打开/关闭编译器优化标志的CPU密集型应用程序

时间:2012-06-12 05:09:53

标签: c# .net multithreading task-parallel-library compiler-optimization

我写了一个小程序来比较笔记本电脑的性能。为了使程序CPU密集,我实现了Rabin-Karp模式匹配算法和一些多线程代码(通过Parallel API实现)。

我注意到,当关闭编译器优化标志执行程序时,所需的时间比打开优化标志所需的时间要多得多。

例如:

  • 所需时间(当优化标志关闭时):40秒(大约)
  • 所需时间(优化标志开启时):18秒(大约)

我很想知道编译器正在采用什么样的优化来增加性能的显着改进。在打开/关闭此标志的情况下执行代码时,任何关于如何理解的指针都将非常有用。

代码

void Main()
{
    Dictionary<string,bool> collection = new Dictionary<string,bool>();
    IEnumerable<string> commonWords = File.ReadAllLines(@"G:\LINQPad4\words.txt")
        .Where(x => !string.IsNullOrEmpty(x)).Select(t => t.Trim());

    string magna_carta = File.ReadAllText(@"G:\LINQPad4\magna-carta.txt");

    Parallel.ForEach(commonWords,
    () => new Dictionary<string,bool>(),
    (word, loopState, localState) =>
    {
        RabinKarpAlgo rbAlgo = new RabinKarpAlgo(magna_carta,word);
        localState.Add(word,rbAlgo.Match());
        return localState;
    },
    (localState) =>
    {
        lock(collection){
            foreach(var item in localState)
            {
                collection.Add(item.Key, item.Value);
            }
        }
    });

    collection.Dump();
}

public class RabinKarpAlgo
{
    private readonly string inputString;
    private readonly string pattern;
    private ulong siga = 0;
    private ulong sigb = 0;
    private readonly ulong Q = 100007;
    private readonly ulong D = 256;

    public RabinKarpAlgo(string inputString, string pattern)
    {
        this.inputString = inputString;
        this.pattern = pattern;
    }

    public bool Match()
    {
        for (int i = 0; i < pattern.Length; i++)
        {
            siga = (siga * D + (ulong)inputString[i]) % Q;
            sigb = (sigb * D + (ulong)pattern[i]) % Q;
        }

        if(siga == sigb)
            return true;

        ulong pow = 1;
        for (int k = 1; k <= pattern.Length - 1; k++)
            pow = (pow * D) % Q;

        for (int j = 1; j <= inputString.Length - pattern.Length; j++)
        {
            siga = (siga + Q - pow * (ulong)inputString[j - 1] %Q) % Q;
            siga = (siga * D + (ulong)inputString[j + pattern.Length - 1]) % Q;

            if (siga == sigb)
            {
                if (inputString.Substring(j, pattern.Length) == pattern)
                {
                    return true;
                }
            }
        }

        return false;
    }
}

您可以从以下gitHub存储库下载相关文件Rabin-Karp Test

文章Performance Testing

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

在你的特殊情况下,有3个for循环,它们位于一个平行的foreach中, 我坚信大多数优化都是通过动态循环转换完成的,当然还有数学部分。

以下是一些可以通过循环完成的示例:Loop transformation

来自C#编译器团队的Eric Lippert有一篇关于此的博客文章: what does the optimize switch do