我一直在做一些测试,看看额外的边界检查对循环有多大影响。当您访问数组时,考虑到由 C#、Java 等语言插入的隐式边界检查的成本,从而提示了这一点。
更新:我在另外几台计算机上尝试了相同的可执行程序,这让我对正在发生的事情有了更多了解。我首先列出了原始计算机,其次列出了我的现代笔记本电脑。在我的现代笔记本电脑上,在循环中添加额外的检查只会增加 1% 到 4% 的时间,而原始硬件的时间增加了 3% 到 30%。
Processor x86 Family 6 Model 30 Stepping 5 GenuineIntel ~2793 Mhz
Ratio 2 checks : 1 check = 1.0310
Ratio 3 checks : 1 check = 1.2769
Processor Intel(R) Core(TM) i7-3610QM CPU @ 2.30GHz, 2301 Mhz, 4 Core(s), 8 Logical Processor(s)
Ratio 2 checks : 1 check = 1.0090
Ratio 3 checks : 1 check = 1.0393
Processor Intel(R) Core(TM) i5-2500 CPU @ 3.30GHz, 4 Cores(s)
Ratio 2 checks : 1 check = 1.0035
Ratio 3 checks : 1 check = 1.0639
Processor Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU T9300 @ 2.50GHz, 2501 Mhz, 2 Core(s), 2 Logical Processor(s)
Ratio 2 checks : 1 check = 1.1195
Ratio 3 checks : 1 check = 1.3597
Processor x86 Family 15 Model 43 Stepping 1 AuthenticAMD ~2010 Mhz
Ratio 2 checks : 1 check = 1.0776
Ratio 3 checks : 1 check = 1.1451
在下面的测试程序中,第一个函数只检查一个边界,第二个函数检查两个边界,第三个函数检查三个边界(在调用代码中,n1=n2=n3)。我发现 两次检查:一次 的比率约为 1.03,三次检查:一次 的比率约为 1.3。令我惊讶的是,再添加一项检查会对性能产生如此大的影响。我有一个 interesting answer concerning the low cost of bounds checking on modern processors到我最初的问题,这可能会阐明此处观察到的差异。
请注意,在未打开整个程序优化的情况下编译程序很重要;否则编译器可以简单地删除额外的边界检查。
// dotprod.cpp
#include "dotprod.h"
double SumProduct(const double* v1, const double* v2, int n)
{
double sum=0;
for(int i=0;
i<n;
++i)
sum += v1[i]*v2[i];
return sum;
}
double SumProduct(const double* v1, const double* v2, int n1, int n2)
{
double sum=0;
for(int i=0;
i<n1 && i <n2;
++i)
sum += v1[i]*v2[i];
return sum;
}
double SumProduct(const double* v1, const double* v2, int n1, int n2, int n3)
{
double sum=0;
for(int i=0;
i<n1 && i <n2 && i <n3;
++i)
sum += v1[i]*v2[i];
return sum;
}
此代码最初是使用 Visual Studio 2010、Release、Win32 构建的(我添加了“C”标记,因为速度差异背后的原因不太可能是特定于 C++ 的,也可能不是特定于 Windows 的)。谁能解释一下?
下面的其余代码,供引用。这里面有一些 C++ 特定的东西。
头文件
// dotprod.h
double SumProduct(const double*, const double*, int n);
double SumProduct(const double*, const double*, int n1, int n2);
double SumProduct(const double*, const double*, int n1, int n2, int n3);
测试工具
// main.cpp
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <numeric>
#include <vector>
#include <windows.h>
#include "../dotprod/dotprod.h" // separate lib
typedef __int64 timecount_t;
inline timecount_t GetTimeCount()
{
LARGE_INTEGER li;
if (!QueryPerformanceCounter(&li)) {
exit(1);
}
return li.QuadPart;
}
int main()
{
typedef std::vector<double> dvec;
const int N = 100 * 1000;
// Initialize
dvec v1(N);
dvec v2(N);
dvec dp1(N);
dvec dp2(N);
dvec dp3(N);
for(int i=0; i<N; ++i) {
v1[i] = i;
v2[i] = log(static_cast<double>(i+1));
}
const timecount_t t0 = GetTimeCount();
// Check cost with one bound
for(int n=0; n<N; ++n) {
dp1[n] = SumProduct(&(v1[0]),&(v2[0]),n);
}
const timecount_t t1 = GetTimeCount();
// Check cost with two bounds
for(int n=0; n<N; ++n) {
dp2[n] = SumProduct(&(v1[0]),&(v2[0]),n,n);
}
const timecount_t t2 = GetTimeCount();
// Check cost with three bounds
for(int n=0; n<N; ++n) {
dp3[n] = SumProduct(&(v1[0]),&(v2[0]),n,n,n);
}
const timecount_t t3 = GetTimeCount();
// Check results
const double sumSumProducts1 = std::accumulate(dp1.begin(), dp1.end(), 0.0);
const double sumSumProducts2 = std::accumulate(dp2.begin(), dp2.end(), 0.0);
const double sumSumProducts3 = std::accumulate(dp3.begin(), dp3.end(), 0.0);
printf("Sums of dot products: %.1f, %.1f, %.1f\n", sumSumProducts1, sumSumProducts2, sumSumProducts3);
// Output timings
const timecount_t elapsed1 = t1-t0;
const timecount_t elapsed2 = t2-t1;
const timecount_t elapsed3 = t3-t2;
printf("Elapsed: %.0f, %.0f, %.0f\n",
static_cast<double>(elapsed1),
static_cast<double>(elapsed2),
static_cast<double>(elapsed3));
const double ratio2to1 = elapsed2 / static_cast<double>(elapsed1);
const double ratio3to1 = elapsed3 / static_cast<double>(elapsed1);
printf("Ratio 2:1=%.2f\n", ratio2to1);
printf("Ratio 3:1=%.2f\n", ratio3to1);
return 0;
}
为了生产组装,我采纳了this answer中的建议(案例 2,关闭整个程序优化),生成以下 asm 文件。
; Listing generated by Microsoft (R) Optimizing Compiler Version 16.00.40219.01
TITLE C:\dev\TestSpeed\dotprod\dotprod.cpp
.686P
.XMM
include listing.inc
.model flat
INCLUDELIB OLDNAMES
PUBLIC __real@0000000000000000
PUBLIC ?SumProduct@@YANPBN0HHH@Z ; SumProduct
EXTRN __fltused:DWORD
; COMDAT __real@0000000000000000
; File c:\dev\testspeed\dotprod\dotprod.cpp
CONST SEGMENT
__real@0000000000000000 DQ 00000000000000000r ; 0
; Function compile flags: /Ogtp
CONST ENDS
; COMDAT ?SumProduct@@YANPBN0HHH@Z
_TEXT SEGMENT
tv491 = -4 ; size = 4
_v1$ = 8 ; size = 4
_v2$ = 12 ; size = 4
_n1$ = 16 ; size = 4
_n2$ = 20 ; size = 4
_n3$ = 24 ; size = 4
?SumProduct@@YANPBN0HHH@Z PROC ; SumProduct, COMDAT
; 25 : {
push ebp
mov ebp, esp
push ecx
; 26 : double sum=0;
fldz
push ebx
mov ebx, DWORD PTR _v2$[ebp]
push esi
push edi
mov edi, DWORD PTR _n1$[ebp]
; 27 : for(int i=0;
xor ecx, ecx
; 28 : i<n1 && i <n2 && i <n3;
; 29 : ++i)
cmp edi, 4
jl $LC8@SumProduct
; 26 : double sum=0;
mov edi, DWORD PTR _v1$[ebp]
lea esi, DWORD PTR [edi+24]
; 30 : sum += v1[i]*v2[i];
sub edi, ebx
lea edx, DWORD PTR [ecx+2]
lea eax, DWORD PTR [ebx+8]
mov DWORD PTR tv491[ebp], edi
$LN15@SumProduct:
; 28 : i<n1 && i <n2 && i <n3;
; 29 : ++i)
mov ebx, DWORD PTR _n2$[ebp]
cmp ecx, ebx
jge $LN9@SumProduct
cmp ecx, DWORD PTR _n3$[ebp]
jge $LN9@SumProduct
; 30 : sum += v1[i]*v2[i];
fld QWORD PTR [eax-8]
lea edi, DWORD PTR [edx-1]
fmul QWORD PTR [esi-24]
faddp ST(1), ST(0)
cmp edi, ebx
jge SHORT $LN9@SumProduct
; 28 : i<n1 && i <n2 && i <n3;
; 29 : ++i)
cmp edi, DWORD PTR _n3$[ebp]
jge SHORT $LN9@SumProduct
; 30 : sum += v1[i]*v2[i];
mov edi, DWORD PTR tv491[ebp]
fld QWORD PTR [edi+eax]
fmul QWORD PTR [eax]
faddp ST(1), ST(0)
cmp edx, ebx
jge SHORT $LN9@SumProduct
; 28 : i<n1 && i <n2 && i <n3;
; 29 : ++i)
cmp edx, DWORD PTR _n3$[ebp]
jge SHORT $LN9@SumProduct
; 30 : sum += v1[i]*v2[i];
fld QWORD PTR [eax+8]
lea edi, DWORD PTR [edx+1]
fmul QWORD PTR [esi-8]
faddp ST(1), ST(0)
cmp edi, ebx
jge SHORT $LN9@SumProduct
; 28 : i<n1 && i <n2 && i <n3;
; 29 : ++i)
cmp edi, DWORD PTR _n3$[ebp]
jge SHORT $LN9@SumProduct
; 30 : sum += v1[i]*v2[i];
fld QWORD PTR [eax+16]
mov edi, DWORD PTR _n1$[ebp]
fmul QWORD PTR [esi]
add ecx, 4
lea ebx, DWORD PTR [edi-3]
add eax, 32 ; 00000020H
add esi, 32 ; 00000020H
faddp ST(1), ST(0)
add edx, 4
cmp ecx, ebx
jl SHORT $LN15@SumProduct
mov ebx, DWORD PTR _v2$[ebp]
$LC8@SumProduct:
; 28 : i<n1 && i <n2 && i <n3;
; 29 : ++i)
cmp ecx, edi
jge SHORT $LN9@SumProduct
mov edx, DWORD PTR _v1$[ebp]
lea eax, DWORD PTR [ebx+ecx*8]
sub edx, ebx
$LC3@SumProduct:
cmp ecx, DWORD PTR _n2$[ebp]
jge SHORT $LN9@SumProduct
cmp ecx, DWORD PTR _n3$[ebp]
jge SHORT $LN9@SumProduct
; 30 : sum += v1[i]*v2[i];
fld QWORD PTR [eax+edx]
inc ecx
fmul QWORD PTR [eax]
add eax, 8
faddp ST(1), ST(0)
cmp ecx, edi
jl SHORT $LC3@SumProduct
$LN9@SumProduct:
; 31 : return sum;
; 32 : }
pop edi
pop esi
pop ebx
mov esp, ebp
pop ebp
ret 0
?SumProduct@@YANPBN0HHH@Z ENDP ; SumProduct
_TEXT ENDS
PUBLIC ?SumProduct@@YANPBN0HH@Z ; SumProduct
; Function compile flags: /Ogtp
; COMDAT ?SumProduct@@YANPBN0HH@Z
_TEXT SEGMENT
tv448 = -4 ; size = 4
_v1$ = 8 ; size = 4
_v2$ = 12 ; size = 4
_n1$ = 16 ; size = 4
_n2$ = 20 ; size = 4
?SumProduct@@YANPBN0HH@Z PROC ; SumProduct, COMDAT
; 15 : {
push ebp
mov ebp, esp
push ecx
; 16 : double sum=0;
fldz
push ebx
mov ebx, DWORD PTR _v2$[ebp]
push esi
push edi
mov edi, DWORD PTR _n1$[ebp]
; 17 : for(int i=0;
xor ecx, ecx
; 18 : i<n1 && i <n2;
; 19 : ++i)
cmp edi, 4
jl SHORT $LC8@SumProduct@2
; 16 : double sum=0;
mov edi, DWORD PTR _v1$[ebp]
lea edx, DWORD PTR [edi+24]
; 20 : sum += v1[i]*v2[i];
sub edi, ebx
lea esi, DWORD PTR [ecx+2]
lea eax, DWORD PTR [ebx+8]
mov DWORD PTR tv448[ebp], edi
$LN19@SumProduct@2:
mov edi, DWORD PTR _n2$[ebp]
cmp ecx, edi
jge SHORT $LN9@SumProduct@2
fld QWORD PTR [eax-8]
lea ebx, DWORD PTR [esi-1]
fmul QWORD PTR [edx-24]
faddp ST(1), ST(0)
cmp ebx, edi
jge SHORT $LN9@SumProduct@2
mov ebx, DWORD PTR tv448[ebp]
fld QWORD PTR [ebx+eax]
fmul QWORD PTR [eax]
faddp ST(1), ST(0)
cmp esi, edi
jge SHORT $LN9@SumProduct@2
fld QWORD PTR [eax+8]
lea ebx, DWORD PTR [esi+1]
fmul QWORD PTR [edx-8]
faddp ST(1), ST(0)
cmp ebx, edi
jge SHORT $LN9@SumProduct@2
fld QWORD PTR [eax+16]
mov edi, DWORD PTR _n1$[ebp]
fmul QWORD PTR [edx]
add ecx, 4
lea ebx, DWORD PTR [edi-3]
add eax, 32 ; 00000020H
add edx, 32 ; 00000020H
faddp ST(1), ST(0)
add esi, 4
cmp ecx, ebx
jl SHORT $LN19@SumProduct@2
mov ebx, DWORD PTR _v2$[ebp]
$LC8@SumProduct@2:
; 18 : i<n1 && i <n2;
; 19 : ++i)
cmp ecx, edi
jge SHORT $LN9@SumProduct@2
mov edx, DWORD PTR _v1$[ebp]
lea eax, DWORD PTR [ebx+ecx*8]
sub edx, ebx
$LC3@SumProduct@2:
cmp ecx, DWORD PTR _n2$[ebp]
jge SHORT $LN9@SumProduct@2
; 20 : sum += v1[i]*v2[i];
fld QWORD PTR [eax+edx]
inc ecx
fmul QWORD PTR [eax]
add eax, 8
faddp ST(1), ST(0)
cmp ecx, edi
jl SHORT $LC3@SumProduct@2
$LN9@SumProduct@2:
; 21 : return sum;
; 22 : }
pop edi
pop esi
pop ebx
mov esp, ebp
pop ebp
ret 0
?SumProduct@@YANPBN0HH@Z ENDP ; SumProduct
_TEXT ENDS
PUBLIC ?SumProduct@@YANPBN0H@Z ; SumProduct
; Function compile flags: /Ogtp
; COMDAT ?SumProduct@@YANPBN0H@Z
_TEXT SEGMENT
_v1$ = 8 ; size = 4
_v2$ = 12 ; size = 4
?SumProduct@@YANPBN0H@Z PROC ; SumProduct, COMDAT
; _n$ = eax
; 5 : {
push ebp
mov ebp, esp
mov edx, DWORD PTR _v2$[ebp]
; 6 : double sum=0;
fldz
push ebx
push esi
mov esi, eax
; 7 : for(int i=0;
xor ebx, ebx
push edi
mov edi, DWORD PTR _v1$[ebp]
; 8 : i<n;
; 9 : ++i)
cmp esi, 4
jl SHORT $LC9@SumProduct@3
; 6 : double sum=0;
lea eax, DWORD PTR [edx+8]
lea ecx, DWORD PTR [edi+24]
; 10 : sum += v1[i]*v2[i];
sub edi, edx
lea edx, DWORD PTR [esi-4]
shr edx, 2
inc edx
lea ebx, DWORD PTR [edx*4]
$LN10@SumProduct@3:
fld QWORD PTR [eax-8]
add eax, 32 ; 00000020H
fmul QWORD PTR [ecx-24]
add ecx, 32 ; 00000020H
dec edx
faddp ST(1), ST(0)
fld QWORD PTR [edi+eax-32]
fmul QWORD PTR [eax-32]
faddp ST(1), ST(0)
fld QWORD PTR [eax-24]
fmul QWORD PTR [ecx-40]
faddp ST(1), ST(0)
fld QWORD PTR [eax-16]
fmul QWORD PTR [ecx-32]
faddp ST(1), ST(0)
jne SHORT $LN10@SumProduct@3
; 6 : double sum=0;
mov edx, DWORD PTR _v2$[ebp]
mov edi, DWORD PTR _v1$[ebp]
$LC9@SumProduct@3:
; 8 : i<n;
; 9 : ++i)
cmp ebx, esi
jge SHORT $LN8@SumProduct@3
sub edi, edx
lea eax, DWORD PTR [edx+ebx*8]
sub esi, ebx
$LC3@SumProduct@3:
; 10 : sum += v1[i]*v2[i];
fld QWORD PTR [eax+edi]
add eax, 8
dec esi
fmul QWORD PTR [eax-8]
faddp ST(1), ST(0)
jne SHORT $LC3@SumProduct@3
$LN8@SumProduct@3:
; 11 : return sum;
; 12 : }
pop edi
pop esi
pop ebx
pop ebp
ret 0
?SumProduct@@YANPBN0H@Z ENDP ; SumProduct
_TEXT ENDS
END
最佳答案
CPU 之间的一大区别是流水线优化
CPU 可以并行执行多条指令,直到到达条件分支。从这一点开始,CPU 可以继续并行分支,而不是等到所有指令都执行完毕,直到条件可用并准备好进行评估。如果假设是正确的,那么我们就有收获。否则 CPU 将与其他分支一起去。
因此对于 CPU 来说,棘手的部分是找到最佳假设并尽可能多地并行执行指令。
关于c++ - 为什么添加额外的检查循环会在某些机器上产生很大的差异,而在其他机器上却产生很小的差异?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17070607/
类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc
我有一个模型:classItem项目有一个属性“商店”基于存储的值,我希望Item对象对特定方法具有不同的行为。Rails中是否有针对此的通用设计模式?如果方法中没有大的if-else语句,这是如何干净利落地完成的? 最佳答案 通常通过Single-TableInheritance. 关于ruby-on-rails-Rails-子类化模型的设计模式是什么?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.co
对于具有离线功能的智能手机应用程序,我正在为Xml文件创建单向文本同步。我希望我的服务器将增量/差异(例如GNU差异补丁)发送到目标设备。这是计划:Time=0Server:hasversion_1ofXmlfile(~800kiB)Client:hasversion_1ofXmlfile(~800kiB)Time=1Server:hasversion_1andversion_2ofXmlfile(each~800kiB)computesdeltaoftheseversions(=patch)(~10kiB)sendspatchtoClient(~10kiBtransferred)Cl
我正在使用的第三方API的文档状态:"[O]urAPIonlyacceptspaddedBase64encodedstrings."什么是“填充的Base64编码字符串”以及如何在Ruby中生成它们。下面的代码是我第一次尝试创建转换为Base64的JSON格式数据。xa=Base64.encode64(a.to_json) 最佳答案 他们说的padding其实就是Base64本身的一部分。它是末尾的“=”和“==”。Base64将3个字节的数据包编码为4个编码字符。所以如果你的输入数据有长度n和n%3=1=>"=="末尾用于填充n%
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
为什么4.1%2返回0.0999999999999996?但是4.2%2==0.2。 最佳答案 参见此处:WhatEveryProgrammerShouldKnowAboutFloating-PointArithmetic实数是无限的。计算机使用的位数有限(今天是32位、64位)。因此计算机进行的浮点运算不能代表所有的实数。0.1是这些数字之一。请注意,这不是与Ruby相关的问题,而是与所有编程语言相关的问题,因为它来自计算机表示实数的方式。 关于ruby-为什么4.1%2使用Ruby返
我的瘦服务器配置了nginx,我的ROR应用程序正在它们上运行。在我发布代码更新时运行thinrestart会给我的应用程序带来一些停机时间。我试图弄清楚如何优雅地重启正在运行的Thin实例,但找不到好的解决方案。有没有人能做到这一点? 最佳答案 #Restartjustthethinserverdescribedbythatconfigsudothin-C/etc/thin/mysite.ymlrestartNginx将继续运行并代理请求。如果您将Nginx设置为使用多个上游服务器,例如server{listen80;server
它不等于主线程的binding,这个toplevel作用域是什么?此作用域与主线程中的binding有何不同?>ruby-e'putsTOPLEVEL_BINDING===binding'false 最佳答案 事实是,TOPLEVEL_BINDING始终引用Binding的预定义全局实例,而Kernel#binding创建的新实例>Binding每次封装当前执行上下文。在顶层,它们都包含相同的绑定(bind),但它们不是同一个对象,您无法使用==或===测试它们的绑定(bind)相等性。putsTOPLEVEL_BINDINGput
我可以得到Infinity和NaNn=9.0/0#=>Infinityn.class#=>Floatm=0/0.0#=>NaNm.class#=>Float但是当我想直接访问Infinity或NaN时:Infinity#=>uninitializedconstantInfinity(NameError)NaN#=>uninitializedconstantNaN(NameError)什么是Infinity和NaN?它们是对象、关键字还是其他东西? 最佳答案 您看到打印为Infinity和NaN的只是Float类的两个特殊实例的字符串
如果您尝试在Ruby中的nil对象上调用方法,则会出现NoMethodError异常并显示消息:"undefinedmethod‘...’fornil:NilClass"然而,有一个tryRails中的方法,如果它被发送到一个nil对象,它只返回nil:require'rubygems'require'active_support/all'nil.try(:nonexisting_method)#noNoMethodErrorexceptionanymore那么try如何在内部工作以防止该异常? 最佳答案 像Ruby中的所有其他对象