


Pourquoi le Popcount 64 bits est-il plus lent que 32 bits sur les processeurs Intel en raison de fausses dépendances de données ?
Une fausse dépendance aux données a un impact sur les performances du Popcount sur les processeurs Intel
Problème :
Vous avez observé des écarts de performances entre l'utilisation d'un compteur de boucles 32 bits et 64 bits pour les opérations de comptage pop-up sur les processeurs Intel. Les performances ont chuté de 50 % lors de l'utilisation d'un compteur 64 bits, initialement attribuées à un bug du compilateur.
Explication : fausse dépendance des données
Les processeurs Intel ont une fausse dépendance sur le registre de destination dans les instructions popcnt, ce qui affecte plusieurs itérations d'une boucle serrée. Cette dépendance bloque l'instruction jusqu'à ce que le registre de destination soit disponible. Le nombre d'instructions affectées par cette dépendance dépend de la localité de la boucle, entraînant des variations de performances.
Conséquences de la dépendance :
- Différents registres : Lorsque la boucle utilise différents registres pour les opérations popcnt successives, la dépendance est répartie sur les itérations de la boucle, ce qui a un impact significatif performances.
- Même registre : Si toutes les opérations popcnt utilisent le même registre, la dépendance reste au sein d'une seule itération, réduisant ainsi l'impact sur les performances.
- Dépendance brisée Chaîne : Rompre la dépendance en introduisant une instruction sans rapport (par exemple, xor) améliore les performances en permettant au processeur de paralléliser la boucle itérations.
Comportement du compilateur :
Ni GCC ni Visual Studio ne sont conscients de cette fausse dépendance, conduisant à des performances imprévisibles basées sur l'allocation des registres. D'autres compilateurs, tels que Clang et ICC, manquent également de ces connaissances.
Performances AMD :
Les processeurs AMD ne semblent pas avoir cette fausse dépendance, contribuant à leur plus grande performances en popcount opérations.
Atténuations :
- Assemblage en ligne : L'optimisation manuelle du code d'assemblage à l'aide de l'assemblage en ligne peut contourner la méconnaissance de la dépendance par le compilateur .
- Briser la dépendance Chaîne : L'insertion d'une instruction sans rapport après chaque opération popcnt rompt la fausse dépendance et améliore les performances.
- Utilisation de différents registres : L'attribution de registres différents pour des opérations popcnt consécutives peut atténuer le problème, mais peut pas toujours possible.
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Il existe des différences significatives dans les courbes d'apprentissage de l'expérience C # et C et du développeur. 1) La courbe d'apprentissage de C # est relativement plate et convient au développement rapide et aux applications au niveau de l'entreprise. 2) La courbe d'apprentissage de C est raide et convient aux scénarios de contrôle haute performance et de bas niveau.

L'application de l'analyse statique en C comprend principalement la découverte de problèmes de gestion de la mémoire, la vérification des erreurs de logique de code et l'amélioration de la sécurité du code. 1) L'analyse statique peut identifier des problèmes tels que les fuites de mémoire, les doubles versions et les pointeurs non initialisés. 2) Il peut détecter les variables inutilisées, le code mort et les contradictions logiques. 3) Les outils d'analyse statique tels que la couverture peuvent détecter le débordement de tampon, le débordement entier et les appels API dangereux pour améliorer la sécurité du code.

C interagit avec XML via des bibliothèques tierces (telles que TinyXML, PUGIXML, XERCES-C). 1) Utilisez la bibliothèque pour analyser les fichiers XML et les convertir en structures de données propices à C. 2) Lors de la génération de XML, convertissez la structure des données C au format XML. 3) Dans les applications pratiques, le XML est souvent utilisé pour les fichiers de configuration et l'échange de données afin d'améliorer l'efficacité du développement.

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L'avenir de C se concentrera sur l'informatique parallèle, la sécurité, la modularisation et l'apprentissage AI / Machine: 1) L'informatique parallèle sera améliorée par des fonctionnalités telles que les coroutines; 2) La sécurité sera améliorée par le biais de mécanismes de vérification et de gestion de la mémoire plus stricts; 3) La modulation simplifiera l'organisation et la compilation du code; 4) L'IA et l'apprentissage automatique inviteront C à s'adapter à de nouveaux besoins, tels que l'informatique numérique et le support de programmation GPU.

C isnotdying; il se révolte.1) C reste réévèreurtoitSversatity et effecciation en termes

C # utilise le mécanisme de collecte automatique des ordures, tandis que C utilise la gestion manuelle de la mémoire. 1. Le collecteur des ordures de C # gère automatiquement la mémoire pour réduire le risque de fuite de mémoire, mais peut entraîner une dégradation des performances. 2.C fournit un contrôle de mémoire flexible, adapté aux applications qui nécessitent une gestion des beaux, mais doivent être manipulées avec prudence pour éviter les fuites de mémoire.
