源代码

Question

源代码

我计算uniform_real_distribution

生成的十亿个数字的总和

#include <iostream>
#include <random>

using std::cout;
using std::endl;
using std::mt19937;
using std::random_device;
using std::uniform_real_distribution;

int main()
{
    random_device rd;
    mt19937 gen(rd());
    uniform_real_distribution<float> dis(-1, 1);
    float result = 0;
    for (unsigned i = 0; i < 1E9; ++i)
    {
        result += dis(gen);
    }
    cout << result << endl;
    return 0;
}

问题

当我使用clang++ -O3 --std=c++11 main.cpp编译代码时，它会工作一分钟。当我使用g++ -O3 --std=c++11 main.cpp进行编译时，它可以工作6秒钟。此外，我使用了g++-5和g++-6，并获得了3秒。

当我在-O1中使用g++优化时，它会优化代码，并且只有没有优化标志才能生成程序，这需要将近两分钟才能完成。使用clang++而不进行优化的应用程序的工作速度比没有优化的g++生成的应用程序稍快一些。

问题

我可以让clang++优化代码与g++一样好吗？性能问题是我的错，还是clang++＆＃39;

其他信息

g++ -v输出

Using built-in specs.
COLLECT_GCC=g++
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/lto-wrapper
OFFLOAD_TARGET_NAMES=nvptx-none
OFFLOAD_TARGET_DEFAULT=1
Target: x86_64-linux-gnu
Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 7.2.0-8ubuntu3.2' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-7/README.Bugs --enable-languages=c,ada,c++,go,brig,d,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --with-gcc-major-version-only --program-suffix=-7 --program-prefix=x86_64-linux-gnu- --enable-shared --enable-linker-build-id --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-libstdcxx-time=yes --with-default-libstdcxx-abi=new --enable-gnu-unique-object --disable-vtable-verify --enable-libmpx --enable-plugin --enable-default-pie --with-system-zlib --with-target-system-zlib --enable-objc-gc=auto --enable-multiarch --disable-werror --with-arch-32=i686 --with-abi=m64 --with-multilib-list=m32,m64,mx32 --enable-multilib --with-tune=generic --enable-offload-targets=nvptx-none --without-cuda-driver --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnu
Thread model: posix
gcc version 7.2.0 (Ubuntu 7.2.0-8ubuntu3.2)

clang++ -v输出

clang version 4.0.1-6 (tags/RELEASE_401/final)
Target: x86_64-pc-linux-gnu
Thread model: posix
InstalledDir: /usr/bin
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5.4.1
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6.4.0
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7.2.0
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5.4.1
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6.4.0
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7.2.0
Selected GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7.2.0
Candidate multilib: .;@m64
Selected multilib: .;@m64
Found CUDA installation: /usr/local/cuda, version unknown

Answer 1

g++和clang++具有不同的默认“内联级别”。

g++通常更具侵略性。在这种情况下，不同的阈值似乎会干扰其他优化。

您可以使用-mllvm -inline-threshold=控制内联行为（另请参阅LLVM Development）。

下面

clang++ -O3 --std=c++11 -mllvm -inline-threshold=15000

运行良好并产生合理的加速（对于“真实代码”，可执行文件的大小可能会增长很多）。

为什么CLang ++不优化循环而G ++呢？

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1 个答案: