Question

我正在阅读有关why is it faster to process a sorted array than an unsorted array?的有趣帖子，并看到@ mp31415发表的评论说：

仅作记录。在Windows / VS2017 / i7-6700K 4GHz上，两个版本之间没有区别。两种情况都需要0.6s。如果外部循环中的迭代次数增加了10倍，那么两种情况下的执行时间也会增加10倍，达到6s

因此，我在online c/c++ compiler（我想是现代服务器体系结构）上进行了尝试，对于排序和未排序，我分别得到〜1.9s和〜1.85s，没有太大的不同，但是可重复

所以我想知道现代建筑是否仍然适用？问题来自2012年，距离现在不远... 还是我在哪里错了？

重新打开的问题精度：

请不要为我添加C代码作为示例。这是一个可怕的错误。该代码不仅是错误的，而且还会误导那些专注于代码本身而不是问题的人。
当我第一次尝试上面链接中使用的C ++代码时，只有2％的差异（1.9s和1.85s）。
我的第一个问题和意图是关于上一篇文章，其c ++代码和@ mp31415的注释。
@rustyx发表了一个有趣的评论，我想知道它是否可以解释我的观察结果。

有趣的是，调试版本在排序/未排序之间的差异为400％，而发布版本的差异最大为5％（i7-7700）。

换句话说，我的问题是：

为什么上一篇文章中的c ++代码不能像上一版OP所声称的那样具有良好的性能？

规定：

发布版本和调试版本之间的时间差异可以解释吗？

Answer 1

您是as-if rule的受害者：

仿真（仅）抽象计算机的可观察到的行为是必需的
...一致的实现...

考虑被测功能...

const size_t arraySize = 32768;
int *data;

long long test()
{
    long long sum = 0;
    for (size_t i = 0; i < 100000; ++i)
    {
        // Primary loop
        for (size_t c = 0; c < arraySize; ++c)
        {
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c];
        }
    }
    return sum;
}

还有generated assembly（VS 2017，x86_64 / O2模式）

机器不执行执行循环，而是执行一个执行以下操作的 like 程序：

long long test()
{
    long long sum = 0;
    // Primary loop
    for (size_t c = 0; c < arraySize; ++c)
    {
        for (size_t i = 0; i < 20000; ++i)
        {
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c] * 5;
        }
    }
    return sum;
}

观察优化器如何颠倒循环顺序并破坏基准。

显然，后一个版本对分支预测器更友好。

反过来，您可以通过在外部循环中引入依赖来破坏循环提升优化：

long long test()
{
    long long sum = 0;
    for (size_t i = 0; i < 100000; ++i)
    {
        sum += data[sum % 15];  // <== dependency!
        // Primary loop
        for (size_t c = 0; c < arraySize; ++c)
        {
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c];
        }
    }
    return sum;
}

现在此版本再次展示了已排序/未排序数据之间的巨大差异。在我的系统（i7-7700）上是1.6s vs 11s（或700％）。

结论：当我们面临前所未有的流水线深度和指令级并行性时，分支预测器比以往任何时候都重要。

分支预测是否仍在显着加快阵列处理速度？

重新打开的问题精度：

1 个答案: