Question

我试图比较FMA性能（fma()中的math.h）与浮点计算中的朴素乘法和加法。测试很简单。我将为大迭代次数迭代相同的计算。我需要做两件事才能进行精确检查。

计算时间不应包括其他计算。
天真乘法和加法不应优化为FMA
不应优化迭代。即迭代应该按照我的预期进行。

为了实现上述目标，我做了以下事情：

函数是内联的，只包含必需的计算。
使用g ++ -O0选项不优化乘法。（但是当我查看转储文件时，它似乎为两者生成了几乎相同的代码）
已使用volatile。

但与天真的乘法和加法相比，结果显示几乎没有差异，甚至更慢fma()。 这是我预期的结果（即它们在速度方面没有什么不同）或者我做错了什么？

规格

Ubuntu 14.04.2
G ++ 4.8.2
Intel（R）Core（TM）i7-4770（3.4GHz，8MB L3缓存）

我的代码

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <chrono>
using namespace std;
using namespace chrono;

inline double rand_gen() {
    return static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX;
}

volatile double a, b, c;
inline void pure_fma_func() {
    fma(a, b, c);
}
inline void non_fma_func() {
    a * b + c;
}


int main() {
    int n = 100000000;

    a = rand_gen();
    b = rand_gen();
    c = rand_gen();

    auto t1 = system_clock::now();
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        non_fma_func();
    }
    auto t2 = system_clock::now();
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        pure_fma_func();
    }
    auto t3 = system_clock::now();

    cout << "non fma" << endl;
    cout << duration_cast<microseconds>(t2 - t1).count() / 1000.0 << "ms" << endl;
    cout << "fma" << endl;
    cout << duration_cast<microseconds>(t3 - t2).count() / 1000.0 << "ms" << endl;
}

Answer 1

是的，你做的事情完全错了。至少有两个人。但是，让我们保持简单。

Used g++ -O0 option not to optimize the multiplication

这使您的整个结果完全无关紧要。有趣的事实：在任何一种情况下，函数调用的成本可能都高于计算的成本。

从根本上说，未启用优化的基准测试结果完全没有意义。你不能把它们关掉，希望最好。他们绝对必须启用。

其次，FMA与常规乘法和加法是一个复杂的情况 - 有一些事情，如延迟与吞吐量以及其他可以成倍增加的问题。

简而言之，您的基准测试根本不是基准，它只是一堆产生无意义垃圾的随机指令。

如果您需要准确的基准测试，则必须完全准确地重现实际使用情况。包括周围的代码，编译器优化，整个shebang。

与天真计算相比，FMA表现

1 个答案: