程序优化——C/C++参数优化

本文探讨了C/C++编程中的变量优化,包括参数传递、内联函数使用、分支优化等策略。建议尽量使用32位数据类型,限制函数参数不超过4个以减少入栈操作,以及明智地使用内联函数以平衡时间和空间成本。此外,优化条件分支,例如将条件移到循环外和合并条件判断,可以提高代码执行效率。

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C/C++变量优化:

C/C++语言中变量依据其定义的方式不同,其存放位置可以分为寄存器、栈区、堆区和静态存储区三种区域。

(1)寄存器上分配。当函数中定义的局部变量不多,且没有对局部变量的取地址操作时,则会将该变量会分配在寄存器中。当进行运算时,直接读寄存器,速度非常快。

(2)在栈上分配。用户在函数体中定义了较多局部变量后,或对变量进行取地址操作,通过结构体返回值,则相应的变量会放在栈空间。函数执行结束后,这些存储单元自动被释放。一般的情况,由于栈区中数据在函数中都会被重复用到,加载时都能够Cache命中,一个周期内完成,效率很高,但是其分配的内存容量有限。

(3)从静态存储区域分配。在程序编译的时候就已经分配好,这块内存在程序的整个运行期间都存在。例如全局变量、static变量。在ARM9平台,从静态区加载数据到寄存器,一般需要3个周期。如果在循环中,无序访问数据造成Cache不能命中,那么每次都需要3个周期加载,则比较费时。所以尽量让数据顺序访问,提高Cache命中率和访问速度。

(4)从堆上分配,亦称动态内存分配。程序在运行的时候用malloc或new申请的内存,程序员自己负责用free或delete释放内存,其访问速度和静态区相同。

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建议1: 把重复使用的指针型参数拷贝到本地局部变量。

参看下面的代码:

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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