为什么整数的java除法比黑客的喜悦实现更快

时间:2014-03-10 21:47:06

标签: java math latency intrinsics

我正在测试来自黑客喜悦书的divs10函数吞吐量,在我的jdk 1.7 64bit版本21和i7 intel box上用java编码 处理器:7 vendor_id:GenuineIntel cpu系列:6 型号:26 型号名称:Intel(R)Core(TM)i7 CPU 920 @ 2.67GHz

我想知道为什么默认的java运算符/比黑客的喜悦书中的divs10函数更快,结果显示divs10比“/”运算符慢3倍。令我惊讶。

任何人都可以告诉我是否有任何花哨的内在jvm可以使用?

源代码如下。

 public class div10 {

            public static final int divs10(int n) {
                   int q, r;

                   n = n + (n >> 31 & 9);
                   q = (n >> 1) + (n >> 2);
                   q += q >> 4;
                   q += q >> 8;
                   q += q >> 16;
                   q = q >> 3;
                   r = n - ((q << 3) + (q << 1));
                   return q + ((r + 6) >> 4);
            }

            public static void main(String[] args) {
                /*
                long count = 0;
                for (int i = Integer.MIN_VALUE; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
                    if ( (i/10) != divs10(i) ) {
                        System.err.println("error dividing :" + i );
                    }
                    if ((i & 0xFFFFFFF ) == 0 ) {
                        System.out.println("Finished:" + Long.toHexString(count) + ":" + count + ":" + i);
                    }
                    count++;
                }

                System.out.println("Success:" + count);
                */

                long start = System.nanoTime();
                long count = 0L;
                int iter = 100_000;
                for (int j = 0; j < 10; j++) 
                    for (int i = -iter; i < iter; i++) {
                        count += (i/10);
                    }
                for (int j = 0; j < 10; j++) 
                    for (int i = -iter; i < iter; i++) {
                        count += divs10(i);
                    }
                System.out.println(count + " warm up done ") ;


                start = System.nanoTime();
                count = 0L;
                for (int i = Integer.MIN_VALUE; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
                    count += i/10;
                }
                System.out.println(count + ", took:" + (System.nanoTime() - start) / 1000_000L + " ms, " + (System.nanoTime() - start) / ((long)Integer.MAX_VALUE - (long)Integer.MIN_VALUE) + " ns per ops" ) ;

                start = System.nanoTime();
                count = 0L;
                for (int i = Integer.MIN_VALUE; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
                    count += divs10(i);
                }
                System.out.println(count + ", took:" + (System.nanoTime() - start) / 1000_000L + " ms, " + (System.nanoTime() - start) / ((long)Integer.MAX_VALUE - (long)Integer.MIN_VALUE) + " ns per ops" ) ;

           }
    }

2 个答案:

答案 0 :(得分:5)

更新:查看较新的Ivy Bridge table(第174页)时,我看到所有延迟都在1.这意味着我之前的解释不正确。

尝试计算在divs10方法中执行的指令是27(没有函数调用的开销)指令。您正在进行操作,要求在下一个操作开始之前完成前一个操作。这意味着您应该考虑指令的延迟。根据Ivy Bridge指令表,所涉及的所有指令都具有1个时钟周期的延迟。这总共给你27个时钟周期。

这与单个IDIV(8位)指令相比较。在表格中,我发现这需要大约20个时钟周期的延迟。

原始估计将给出:27个周期/ 20个周期= 1.35倍慢。这与您的结果不一致。我不是这方面的专家,但我认为这是因为IDIV指令的划分可以并行运行,因为它们是独立的。 IDIV指令的吞吐量为8个时钟周期。这允许CPU以这样的方式优化指令:它可以每52个周期运行大约4个分区(这是一个估计)。

因此,要使用位移算法执行4次除法,您需要108个周期,而IDIV则需要大约64个时钟周期。这给出:108/52 =慢2.1倍。

这接近你测量的比率。我猜剩下的额外时间用于函数调用的开销。也许CPU比我的估计做了更大的优化。

答案 1 :(得分:0)

当你写:

count += (i/10);

Java JIT能够使用一些不错的技巧来优化每个常量的除法,例如“ Reciprocal Multiplication ” - 请参阅this article for mathematical reference - 或this one

所以它可以通过单个乘法+移位来替换这个除法,这在所有情况下都比绕过的divs10()函数快得多,后者可能在最老的CPU中很快,但不是现代的CPU,整数乘法需要1或1.5个循环! “黑客的喜悦”技巧确实与普通的386很好地搭配,但不是现代的CPus。

此外,JIT可以展开循环,以实现更快的处理,因为计算count += ...很容易并行。

结论:当您使用Java等高级语言,在带有JIT的VM上运行时,不要指望如何编译代码。即使任何现代C编译器都能够通过使用“ Reciprocal Multiplication ”技巧来优化count += i/10,或者展开循环(甚至使其成为多线程)。

让你的(JIT)编译器完成它的工作,如果性能不够,优化你的数据结构和算法,而不是试图“调整”编译器。如果你想要一些CPU级别的低级性能技巧的文档和源代码,take a look at this reference material。但请注意,您将无法使用Java(添加asm需要C / C ++或Delphi编译器)。最后但同样重要的是,请记住,过早优化是所有邪恶的根源(Knuth)。