緩存感知的數(shù)組遍歷技術(shù)

19/26緩存感知的數(shù)組遍歷技術(shù)第一部分存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)與緩存感知 2第二部分循環(huán)展開(kāi)放大緩存利用率 4第三部分剝離循環(huán)改進(jìn)局部性 7第四部分循環(huán)合并優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn) 9第五部分偽共享和填充對(duì)齊的優(yōu)化 12第六部分循環(huán)分解和并行化 15第七部分指令預(yù)取和非臨界匯編 17第八部分緩存友好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 19

第一部分存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)與緩存感知關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)】，

1.存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)由多級(jí)存儲(chǔ)器組成，每級(jí)都有不同的速度和容量，從高速小容量緩存到低速大容量外存。

2.數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)中分層存儲(chǔ)，常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在高速緩存中，不常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在低速外存中。

3.存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)通過(guò)將常用數(shù)據(jù)保存在快速訪問(wèn)的緩存中，從而提高了系統(tǒng)性能。

【緩存感知】，

存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)與緩存感知

存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)采用分層的存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)，其中每一層都具有不同的訪問(wèn)時(shí)間和容量：

*寄存器：速度最快、容量最小的存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)當(dāng)前正在執(zhí)行的指令和數(shù)據(jù)。

*緩存：比主存快，但容量較小的存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)最近訪問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)和指令。

*主存（RAM）：容量最大的存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)正在運(yùn)行的程序和數(shù)據(jù)。

*輔助存儲(chǔ)器（例如硬盤(pán)）：速度最慢、容量最大的存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)長(zhǎng)期數(shù)據(jù)。

緩存

緩存是存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵組件，它通過(guò)存儲(chǔ)最近訪問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)和指令來(lái)減少對(duì)較慢的主存的訪問(wèn)。緩存由多個(gè)級(jí)別組成，每級(jí)緩存都比上一級(jí)更大、更慢：

*L1緩存：位于處理器核心內(nèi)部或非常靠近處理器核心，速度最快、容量最小。

*L2緩存：位于主板上，比L1緩存更大、更慢。

*L3緩存：位于主板上或處理器芯片上，是最大的緩存級(jí)別。

緩存感知

緩存感知是設(shè)計(jì)和優(yōu)化程序以利用緩存層次結(jié)構(gòu)的實(shí)踐。它涉及以下原則：

局部性原理：

*時(shí)間局部性：最近訪問(wèn)的數(shù)據(jù)和指令很有可能在不久的將來(lái)再次訪問(wèn)。

*空間局部性：相鄰內(nèi)存位置的數(shù)據(jù)和指令很有可能同時(shí)訪問(wèn)。

緩存感知的數(shù)組遍歷技術(shù)

為了利用緩存局部性，可以使用以下技術(shù)優(yōu)化數(shù)組遍歷：

*塊傳輸：將連續(xù)的內(nèi)存塊加載到緩存中，而不是逐個(gè)元素加載數(shù)據(jù)。

*步幅遍歷：以大于1的步幅遍歷數(shù)組，以增加字節(jié)級(jí)別的時(shí)間局部性。

*轉(zhuǎn)置遍歷：將行存儲(chǔ)的數(shù)組轉(zhuǎn)置為列存儲(chǔ)，以提高空間局部性。

*分塊遍歷：將數(shù)組劃分為較小的塊，并一次處理一個(gè)塊。

*向量化：使用SIMD指令并行處理多個(gè)數(shù)組元素，以提高緩存利用率。

好處

緩存感知的數(shù)組遍歷技術(shù)可以帶來(lái)以下好處：

*減少對(duì)較慢的主存的訪問(wèn)次數(shù)

*提高整體內(nèi)存性能

*提高應(yīng)用程序性能

*減少功耗

結(jié)論

緩存感知是優(yōu)化數(shù)組遍歷和改善整體程序性能的關(guān)鍵因素。通過(guò)理解存儲(chǔ)器層次結(jié)構(gòu)和利用緩存局部性，程序員可以設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高效的代碼，充分利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的緩存功能。第二部分循環(huán)展開(kāi)放大緩存利用率循環(huán)展開(kāi)放大緩存利用率

引言

循環(huán)展開(kāi)是一種代碼優(yōu)化技術(shù)，它通過(guò)復(fù)制循環(huán)體并展開(kāi)循環(huán)迭代，從而減少循環(huán)開(kāi)銷(xiāo)并提高性能。在緩存感知的數(shù)組遍歷中，循環(huán)展開(kāi)可以顯著提高緩存利用率，從而改善整體性能。

循環(huán)展開(kāi)的原理

循環(huán)展開(kāi)的基本原理是，將循環(huán)體復(fù)制多次，并將循環(huán)迭代展開(kāi)到副本中。例如，對(duì)于一個(gè)遍歷數(shù)組的循環(huán)：

```c

a[i]=...;

}

```

可以展開(kāi)為：

```c

a[i]=...;

a[i+1]=...;

a[i+2]=...;

a[i+3]=...;

}

```

展開(kāi)因子（`4`）決定了循環(huán)體被復(fù)制的次數(shù)，并指定每次迭代處理的元素?cái)?shù)量。

緩存利用率

緩存利用率是指處理器內(nèi)核訪問(wèn)緩存而不是主內(nèi)存的次數(shù)與總內(nèi)存訪問(wèn)次數(shù)之比。對(duì)于數(shù)組遍歷，如果數(shù)組元素在緩存中，則訪問(wèn)速度比在主內(nèi)存中快得多。因此，提高緩存利用率對(duì)于優(yōu)化性能至關(guān)重要。

循環(huán)展開(kāi)和緩存利用率

*減少緩存未命中：循環(huán)展開(kāi)可以減少緩存未命中，因?yàn)樗黾恿诉B續(xù)內(nèi)存訪問(wèn)的可能性。展開(kāi)后的循環(huán)體包含多個(gè)連續(xù)的元素，這些元素更有可能位于同一緩存行中。因此，當(dāng)處理器訪問(wèn)展開(kāi)循環(huán)中的一個(gè)元素時(shí)，它也可能將相鄰元素加載到緩存中，從而減少后續(xù)訪問(wèn)的緩存未命中率。

*更好的數(shù)據(jù)局部性：循環(huán)展開(kāi)提高了數(shù)據(jù)局部性，即元素在時(shí)間上和空間上接近訪問(wèn)它們的指令。展開(kāi)后的循環(huán)體處理相鄰元素，從而提高了數(shù)據(jù)重用的可能性。這減少了處理器從主內(nèi)存加載數(shù)據(jù)的開(kāi)銷(xiāo)，從而提高了性能。

*避免分支預(yù)測(cè)失?。貉h(huán)展開(kāi)可以避免分支預(yù)測(cè)失敗，因?yàn)樗朔种аh(huán)。展開(kāi)后的循環(huán)體是一段直線代碼，不需要分支指令。這可以提高處理器預(yù)測(cè)分支結(jié)果的準(zhǔn)確性，從而減少分支預(yù)測(cè)失敗的開(kāi)銷(xiāo)。

示例

下表比較了展開(kāi)因子不同的循環(huán)展開(kāi)對(duì)緩存利用率的影響：

|展開(kāi)因子|緩存利用率|

|||

|1|50%|

|2|75%|

|4|90%|

|8|95%|

如表所示，隨著展開(kāi)因子的增加，緩存利用率明顯提高。

最佳展開(kāi)因子

最佳展開(kāi)因子取決于多個(gè)因素，包括：

*緩存大小：展開(kāi)因子應(yīng)選擇為緩存行的倍數(shù)，以最大化緩存利用率。

*數(shù)據(jù)大?。喝绻麛?shù)組數(shù)據(jù)太大，展開(kāi)因子太大可能會(huì)導(dǎo)致緩存容量不足。

*循環(huán)開(kāi)銷(xiāo)：較大的展開(kāi)因子會(huì)導(dǎo)致較大的展開(kāi)代碼，從而增加循環(huán)開(kāi)銷(xiāo)。

*處理器特性：不同的處理器具有不同的緩存結(jié)構(gòu)和分支預(yù)測(cè)機(jī)制，因此最佳展開(kāi)因子可能會(huì)有所不同。

通常，展開(kāi)因子的范圍為2到8，但根據(jù)具體情況進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以找到最佳值非常重要。

結(jié)論

循環(huán)展開(kāi)是一種有效的緩存感知的數(shù)組遍歷技術(shù)，它通過(guò)減少緩存未命中、提高數(shù)據(jù)局部性和避免分支預(yù)測(cè)失敗來(lái)放大緩存利用率。通過(guò)選擇合適的展開(kāi)因子，可以顯著提高遍歷數(shù)組的性能。第三部分剝離循環(huán)改進(jìn)局部性剝離循環(huán)改進(jìn)局部性

剝離循環(huán)是一種優(yōu)化技術(shù)，旨在改善數(shù)組遍歷中的數(shù)據(jù)局部性，從而提高性能。通過(guò)剝離循環(huán)，我們可以打破程序中的依賴(lài)關(guān)系，使得編譯器能夠更有效地安排內(nèi)存訪問(wèn)，提高緩存命中率。

局部性原理

局部性是指程序在一段時(shí)間內(nèi)傾向于訪問(wèn)同一內(nèi)存區(qū)域中的數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)在高速緩存中時(shí)，訪問(wèn)它的速度比從主內(nèi)存訪問(wèn)要快得多。因此，如果我們可以安排程序以更局部性的方式訪問(wèn)數(shù)據(jù)，則可以顯著提高性能。

剝離循環(huán)的過(guò)程

剝離循環(huán)涉及將一個(gè)大循環(huán)拆分為多個(gè)更小的循環(huán)。每個(gè)較小的循環(huán)處理數(shù)組中較小的塊（或分塊），允許緩存預(yù)取數(shù)據(jù)并將其保留在高速緩存中，從而提高后續(xù)訪問(wèn)的命中率。

剝離循環(huán)的具體步驟如下：

1.確定要?jiǎng)冸x的循環(huán)。這是遍歷數(shù)組的循環(huán)，其訪問(wèn)模式會(huì)導(dǎo)致較差的局部性。

2.計(jì)算要?jiǎng)冸x的塊大小。塊大小應(yīng)足夠大以容納高速緩存行，但又足夠小以避免不必要的緩存未命中。

3.將循環(huán)剝離為兩個(gè)嵌套循環(huán)。外部循環(huán)迭代剝離的塊，而內(nèi)部循環(huán)遍歷塊中的元素。

4.在外部循環(huán)的開(kāi)頭添加一個(gè)預(yù)取指令。這將告訴處理器預(yù)取下一組塊的數(shù)據(jù)，從而提高后續(xù)訪問(wèn)的命中率。

剝離循環(huán)的優(yōu)點(diǎn)

剝離循環(huán)可以帶來(lái)以下優(yōu)點(diǎn)：

*提高緩存命中率：通過(guò)剝離循環(huán)，我們迫使程序以更局部性的方式訪問(wèn)數(shù)據(jù)，從而提高緩存命中率。

*減少緩存未命中開(kāi)銷(xiāo)：當(dāng)數(shù)組是以剝離的方式遍歷時(shí)，緩存未命中會(huì)更少發(fā)生，從而減少了處理緩存未命中的開(kāi)銷(xiāo)。

*提高指令并行性：剝離循環(huán)可以創(chuàng)建更獨(dú)立的循環(huán)，從而允許處理器并行執(zhí)行指令，從而提高性能。

剝離循環(huán)的缺點(diǎn)

剝離循環(huán)也有一些缺點(diǎn)：

*增加代碼復(fù)雜性：剝離循環(huán)會(huì)引入額外的循環(huán)和條件語(yǔ)句，增加代碼的復(fù)雜性。

*潛在的開(kāi)銷(xiāo)：剝離循環(huán)可能會(huì)引入一些額外的開(kāi)銷(xiāo)，例如預(yù)取指令的開(kāi)銷(xiāo)和循環(huán)控制的開(kāi)銷(xiāo)。

*并非適用于所有情況：剝離循環(huán)并非適用于所有情況。在某些情況下，它可能無(wú)法顯著提高性能，甚至可能導(dǎo)致性能下降。

結(jié)論

剝離循環(huán)是一種強(qiáng)大的優(yōu)化技術(shù)，可以顯著提高數(shù)組遍歷中的性能。通過(guò)打破循環(huán)中的依賴(lài)關(guān)系并改善局部性，我們可以提高緩存命中率，減少緩存未命中開(kāi)銷(xiāo)，并提高指令并行性。然而，重要的是要理解剝離循環(huán)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并僅在合適的情況下應(yīng)用它。第四部分循環(huán)合并優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)數(shù)據(jù)局部性

*順序訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)，處理器預(yù)取機(jī)制會(huì)將相鄰數(shù)據(jù)加載到高速緩存中，提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率。

*隨機(jī)訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)，處理器無(wú)法預(yù)取數(shù)據(jù)，導(dǎo)致緩存不命中率高，降低性能。

循環(huán)展開(kāi)

*展開(kāi)循環(huán)可以減少循環(huán)開(kāi)銷(xiāo)，提高代碼執(zhí)行效率。

*展開(kāi)后，編譯器可以更好地優(yōu)化指令調(diào)度，提高指令并行性。

*循環(huán)展開(kāi)的程度需要根據(jù)具體硬件架構(gòu)和代碼特征進(jìn)行調(diào)整。

循環(huán)拆分

*將一個(gè)大型循環(huán)拆分成多個(gè)較小的循環(huán)，可以提高數(shù)據(jù)局部性。

*小循環(huán)內(nèi)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式更加規(guī)律，處理器更容易預(yù)取數(shù)據(jù)。

*拆分循環(huán)時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)依賴(lài)關(guān)系，避免產(chǎn)生新的性能瓶頸。

循環(huán)融合

*將多個(gè)獨(dú)立的循環(huán)融合成一個(gè)循環(huán)，可以減少循環(huán)開(kāi)銷(xiāo)和數(shù)據(jù)加載次數(shù)。

*融合后的循環(huán)具有更好的數(shù)據(jù)局部性，處理器可以一次性加載更多數(shù)據(jù)。

*循環(huán)融合的適用性取決于代碼特征，需要仔細(xì)評(píng)估其利弊。

軟件預(yù)取

*通過(guò)顯式使用預(yù)取指令，可以強(qiáng)制處理器在需要之前預(yù)取數(shù)據(jù)到高速緩存中。

*軟件預(yù)取可以顯著提高隨機(jī)訪問(wèn)數(shù)據(jù)的性能，減少緩存不命中率。

*預(yù)取指令的正確使用需要充分了解硬件架構(gòu)和代碼行為。

SIMD并行化

*單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）技術(shù)允許處理器一次處理多個(gè)數(shù)據(jù)元素。

*通過(guò)將循環(huán)向量化，可以充分利用SIMD指令提高代碼并行性。

*向量化的數(shù)據(jù)排列和訪問(wèn)方式對(duì)性能至關(guān)重要，需要針對(duì)具體硬件平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化。循環(huán)合并優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)

循環(huán)合并優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)(LAOA)是一種編譯器技術(shù)，旨在通過(guò)將多個(gè)遍歷數(shù)組的循環(huán)合并成一個(gè)循環(huán)來(lái)提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)性能。該技術(shù)依賴(lài)于以下原則：

*局部性原理：最近訪問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)更有可能在未來(lái)被再次訪問(wèn)。

*緩存命中：從緩存中檢索數(shù)據(jù)比從主內(nèi)存中檢索數(shù)據(jù)要快得多。

LAOA利用局部性原理來(lái)減少緩存未命中。通過(guò)合并多個(gè)循環(huán)，編譯器可以創(chuàng)建更大的緩存大小，從而增加命中數(shù)據(jù)的可能性。

LAOA工作原理

LAOA通過(guò)以下步驟工作：

1.循環(huán)識(shí)別：編譯器識(shí)別遍歷數(shù)組的循環(huán)。

2.循環(huán)合并：編譯器將遍歷相同數(shù)組的循環(huán)合并成一個(gè)循環(huán)。

3.緩存大小分析：編譯器分析合并后的循環(huán)以確定訪問(wèn)數(shù)據(jù)的緩存大小。

4.循環(huán)重排：如果緩存大小太小，編譯器會(huì)重新排列循環(huán)以增加緩存大小。

LAOA優(yōu)化

LAOA技術(shù)提供了以下優(yōu)點(diǎn)：

*減少緩存未命中：合并循環(huán)增加了緩存大小，從而減少緩存未命中。

*提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度：從緩存中檢索數(shù)據(jù)比從主內(nèi)存中檢索數(shù)據(jù)要快得多，因此提高了數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。

*改善空間局部性：合并循環(huán)提高了空間局部性，因?yàn)檫B續(xù)元素更有可能存儲(chǔ)在緩存中。

*減少指令開(kāi)銷(xiāo)：合并循環(huán)減少了循環(huán)開(kāi)銷(xiāo)，例如循環(huán)初始化和遞增。

LAOA限制

LAOA優(yōu)化也有一些限制：

*循環(huán)依賴(lài)性：循環(huán)合并可能會(huì)破壞循環(huán)之間的依賴(lài)關(guān)系，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的程序行為。

*數(shù)據(jù)共享：合并循環(huán)可能會(huì)增加數(shù)據(jù)共享，從而導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)條件。

*不適用于所有循環(huán)：LAOA優(yōu)化僅適用于遍歷數(shù)組的循環(huán)，不適用于遍歷其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（例如鏈表或樹(shù)）的循環(huán)。

結(jié)論

循環(huán)合并優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)(LAOA)是一種編譯器技術(shù)，旨在通過(guò)合并遍歷數(shù)組的循環(huán)來(lái)提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)性能。LAOA利用局部性原理來(lái)減少緩存未命中，從而提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度并改善空間局部性。雖然LAOA是一種強(qiáng)大的優(yōu)化技術(shù)，但它在實(shí)際應(yīng)用中也受到一些限制。第五部分偽共享和填充對(duì)齊的優(yōu)化偽共享和填充對(duì)齊的優(yōu)化

在多核系統(tǒng)中，偽共享和填充對(duì)齊是影響緩存性能的兩個(gè)重要因素。

#偽共享

偽共享是指相鄰處理器核心的緩存行中存儲(chǔ)了不同線程中的數(shù)據(jù)。當(dāng)一個(gè)線程更新其緩存行中的數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)使其他線程的緩存行失效，從而導(dǎo)致性能下降。

偽共享的解決方法

有幾種方法可以解決偽共享問(wèn)題：

*使用填充數(shù)據(jù)：在相鄰緩存行的末尾插入填充數(shù)據(jù)。這可以防止不同線程的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)緩存行中。

*使用對(duì)齊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)齊到緩存行邊界。這確保不同線程的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的緩存行中。

*使用鎖機(jī)制：在更新共享數(shù)據(jù)之前獲得鎖，以防止多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)同一緩存行。

#填充對(duì)齊

填充對(duì)齊是指將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)齊到特定大小的邊界。這可以提高緩存利用率，因?yàn)榫彺嫘型ǔ１幌拗茷樘囟ǖ膶?duì)齊要求。

填充對(duì)齊的優(yōu)化

有幾種方法可以?xún)?yōu)化填充對(duì)齊：

*使用編譯器標(biāo)志：許多編譯器提供標(biāo)志，用于強(qiáng)制對(duì)齊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到特定邊界。

*手動(dòng)對(duì)齊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中添加填充字節(jié)或使用特定數(shù)據(jù)類(lèi)型（如`__attribute__((aligned))`）來(lái)手動(dòng)對(duì)齊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

*使用緩存行長(zhǎng)度：根據(jù)系統(tǒng)的緩存行長(zhǎng)度對(duì)齊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這可以確保數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的每個(gè)元素都存儲(chǔ)在一個(gè)單獨(dú)的緩存行中。

#偽共享和填充對(duì)齊優(yōu)化的影響

偽共享和填充對(duì)齊優(yōu)化可以顯著提高緩存性能：

*降低緩存失效率：通過(guò)防止偽共享，可以減少因緩存行失效而導(dǎo)致的性能損失。

*提高緩存利用率：通過(guò)優(yōu)化填充對(duì)齊，可以確保緩存行得到更有效地利用。

*提高多線程性能：通過(guò)減少偽共享和提高緩存利用率，可以改善多線程應(yīng)用程序的性能。

#具體示例

以下示例展示了優(yōu)化后的填充對(duì)齊如何提高性能：

```cpp

//未對(duì)齊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

inta;

charb;

intc;

};

//對(duì)齊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

inta;

charb;

intc;

};

```

在具有64字節(jié)緩存行的系統(tǒng)上，未對(duì)齊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將導(dǎo)致偽共享，因?yàn)閌b`字段跨越了兩個(gè)不同的緩存行。另一方面，對(duì)齊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將確保`a`、`b`和`c`字段都存儲(chǔ)在單獨(dú)的緩存行中，從而消除偽共享。

#結(jié)論

偽共享和填充對(duì)齊是影響緩存性能的重要因素。通過(guò)應(yīng)用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化技術(shù)，可以最小化偽共享，并優(yōu)化填充對(duì)齊，以提高多核系統(tǒng)中的緩存利用率和性能。第六部分循環(huán)分解和并行化關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)主題名稱(chēng)：循環(huán)分解

1.將大循環(huán)分解為較小的、可并行執(zhí)行的塊。

2.減少共享內(nèi)存訪問(wèn)，降低緩存競(jìng)爭(zhēng)和爭(zhēng)用。

3.優(yōu)化局部性，提高數(shù)據(jù)重用率和性能。

主題名稱(chēng)：并行化

循環(huán)分解和并行化

簡(jiǎn)介

循環(huán)分解和并行化是針對(duì)基于緩存的優(yōu)化技術(shù)，通過(guò)將循環(huán)分解成更小的塊并并行執(zhí)行這些塊，顯著提高數(shù)組遍歷的性能。

循環(huán)分解

循環(huán)分解將循環(huán)體劃分為更小的塊，稱(chēng)為塊。每個(gè)塊在一個(gè)獨(dú)立的線程或進(jìn)程中并行執(zhí)行。這允許同時(shí)執(zhí)行不同的數(shù)據(jù)塊，從而提高并行性。

并行化

并行化是指將分解后的循環(huán)分配給多個(gè)線程或進(jìn)程并行執(zhí)行。這通過(guò)利用多核處理器或計(jì)算集群中的多個(gè)處理單元來(lái)顯著減少執(zhí)行時(shí)間。

優(yōu)勢(shì)

*提高吞吐量：通過(guò)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)數(shù)據(jù)塊，循環(huán)分解和并行化可以大幅提高數(shù)組遍歷的吞吐量。

*降低延遲：由于數(shù)據(jù)塊是并行處理的，因此每個(gè)塊的延遲降低，從而導(dǎo)致整體延遲降低。

*提高緩存利用率：分解后的循環(huán)塊更小，因此更有可能完全駐留在緩存中。這減少了昂貴的內(nèi)存訪問(wèn)，提高了緩存利用率。

技術(shù)細(xì)節(jié)

塊大小確定：塊大小應(yīng)根據(jù)緩存大小和數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式進(jìn)行優(yōu)化。理想的塊大小通常為緩存大小的倍數(shù)。

任務(wù)調(diào)度：并行任務(wù)可以靜態(tài)或動(dòng)態(tài)調(diào)度。靜態(tài)調(diào)度提前分配塊，而動(dòng)態(tài)調(diào)度在運(yùn)行時(shí)分配塊。

同步：當(dāng)多個(gè)線程或進(jìn)程訪問(wèn)共享數(shù)據(jù)時(shí)，需要同步機(jī)制來(lái)確保數(shù)據(jù)的一致性。這可以通過(guò)鎖定、信號(hào)或原子操作來(lái)實(shí)現(xiàn)。

代碼示例

以下代碼示例演示了如何使用OpenMP進(jìn)行循環(huán)分解和并行化：

```cpp

#include<omp.h>

//數(shù)組大小

constintN=1000000;

//塊大小

constintBLOCK_SIZE=1000;

intarr[N];

//并行循環(huán)

#pragmaompparallelfor

//處理第i個(gè)塊

arr[j]+=1;

}

}

return0;

}

```

結(jié)論

循環(huán)分解和并行化是針對(duì)緩存的有效優(yōu)化技術(shù)，可顯著提高數(shù)組遍歷的性能。通過(guò)充分利用緩存和并行處理，這些技術(shù)能夠提高吞吐量、降低延遲并最大程度地利用計(jì)算資源。第七部分指令預(yù)取和非臨界匯編關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)指令預(yù)取

1.指令預(yù)取是一種處理器技術(shù)，它可以預(yù)先加載即將執(zhí)行的指令，從而減少因等待指令從內(nèi)存中加載而導(dǎo)致的延遲。

2.指令預(yù)取算法使用分支預(yù)測(cè)器來(lái)預(yù)測(cè)程序執(zhí)行的路徑，并提前加載所需指令。

3.指令預(yù)取可以顯著提高程序性能，特別是對(duì)于擁有復(fù)雜分支和數(shù)據(jù)依賴(lài)性的程序。

非臨界匯編

1.非臨界匯編是一種技術(shù)，它允許編譯器生成對(duì)處理器執(zhí)行影響較小的匯編代碼。

2.非臨界匯編技術(shù)包括消除分支預(yù)測(cè)失敗、優(yōu)化緩存命中率和減少分支指令的數(shù)量。

3.通過(guò)使用非臨界匯編，編譯器可以生成更有效率的代碼，從而提升程序性能。指令預(yù)取

指令預(yù)取是一種計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)技術(shù)，它可以預(yù)測(cè)程序需要執(zhí)行的指令并提前將它們從內(nèi)存加載到高速緩存中。通過(guò)將指令預(yù)取到高速緩存，處理器可以減少指令執(zhí)行的延遲，從而提高程序性能。

#指令預(yù)取技術(shù)

有幾種不同的指令預(yù)取技術(shù)，包括：

*硬件預(yù)?。河布A(yù)取器是一種硬件組件，它負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)和預(yù)取指令。硬件預(yù)取器使用各種算法來(lái)預(yù)測(cè)程序的分支并提前加載指令。

*軟件預(yù)?。很浖A(yù)取是一種由編譯器或程序員手動(dòng)添加的代碼技術(shù)。軟件預(yù)取使用指令來(lái)提前加載指令到高速緩存中。

*混合預(yù)?。夯旌项A(yù)取是硬件預(yù)取和軟件預(yù)取的組合?；旌项A(yù)取器使用硬件預(yù)取器來(lái)預(yù)測(cè)和預(yù)取大多數(shù)指令，并使用軟件預(yù)取來(lái)預(yù)取更難預(yù)測(cè)的指令。

#緩存感知的數(shù)組遍歷

在緩存感知的數(shù)組遍歷中，指令預(yù)取用于減少訪問(wèn)數(shù)組元素的延遲。當(dāng)處理器遍歷數(shù)組時(shí)，它會(huì)使用指令預(yù)取器來(lái)提前加載下一組指令到高速緩存中。這有助于避免處理器在訪問(wèn)數(shù)組元素時(shí)遇到高速緩存未命中，從而提高數(shù)組遍歷的性能。

非臨界匯編

非臨界匯編是一種匯編語(yǔ)言編程技術(shù)，它允許程序員直接控制處理器指令。非臨界匯編用于優(yōu)化代碼性能，并繞過(guò)編譯器優(yōu)化器可能無(wú)法識(shí)別的某些指令級(jí)并行性。

#非臨界匯編與緩存感知的數(shù)組遍歷

非臨界匯編可用于優(yōu)化緩存感知的數(shù)組遍歷。例如，程序員可以使用非臨界匯編來(lái)：

*內(nèi)聯(lián)數(shù)組遍歷循環(huán)：通過(guò)將數(shù)組遍歷循環(huán)內(nèi)聯(lián)到匯編代碼中，程序員可以消除與函數(shù)調(diào)用相關(guān)的開(kāi)銷(xiāo)。

*使用SIMD指令：SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）指令可以同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)元素。程序員可以使用非臨界匯編來(lái)插入SIMD指令以提高數(shù)組遍歷的性能。

*優(yōu)化緩存行大小：通過(guò)調(diào)整數(shù)組遍歷代碼的布局，程序員可以?xún)?yōu)化代碼與緩存行大小的對(duì)齊方式。這有助于避免高速緩存未命中，從而提高數(shù)組遍歷的性能。

#使用非臨界匯編的注意事項(xiàng)

雖然非臨界匯編可以用來(lái)優(yōu)化代碼性能，但它也可能帶來(lái)一些風(fēng)險(xiǎn)：

*可移植性：非臨界匯編代碼通常與特定處理器架構(gòu)相關(guān)聯(lián)。這意味著代碼在其他處理器架構(gòu)上可能無(wú)法正常工作。

*安全性：非臨界匯編代碼可以訪問(wèn)處理器的底層指令。這可能會(huì)導(dǎo)致安全漏洞，如果代碼沒(méi)有仔細(xì)編寫(xiě)。

*可維護(hù)性：非臨界匯編代碼通常比高級(jí)語(yǔ)言代碼更難理解和維護(hù)。

因此，在使用非臨界匯編時(shí)必須謹(jǐn)慎。程序員應(yīng)該只在性能至關(guān)重要的代碼部分中使用非臨界匯編，并且應(yīng)該仔細(xì)測(cè)試和驗(yàn)證代碼的準(zhǔn)確性和安全性。第八部分緩存友好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)緩存感知的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，緩存發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，通過(guò)存儲(chǔ)最近訪問(wèn)的數(shù)據(jù)和指令，可以顯著提高內(nèi)存訪問(wèn)速度。為了最大限度地利用緩存的優(yōu)勢(shì)，并優(yōu)化程序性能，采用了多種緩存感知的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)。

行緩存

行緩存是CPU緩存中的一個(gè)基本單位，通常為32或64字節(jié)。當(dāng)程序訪問(wèn)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)時(shí)，它必須首先將其加載到行緩存中。因此，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以最大限度地減少緩存未命中非常重要。

可以采用以下技術(shù)來(lái)優(yōu)化行緩存：

*數(shù)據(jù)對(duì)齊：將數(shù)組元素對(duì)齊到行緩存邊界，以確保每個(gè)元素完全位于一個(gè)行緩存中。

*結(jié)構(gòu)體填充：在結(jié)構(gòu)體中添加填充字節(jié)，以確保其大小是行緩存大小的倍數(shù)。

*數(shù)組分區(qū)：將數(shù)組劃分為更小的分區(qū)，以便每個(gè)分區(qū)都適合在行緩存中。

塊緩存

塊緩存是較大的緩存，通常為幾兆字節(jié)。它們用于存儲(chǔ)更大的數(shù)據(jù)塊，例如數(shù)組或鏈表。與行緩存類(lèi)似，可以采用以下技術(shù)來(lái)優(yōu)化塊緩存：

*局部性：將經(jīng)常一起訪問(wèn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起，以提高命中率。

*大小調(diào)整：調(diào)整數(shù)組或鏈表的大小，以使其接近塊緩存大小。

*避免鏈表斷裂：使用循環(huán)鏈表或其他技術(shù)來(lái)防止鏈表斷裂，從而提高塊緩存命中率。

多級(jí)緩存

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通常具有多級(jí)緩存。較低級(jí)別的緩存（例如L1和L2緩存）速度較快，但容量較小，而較高級(jí)別的緩存（例如L3緩存）速度較慢，但容量較大。為了充分利用多級(jí)緩存，可以采用以下技術(shù)：

*空間局部性：將經(jīng)常一起訪問(wèn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一級(jí)別或相鄰級(jí)別的緩存中。

*時(shí)間局部性：將最近訪問(wèn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在較低級(jí)別的緩存中，以提高命中率。

*多級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：使用多級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如B樹(shù)或哈希表，以?xún)?yōu)化緩存命中率。

其他技術(shù)

除了上述技術(shù)之外，還有其他技術(shù)可以用于緩存感知的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：

*預(yù)?。禾崆凹虞d數(shù)據(jù)到緩存中，以減少訪問(wèn)延遲。

*非阻塞數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：使用非阻塞數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如無(wú)鎖隊(duì)列，以提高并發(fā)性和緩存效率。

*壓縮：壓縮數(shù)據(jù)以減少其在緩存中的大小，從而提高命中率。

通過(guò)應(yīng)用這些緩存感知的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)，可以顯著提高程序性能，最大限度地利用緩存的優(yōu)勢(shì)，并減少內(nèi)存訪問(wèn)延遲。關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)主題名稱(chēng)：循環(huán)展開(kāi)放大緩存利用率

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.循環(huán)展開(kāi)放大（loopunrolling）是一種編譯器優(yōu)化技術(shù)，通過(guò)復(fù)制循環(huán)體，將多個(gè)連續(xù)迭代的代碼并行執(zhí)行，從而減少指令開(kāi)銷(xiāo)和分支預(yù)測(cè)失敗。這可以顯著提高數(shù)組遍歷的性能，特別是在數(shù)組大小較小時(shí)。

2.循環(huán)展開(kāi)放大通過(guò)提高指令局部性，更有效地利用緩存。當(dāng)循環(huán)體被復(fù)制時(shí)，相鄰的內(nèi)存訪問(wèn)被分組到相鄰的緩存行中，從而減少了緩存未命中和由此產(chǎn)生的性能開(kāi)銷(xiāo)。

3.循環(huán)展放的程度取決于緩存大小和循環(huán)體的大小。最佳展放因子通常通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定，因?yàn)檫^(guò)度展放可能會(huì)導(dǎo)致緩存容量不足，從而降低性能。

主題名稱(chēng)：軟件預(yù)取優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.軟件預(yù)取是一種編譯器技術(shù)，它通過(guò)在訪問(wèn)數(shù)據(jù)之前預(yù)加載它到緩存中，來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)。這可以顯著減少緩存未命中，從而提高數(shù)組遍歷的性能。

2.軟件預(yù)取可以使用特定的指令（如x86中的PREFETCH指令）或通過(guò)將數(shù)據(jù)預(yù)加載到臨時(shí)寄存器中來(lái)實(shí)現(xiàn)。預(yù)取的類(lèi)型和程度取決于數(shù)據(jù)的訪問(wèn)模式和緩存架構(gòu)。

3.軟件預(yù)取對(duì)于處理大陣列或訪問(wèn)模式不規(guī)則的數(shù)組特別有效。它還可以提高多處理器系統(tǒng)的性能，其中多個(gè)處理器并發(fā)訪問(wèn)共享內(nèi)存。

主題名稱(chēng)：向量化指令利用SIMD技術(shù)

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）技術(shù)允許通過(guò)使用單條指令并行執(zhí)行多個(gè)相同操作來(lái)提高數(shù)組遍歷的性能。這對(duì)于處理具有規(guī)律訪問(wèn)模式的大型數(shù)組特別有效。

2.現(xiàn)代處理器通常支持SIMD指令集，如SSE和AVX。這些指令集提供各種操作，包括算術(shù)、邏輯和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作，可以矢量化數(shù)組遍歷。

3.向量化可以顯著提高性能，因?yàn)樗试S同時(shí)執(zhí)行多個(gè)操作，從而減少指令開(kāi)銷(xiāo)和緩存未命中。然而，它需要數(shù)組大小足夠大才能獲得最佳收益。

主題名稱(chēng)：數(shù)據(jù)對(duì)齊優(yōu)化訪問(wèn)效率

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.數(shù)據(jù)對(duì)齊確保數(shù)據(jù)元素存儲(chǔ)在與緩存行大小的整數(shù)倍對(duì)齊的地址上。這可以提高緩存利用率，因?yàn)榫彺嫘兄粫?huì)被訪問(wèn)一次，即使它包含多個(gè)數(shù)據(jù)元素。

2.數(shù)據(jù)對(duì)齊可以通過(guò)使用適當(dāng)?shù)木幾g器標(biāo)志或顯式的數(shù)據(jù)對(duì)齊指令來(lái)實(shí)現(xiàn)。對(duì)齊數(shù)據(jù)元素的成本通常很小，但可以顯著提高數(shù)組遍歷的性能。

3.數(shù)據(jù)對(duì)齊對(duì)于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)組特別重要，其中數(shù)據(jù)元素按特定順序組織。這確保了相鄰的數(shù)據(jù)元素存儲(chǔ)在同一緩存行中，從而最大限度地減少緩存未命中。

主題名稱(chēng)：線程化并行化遍歷任務(wù)

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.多線程并行化是通過(guò)將數(shù)組遍歷任務(wù)分配給多個(gè)線程來(lái)提高性能的一種技術(shù)。這可以有效利用多核處理器，從而減少整體執(zhí)行時(shí)間。

2.線程化需要細(xì)粒度的同步機(jī)制來(lái)確保線程之間的數(shù)據(jù)一致性。這可能會(huì)引入開(kāi)銷(xiāo)，但通常被并行化的收益所抵消。

3.線程化并行化對(duì)于處理大型數(shù)組或具有復(fù)雜訪問(wèn)模式的數(shù)組特別有效。然而，它可能并不適用于小數(shù)組或訪問(wèn)模式簡(jiǎn)單的數(shù)組。

主題名稱(chēng)：自適應(yīng)算法調(diào)整遍歷策略

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.自適應(yīng)算法可以根據(jù)運(yùn)行時(shí)條件動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)組遍歷策略。這允許算法優(yōu)化自身以獲得最佳性能，而不受數(shù)據(jù)大小或訪問(wèn)模式等因素的影響。

2.自適應(yīng)算法使用啟發(fā)式或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)分析數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式并調(diào)整遍歷策略。這可以顯著提高性能，特別是在數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式不規(guī)則或不可預(yù)測(cè)的情況下。

3.自適應(yīng)算法通常比靜態(tài)遍歷算法更復(fù)雜，但它們的性能收益通常值得增加的開(kāi)銷(xiāo)。關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)循環(huán)剝離

1.將單一的循環(huán)拆分為較小的、嵌套的循環(huán)。

2.減少內(nèi)部循環(huán)的迭代次數(shù)以提高緩存局部性，因?yàn)樗诿總€(gè)迭代中訪問(wèn)的數(shù)據(jù)更集中。

3.允許更有效地利用緩存空間，減少由于緩存未命中導(dǎo)致的性能損失。

循環(huán)交換

1.交換嵌套循環(huán)中的外部和內(nèi)部循環(huán)。

2.將訪問(wèn)相鄰元素的數(shù)據(jù)放置在外部循環(huán)中，以提高空間局部性。

3.通過(guò)將連續(xù)訪問(wèn)的數(shù)據(jù)塊保持在緩存中，減少緩存未命中并提高性能。

循環(huán)融合

1.合并具有相同迭代空間的多個(gè)循環(huán)。

2.減少循環(huán)開(kāi)銷(xiāo)，改善指令緩存局部性。

3.通過(guò)