Question

我想询问在分析某些数学运算时观察到的执行时间变化的来源。我正在观察一些明显的差异，我希望有人可以对此事略有说明：

观察1 ：在分析数学运算时，会观察到不同的执行时间。作为我的意思的一个例子，如果编译以下代码并且结果代码分别执行10次，我会观察十个不同的执行时间。（此外，正如预期的那样，执行时间取决于是使用方法1还是方法2）。

int main()
{
    unsigned x { 0xFFFFFFFF };
    unsigned y; 
    int MAX_LOOP { 1000 };
    boost::posix_time::ptime start = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    for( int i = 0; i < MAX_LOOP; i++ )
    {
        y = x >> 31;   // Method 1
    //  y = x/2^31;    // Method 2 (note: this expression is expanded in the actual code)
    }
    boost::posix_time::ptime stop = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    boost::posix_time::time_duration duration = start - stop;

    // output to std::cout not shown...
}

方法1产生平均执行时间[mean +/- std。 dev。] 575us +/- 50us（!!），而方法2的执行时间平均为12.9us +/- 1.6us。

方法2并不关心我，但方法1似乎有相当高的方差。事实上，方法1观察到的时间范围是190 us！这个执行时间范围对我来说有点令人吃惊。我的问题是，我应该被这一系列执行时间吓到吗？对这种差异有一个很好的解释吗？

观察2 ：执行时间不会随着代码中执行的循环次数而缩放。以上统计数据基于MAX_LOOP值1e3。如果我将MAX_LOOP增加到1e8，那么我观察到方法1需要180.487ms +/- 3.139ms，而方法2需要1021.825ms +/- 16.597ms。执行时间的增加不会随着所需绝对执行次数的增加而扩大。那就是：

环计数比：1e8 / 1e3 = 1e5
位移分割轮廓时间的比率：180487/575 = 313
规则整数除法配置文件时间的比率：1021825 / 12.9 = 79211

使用方法1（位移除法），性能增益从基本上为575ns /格分为1.805ns /格。相反，常规整数除法从13ns / div＆＃34;到10.22ns /＆＃34;师。规则划分似乎与执行的循环迭代次数成线性比例，但是当循环迭代次数很多时，位移方法似乎表现出极大改善的性能。

我在某个不明显的地方犯了错误吗？如果没有，任何人都可以解释为什么在这种情况下，位移部门的性能提升变化如此之大？编译器是否可能使用默认优化？（如果是这样，（a）优化是否真的好？，（b）我如何找出编译器默认使用的优化？）

其他可能很重要的事情：

Apple LLVM ver 7.0.2（clang-700.1.81）
提升1.65.1（严格用于计时）
在我的笔记本电脑的一个核心上进行执行
在没有优化的情况下编译使用：clang ++ -std = c ++ 11 -I ... -L ... -lboost_system [fname.cpp] -o [fname]

执行时间的差异来源？

0 个答案: