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Question

我编写了程序，并在Intel Core i5-2500上的Visual Studio 2010中为x64和x86平台编译。 x64版本执行大约需要19秒，x86大约需要17秒。这种行为的原因是什么？

#include "timer.h"

#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <sstream>

/********************DECLARATIONS************************************************/
class Vector
{
public:
    Vector():x(0),y(0),z(0){}

    Vector(double x, double y, double z)
        : x(x)
        , y(y)
        , z(z)
    {
    }

    double x;
    double y;
    double z;
};


double Dot(const Vector& a, const Vector& b)
{
    return a.x * b.x + a.y * b.y + a.z * b.z;
}


class Vector2
{
public:
    typedef double value_type;

    Vector2():x(0),y(0){}

    Vector2(double x, double y)
        : x(x)
        , y(y)
    {
    }

    double x;
    double y;
};

/******************************TESTS***************************************************/

void Test(const std::vector<Vector>& m, std::vector<Vector2>& m2)
{
    Vector axisX(0.3f, 0.001f, 0.25f);
    Vector axisY(0.043f, 0.021f, 0.45f);

    std::vector<Vector2>::iterator i2 = m2.begin();

    std::for_each(m.begin(), m.end(),
        [&](const Vector& v)
    {
        Vector2 r(0,0);
        r.x = Dot(axisX, v);
        r.y = Dot(axisY, v);

        (*i2) = r;
        ++i2;
    });
}


int main()
{
    cpptask::Timer timer;

    int len2 = 300;
    size_t len = 5000000;
    std::vector<Vector> m;
    m.reserve(len);
    for (size_t i = 0; i < len; ++i)
    {
        m.push_back(Vector(i * 0.2345, i * 2.67, i * 0.98));
    }

    /***********************************************************************************/
    {
        std::vector<Vector2> m2(m.size());
        double time = 0;
        for (int i = 0; i < len2; ++i)
        {
            timer.Start();
            Test(m, m2);
            time += timer.End();
        }
        std::cout << "Dot product double - " << time / len2 << std::endl;
    }
    /***********************************************************************************/


    return 0;
}

Answer 1

简答：这是编译器打嗝。 x64优化器失败。

长答案：

如果禁用SSE2，则此x86版本非常慢。但是我能够在x86中启用SSE2来重现结果。

如果你深入了解那个最内圈的装配。 x64版本最后有两个额外的内存副本。

<强> 86

$LL71@main:
movsd   xmm2, QWORD PTR [eax-8]
movsd   xmm0, QWORD PTR [eax-16]
movsd   xmm3, QWORD PTR [eax]
movapd  xmm1, xmm0
mulsd   xmm0, QWORD PTR __real@3fa60418a0000000
movapd  xmm7, xmm2
mulsd   xmm2, QWORD PTR __real@3f95810620000000
mulsd   xmm7, xmm5
mulsd   xmm1, xmm4
addsd   xmm1, xmm7
movapd  xmm7, xmm3
mulsd   xmm3, QWORD PTR __real@3fdcccccc0000000
mulsd   xmm7, xmm6
add eax, 24                 ; 00000018H
addsd   xmm1, xmm7
addsd   xmm0, xmm2
movq    QWORD PTR [ecx], xmm1
addsd   xmm0, xmm3
movq    QWORD PTR [ecx+8], xmm0
lea edx, DWORD PTR [eax-16]
add ecx, 16                 ; 00000010H
cmp edx, esi
jne SHORT $LL71@main

<强> 64

$LL175@main:
movsdx  xmm3, QWORD PTR [rdx-8]
movsdx  xmm5, QWORD PTR [rdx-16]
movsdx  xmm4, QWORD PTR [rdx]
movapd  xmm2, xmm3
mulsd   xmm2, xmm6
movapd  xmm0, xmm5
mulsd   xmm0, xmm7
addsd   xmm2, xmm0
movapd  xmm1, xmm4
mulsd   xmm1, xmm8
addsd   xmm2, xmm1
movsdx  QWORD PTR r$109492[rsp], xmm2
mulsd   xmm5, xmm9
mulsd   xmm3, xmm10
addsd   xmm5, xmm3
mulsd   xmm4, xmm11
addsd   xmm5, xmm4
movsdx  QWORD PTR r$109492[rsp+8], xmm5
mov rcx, QWORD PTR r$109492[rsp]
mov QWORD PTR [rax], rcx
mov rcx, QWORD PTR r$109492[rsp+8]
mov QWORD PTR [rax+8], rcx
add rax, 16
add rdx, 24
lea rcx, QWORD PTR [rdx-16]
cmp rcx, rbx
jne SHORT $LL175@main

x64版本在循环结束时有更多（无法解释的）移动。它看起来像某种内存到内存的数据复制。

编辑：

事实证明，x64优化器无法优化以下副本：

(*i2) = r;

这就是内循环有两个额外内存副本的原因。如果您将循环更改为：

std::for_each(m.begin(), m.end(),
    [&](const Vector& v)
{
    i2->x = Dot(axisX, v);
    i2->y = Dot(axisY, v);
    ++i2;
});

这消除了副本。现在x64版本和x86版本一样快：

x86: 0.0249423
x64: 0.0249348

经验教训：编译器并不完美。

Answer 2

我没有回答你的问题，但我认为值得一提：

你不应该自己编写矢量类。对于固定长度向量而是使用boost::Array或cv::Vec2d and cv::Vec3d内置点和其他快速函数，如operation +， - etc ...（还提供cv :: Vec＆lt; type，length＆gt;）

Answer 3

64位通常比32位慢一点（对于特别不利用64位功能的代码）。一个特别的问题是指针更大，减少了缓存中可以保存的数量。

为什么为x64平台编译的c ++程序比为x86编译慢？

3 个答案:

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