答

在对数据进行分类时,业绩显著改善的原因是,如A/CN.9/WG.WG.III/WG.WG.III/WP.A/WG.WG.III/WP.A/A/WG.WG.III/WP.A/WG.A/WP.A/WG.A/WP.A/WP.A/WP.A/WG.A/WP.A/WP.A/WP.A/WP.A/WP.神秘的答案.

现在,如果我们看看代码

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

我们能发现这个特别的if... else...当满足条件时,该分支将添加某种内容。这种类型的分支可以很容易地转换成条件移动语句,该语句将汇编成有条件移动指令:cmovl,在一个x86取消了分支系统,从而取消了潜在的分支预测罚款。

C因此,C++,该语句,该语句将直接(不作任何优化)编成有条件移动指令x86,是永久经营人... ? ... : ...。因此,我们将上述声明重写为相应的声明:

sum += data[c] >=128 ? data[c] : 0;

在保持可读性的同时,我们可以检查加速系数。

在一个情报机关上,核心 i7-2600K@3.4 GHz和视觉工作室2010发布模式,基准是:

x86x86

假设情景 时间( 秒)
分处 - 随机数据 8.885
分支 - 分类数据 1.528
无分支 - 随机数据 3.716
无分支 - 排序数据 3.71

x64 x64

假设情景 时间( 秒)
分处 - 随机数据 11.302
分支 - 分类数据 1.830
无分支 - 随机数据 2.736
无分支 - 排序数据 2.737

结果在多个测试中是稳健的。 当分支结果无法预测时, 我们得到一个巨大的加速, 但是当它可以预测时, 我们遭受了一点点痛苦。 事实上, 当使用有条件的动作时, 无论数据模式如何, 性能都是一样的 。

现在让我们仔细调查一下x86它们生成组件组, 我们使用两个函数来简单化max1max2.

max1使用条件分支if... else ...:

int max1(int a, int b) {
    if (a > b)
        return a;
    else
        return b;
}

max2使用长期经营人... ? ... : ...:

int max2(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}

在X86-64机器上GCC -S在下面生成组件。

:max1
    movl    %edi, -4(%rbp)
    movl    %esi, -8(%rbp)
    movl    -4(%rbp), %eax
    cmpl    -8(%rbp), %eax
    jle     .L2
    movl    -4(%rbp), %eax
    movl    %eax, -12(%rbp)
    jmp     .L4
.L2:
    movl    -8(%rbp), %eax
    movl    %eax, -12(%rbp)
.L4:
    movl    -12(%rbp), %eax
    leave
    ret

:max2
    movl    %edi, -4(%rbp)
    movl    %esi, -8(%rbp)
    movl    -4(%rbp), %eax
    cmpl    %eax, -8(%rbp)
    cmovge  -8(%rbp), %eax
    leave
    ret

max2由于使用教学,使用代码要少得多cmovge但真正的好处是max2不涉及分支跳跃,jmp,如果预测结果不正确,则会受到重大性能处罚。

那么,为什么有条件的行动效果更好呢?

典型x86处理器, 执行指令分为几个阶段。 大致说来, 我们用不同的硬件处理不同阶段。 因此, 我们不必等待一个指令完成才能启动一个新的指令。 这被称为管线,.

在一个分支中,下列的训导是由前面的训导决定的,所以我们不得管线。我们不是等待的,就是预告的。

在有条件迁移的情况下,有条件迁移指令的执行分为几个阶段,但早期阶段如:FetchDecode不取决于上一个指令的结果; 只有后一个阶段需要结果。 因此, 我们只能等待一个指令执行时间的一小部分。 这就是为什么有条件移动版本在预测容易时比分支慢的原因 。

这本书计算机系统:程序员的观点,第二版请查看3.6.6节。有条件移动指令整个第4章处理器建筑第5.1.1.2节,以及第5.1.1.2节,处 处 处 预测和错误预防处罚.

有时,一些现代编译者可以以更好的性能优化我们的代码组装,有时有些编译者无法(有关代码是使用视觉工作室的本地编译者 ) 。 当无法预测的情况变得如此复杂,以至于编译者无法自动优化代码时,他们知道分支和有条件的动作之间的性能差异。

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

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。

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();

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 。