CSAPP第五章的一些小结

本文探讨了优化计算性能的几种方法,包括代码移动以减少过程调用,消除多余内存引用,简单及多路循环展开来降低无关开销,并通过重新结合和改变运算顺序实现并行操作。然而,要注意过度的循环展开可能导致CPE回升,因为变量可能需要存储在堆栈中,增加内存引用。这些策略旨在最大化计算单元的容量和吞吐量。

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一些重要名词:(这里的所有时间、周期数都指的的是时钟周期)

CPE:每元素执行所需的周期数。

延迟:完成运算所需要的总时间。

发射时间:两个连续的同类型运算之间需要的最小时钟周期。

容量:能够执行该运算的功能单元数量。

最大吞吐量:发射时间的倒数。

性能提高的方法:

1、代码移动,减少过程调用

2、消除多余内存引用

3、简单循环展开,减少无关开销

4、多路并行循环展开,并行操作,使CPE接近吞吐界限

5、重新结合并换,改变合并顺序,使操作并行

P.S. 多路并行循环展开超过寄存器数量,CPE回升,因为超过的变量放入堆栈中,内存引用增加。

### 关键技术和方法概述 #### 优化编译器的能力和局限性 为了使程序达到最佳性能,理解编译器如何工作及其能力边界至关重要。编译器可以自动完成许多常见的优化措施,比如常量折叠、公共子表达式的消除以及无用代码删除等。然而,在面对复杂的控制结构或涉及指针运算的情况下,其效果可能有限[^1]。 #### 表示程序性能 衡量软件效率通常依赖于时间复杂度分析与实际运行测试相结合的方式。前者通过算法理论来预估执行速度;后者则借助工具记录具体耗时情况,从而找出潜在瓶颈所在之处。 #### 消除循环中的低效部分 针对频繁迭代的部分采取特别处理手段是提升整体表现的有效途径之一。这包括但不限于减少每次重复计算相同值所带来的开销、调整数组访问模式以利于缓存命中率提高等方面的工作。 ```c // 原始版本可能存在多次相同的计算 for (int i = 0; i < n; ++i) { result[i] = a * b + c; } // 改进后的版本提前进行了乘法运算 double ab = a * b; for (int i = 0; i < n; ++i) { result[i] = ab + c; } ``` #### 减少过程调用次数 函数调用虽然有助于增强代码可读性和重用性,但在某些场景下也会引入额外负担。对于那些仅用于局部逻辑实现的小型辅助功能来说,考虑将其内联展开可能是更好的选择——当然这也取决于具体情况而定[^4]。 #### 避免不必要内存引用 当涉及到大量数据交换时,应当尽可能降低对外部资源(如磁盘文件)的请求频率,并合理规划内部缓冲区大小以便更好地适应硬件特性。此外,还应注意防止因不当索引而导致越界访问等问题的发生。 #### 理解现代处理器架构特点 深入研究CPU内部运作制可以帮助开发者充分利用多核并行优势、指令流水线设计原理等相关概念来进行针对性改进。例如利用SIMD扩展加速向量化操作就是一种常见做法。 #### 循环展开技术应用实例 适当增加循环体内语句数量可以在一定程度上缓解分支预测失败带来的负面影响,进而加快整个序列遍历的速度。不过需要注意的是过度使用该策略可能会造成寄存器溢出风险增大以及其他不利后果。 ```cpp // 单次循环 for(int i=0;i<n;++i){ sum+=arr[i]; } // 展开四倍后 for(int i=0;i<n-3;i+=4){ sum += arr[i]+arr[i+1]+arr[i+2]+arr[i+3]; } if(n%4!=0){ // 处理剩余项 for(;i<n;++i){ sum+=arr[i]; } } ``` #### 提升并行处理水平的方法探讨 除了简单地将任务分配给不同核心外,还可以探索更多高级别的协作方式,像OpenMP这样的库提供了便捷的操作接口让用户轻松定义共享变量范围内的同步关系。另外,也可以尝试采用Amdahl定律指导下的混合编程模型来平衡串行与并发之间的比例关系。
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