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為什麼單獨(dú)循環(huán)中的元素加法比組合循環(huán)中的元素加法快得多?
初始問題
問題:
答案:
快取行為分析
架構(gòu)差異
首頁 後端開發(fā) C++ 考慮到快取行為,為什麼??單獨(dú)循環(huán)中的元素添加比單一循環(huán)更快?

考慮到快取行為,為什麼??單獨(dú)循環(huán)中的元素添加比單一循環(huán)更快?

Jan 04, 2025 am 09:14 AM

Why are elementwise additions faster in separate loops than in a single loop, considering cache behavior?

為什麼單獨(dú)循環(huán)中的元素加法比組合循環(huán)中的元素加法快得多?

最初,提出了關(guān)於組合循環(huán)中執(zhí)行的元素加法之間的性能差異的問題循環(huán)與單獨(dú)循環(huán)。然而,後來對其進(jìn)行了修改,以深入了解導(dǎo)致這些效能變化的快取行為。

初始問題

問題:

為什麼逐元素加法在單獨(dú)的情況下明顯更快循環(huán)比組合循環(huán)?

答案:

進(jìn)一步分析,是認(rèn)為此行為是由操作中使用的四個(gè)指標(biāo)的資料對齊問題引起的,可能導(dǎo)致快取群組/路衝突。具體來說,數(shù)組很可能分配在同一頁行上,導(dǎo)致每個(gè)循環(huán)內(nèi)的存取落在同一高速緩存路徑上。這比將存取分佈在多個(gè)快取方式上的效率要低,這在單獨(dú)分配數(shù)組時(shí)是可能的。

快取行為分析

問題:

您能否提供一些深入了解導(dǎo)致不同快取行為的細(xì)節(jié),如以下五個(gè)區(qū)域所示圖?

答案:

區(qū)域 1: 資料集非常小,效能主要由開銷(例如循環(huán)和分支)決定,而不是快取行為。

區(qū)域 2: 先前歸因於對齊問題,進(jìn)一步分析顯示該區(qū)域的效能下降需要進(jìn)一步調(diào)查。緩存組衝突仍然可能是一個(gè)因素。

區(qū)域 3:資料大小超過 L1 快取容量,導(dǎo)致 L1 到 L2 快取頻寬造成效能限制。

區(qū)域 4: 在單循環(huán)版本中觀察到的效能損失可能是由於處理器中的錯(cuò)誤混疊停頓造成的由陣列對齊引起的載入/儲存單元。當(dāng)處理器推測性地執(zhí)行載入操作並遇到使用不同值對相同位址進(jìn)行第二次載入時(shí),就會發(fā)生錯(cuò)誤別名。在這種情況下,處理器必須丟棄推測載入並重新載入正確的值,從而導(dǎo)致效能損失。

區(qū)域 5: 此時(shí),資料大小超出了兩者的容量L1 和 L2 緩存,導(dǎo)致記憶體頻寬帶來效能限制。

架構(gòu)差異

問題:

透過為這些 CPU 提供類似的圖表來指出 CPU/快取架構(gòu)之間的差異也可能很有趣。

答案:

提供的圖表表示從兩個(gè) 3.2 GHz 的 Intel Xeon X5482 Harpertown 處理器收集的資料。對其他架構(gòu)(例如英特爾酷睿 i7 870 @ 2.8 GHz 和英特爾酷睿 i7 2600K @ 4.4 GHz)進(jìn)行的類似測試生成的圖表顯示了類似的區(qū)域,但具體性能值可能有所不同。這些差異可歸因於快取大小、記憶體頻寬和其他架構(gòu)特徵的差異。

以上是考慮到快取行為,為什麼??單獨(dú)循環(huán)中的元素添加比單一循環(huán)更快?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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是的,C 中的多態(tài)性非常有用。1)它提供了靈活性,允許輕松添加新類型;2)促進(jìn)代碼重用,減少重復(fù);3)簡化維護(hù),使代碼更易擴(kuò)展和適應(yīng)變化。盡管存在性能和內(nèi)存管理的挑戰(zhàn),但其優(yōu)勢在復(fù)雜系統(tǒng)中尤為顯著。

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