深入理解计算机系统 perflab 程序性能优化实验

本文介绍了perflab性能实验,探讨如何利用循环优化、减少函数调用和提升cache命中率来增强程序性能。通过分析rotate和smooth函数,强调了循环展开、循环分块对cache友好的重要性,并指出在smooth函数中自定义avg函数以避免重复读取,以牺牲可读性换取性能提升。

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自从上次实验3bomb已经过去很久了,昨天周六下午刚刚验收完所带班级的必做实验的最后两个,最近一直很忙,也没有来更新了,其实不是最近应该是每天都好忙,最近一直还在看论文做实验。

验收前周五拿出时间来看了一下最后两个必做实验。一个是perflab,性能实验,这个实验主要是考察的课本中的第五章的程序优化的一些知识,通过优化程序的核函数,然后来对比自己和原始函数的CPE和加速比。

这个实验主要考虑一些优化措施,里面有两个函数,一个rotate函数,rotate函数是将图像实现逆时针旋转90°,针对这个函数的优化,


1交换内外循环的次序,优先考虑写操作

2循环展开

3循环分块,这个最有效的优化,主要是可以查看提供的函数头里面关于cache的大小,根据cache的大小来设置块的大小࿰

### 关于《深入理解计算机系统》中的PerfLab 在探讨《深入理解计算机系统》这本书籍时,PerfLab部分旨在提供给读者一系列实践性的实验环境来加深对于计算机系统的理解[^1]。这些实验不仅限于理论上的学习,更强调动手能力的培养以及解决实际问题的能力。 #### PerfLab的主要特点 - **全面覆盖知识点**:从CPU指令集架构到存储层次结构,再到I/O子系统等方面均有涉及。 - **注重性能调优技巧**:通过具体实例展示如何测量并改进应用程序运行效率。 - **支持多种平台工具链**:确保不同硬件环境下都能顺利开展研究工作。 #### 获取相关资源的方法 为了更好地利用PerfLab进行学习,可以考虑以下几个途径: - 访问官方教材网站寻找配套材料。通常出版社会为购买正版书籍用户提供额外的学习资料下载链接。 - 利用在线教育平台如Coursera、edX等搜索是否有基于该书开设的相关课程。这类平台上往往会有来自世界各地顶尖大学教授讲授的内容可供参考。 - 加入专门的技术社区论坛交流心得体验。像GitHub上就有很多开源项目围绕着本书展开讨论,并且分享了不少实用的经验总结文档。 ```python import requests def fetch_perflab_resources(): url = "https://example.com/perflab-resources" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception("Failed to retrieve resources") try: resources = fetch_perflab_resources() print(resources) except Exception as e: print(e) ```
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