Question

首先，我想知道循环优化和转换之间的根本区别，还

C中的一个简单循环如下：

for (i = 0; i < N; i++)
{
a[i] = b[i]*c[i];
}

但我们可以展开它：

for (i = 0; i < N/2; i++) 
{
a[i*2] = b[i*2]*c[i*2];
a[i*2 + 1] = b[i*2 + 1]*c[i*2 + 1];
}

但我们可以进一步展开它..但是我们可以展开它的限制是什么，我们如何找到它。

还有更多技术，如循环耕作，循环分配等。，如何确定何时使用合适的。

Answer 1

我会假设OP已经描述了他/她的代码并且发现这段代码实际上很重要，并且实际上回答了问题:-)：

编译器将尝试根据它对代码和处理器体系结构的了解，使循环展开决策。

在提高速度方面。

正如有人指出的那样，展开会减少循环终止条件比较和跳转的次数。
根据体系结构的不同，硬件也可能支持一种有效的方法来索引近存储器位置（例如，mov eax，[ebx + 4]），而无需添加额外的指令（这可能会扩展到更多的微操作 - 不确定）。
大多数现代处理器使用乱序执行，以查找指令级并行。当下一个N指令在多次条件跳转之后（即，硬件需要能够丢弃可变的推测级别）时，这很难做到。
- 之前有更多机会对内存操作进行重新排序，以便隐藏数据提取延迟。
- 也可以发生代码矢量化（例如，转换为SSE / AVX），其允许在某些情况下并行执行代码。这也是展开的一种形式。

在决定何时停止展开方面：

展开会增加代码大小。编译器知道超出指令代码高速缓存大小（所有现代处理器），跟踪高速缓存（P4），循环缓冲区高速缓存（Core2 / Nehalem / SandyBridge），微操作高速缓存（SandyBridge）等会受到惩罚。理想情况下它使用静态成本效益启发式（特定代码和架构的一个功能），以确定哪个展开级别将产生最佳的整体净性能。根据编译器的不同，heurstics可能会有所不同（通常我发现调整它自己会很好）。
- 通常，如果循环包含大量代码，则不太可能展开，因为循环成本已经摊销，有足够的ILP可用，并且展开的代码膨胀成本过高。对于较小的代码片段，循环可能会展开，因为成本可能很低。实际的展开次数将取决于架构的细节，编译器启发式和代码，并且将是编译器决定的最佳（可能不是:-)）。

就你何时应该进行这些优化而言：

当你不认为编译器做了正确的事情。编译器可能不够复杂（或足够最新），足以使用您正在最佳工作的架构知识。
可能，启发式失败了（毕竟它们只是启发式）。一般来说，如果您知道这段代码非常重要，请尝试展开它，如果它提高了性能，请保留它，否则将其丢弃。此外，只有当您拥有大致整个系统时才这样做，因为当您的代码工作集为20k时，当您的代码工作集为31k时可能没有益处。

Answer 2

对于你的问题，这似乎不是主题，但我不得不强调这一点的重要性。

关键是要编写正确的代码，让代码按照要求运行，而不必担心微观优化。
如果以后您发现您的程序缺乏性能，那么您配置文件!! 您的应用程序以找到问题区域然后尝试优化它们。
请记住，其中一位有智慧的人说It is only 10% of your code which runs 90% of the total run time of your application trick is to identify that code through profiling and then try to optimize it.

Answer 3

考虑到你的第一次优化尝试已经错误在50％的情况下我真的不会尝试更复杂的东西（尝试任何奇数）。

而不是将你的指数相乘，只需将i加2并再次循环到N--避免不必要的移位（只要我们保持2的幂，但仍然是次要效果）

总结一下：你创建了不正确，慢的代码而不是编译器可以做的 - 这就是为什么你不应该做我认为的这些东西的完美例子。

何时以及如何正确使用循环优化和转换技术

3 个答案: