


ループ カウンタを 32 ビットから 64 ビットに変更すると、Intel CPU の _mm_popcnt_u64 パフォーマンスに劇的な影響が出るのはなぜですか?
32 ビットのループ カウンタを 64 ビットに置き換えると、Intel CPU の _mm_popcnt_u64 で異常なパフォーマンスの偏差が発生します
問題の概要
ループカウンター変数が変更されると、popcountベンチマークのパフォーマンスが大幅に変化しました変更がループの基本動作に影響を与えないようであるにもかかわらず、32 ビット符号なしから 64 ビット符号なしへ。
質問
- なぜ存在するのか32 ビットと 64 ビットのループ カウンタを使用すると、このようなパフォーマンスの違いがありますか?
- どのようにしてループ カウンタを置き換えることができますか?バッファ サイズが定数でない場合、コードが遅くなります?
- バッファ サイズ変数に 'static' キーワードを追加すると、どのようにして 64 ビット ループが高速になりますか?
答え
1.パフォーマンスの違いは、Intel CPU の Popcnt 命令の誤ったデータ依存性によるものです。
ループ カウンタが 32 ビットの場合、各ループ反復の Popcnt 命令は独立して実行され、並列処理が可能になります。実行。ただし、ループ カウンタが 64 ビットの場合、popcnt 命令間に誤ったデータ依存関係が導入され、並列実行が不可能になります。この依存関係は、popcnt 命令の宛先レジスタが次の反復で再利用されることによって引き起こされ、パフォーマンスを制限する人為的な依存関係が作成されます。
2.非定数のバッファ サイズを定数値に置き換えると、コンパイラによる一部の最適化の実行が妨げられるため、コードの速度が低下する可能性があります。
バッファ サイズが定数の場合、コンパイラはバッファの正確なサイズを認識します。これにより、より効率的なメモリ アクセス パターンと命令スケジューリングが可能になります。ただし、バッファ サイズが一定ではない場合、コンパイラは最悪のシナリオを想定する必要があり、コードの最適化が低下する可能性があります。
3. 'static' キーワードをバッファ サイズ変数に追加すると、バッファ サイズがコンパイル時の定数になり、コンパイラが追加の最適化を実行できるため、64 ビット ループが高速になります。
バッファ サイズをコンパイル時定数にすると、コンパイラはメモリ アクセス パターンと命令スケジューリングをより積極的に最適化し、結果として高速化できます。 code.
学んだ教訓
ループ内の小さな変更であっても、予期しない依存関係やコンパイラの最適化により、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。効率的なコードを作成するには、これらの依存関係とそれがパフォーマンスにどのように影響するかを理解することが重要です。
以上がループ カウンタを 32 ビットから 64 ビットに変更すると、Intel CPU の _mm_popcnt_u64 パフォーマンスに劇的な影響が出るのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C学習者と開発者は、Stackoverflow、RedditのR/CPPコミュニティ、CourseraおよびEDXコース、Github、Professional Consulting Services、およびCPPCONのオープンソースプロジェクトからリソースとサポートを得ることができます。 1. StackOverFlowは、技術的な質問への回答を提供します。 2。RedditのR/CPPコミュニティが最新ニュースを共有しています。 3。CourseraとEDXは、正式なCコースを提供します。 4. LLVMなどのGitHubでのオープンソースプロジェクトやスキルの向上。 5。JetBrainやPerforceなどの専門的なコンサルティングサービスは、技術サポートを提供します。 6。CPPCONとその他の会議はキャリアを助けます

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

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Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。
