这是C++代码的一块 显示一些非常特殊的行为

出于某种原因,对数据进行分类(之前奇迹般地使主环速度快近六倍:

#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <iostream>

int main()
{
    // Generate data
    const unsigned arraySize = 32768;
    int data[arraySize];

    for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
        data[c] = std::rand() % 256;

    // !!! With this, the next loop runs faster.
    std::sort(data, data + arraySize);

    // Test
    clock_t start = clock();
    long long sum = 0;
    for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i)
    {
        for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
        {   // Primary loop.
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c];
        }
    }

    double elapsedTime = static_cast<double>(clock()-start) / CLOCKS_PER_SEC;

    std::cout << elapsedTime << '\n';
    std::cout << "sum = " << sum << '\n';
}
  • 不无std::sort(data, data + arraySize);代码在11.54秒内运行
  • 根据分类数据 代码在1.93秒内运行

(分类本身需要的时间比这个通过数组的时间要长, 所以如果我们需要计算未知数组, 它实际上不值得做 。)


起初,我以为这只是一种语言或编译器异常, 所以我尝试了爪哇:

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class Main
{
    public static void main(String[] args)
    {
        // Generate data
        int arraySize = 32768;
        int data[] = new int[arraySize];

        Random rnd = new Random(0);
        for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            data[c] = rnd.nextInt() % 256;

        // !!! With this, the next loop runs faster
        Arrays.sort(data);

        // Test
        long start = System.nanoTime();
        long sum = 0;
        for (int i = 0; i < 100000; ++i)
        {
            for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            {   // Primary loop.
                if (data[c] >= 128)
                    sum += data[c];
            }
        }

        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);
        System.out.println("sum = " + sum);
    }
}

其结果类似,但不太极端。


我第一种想法是 分类能把数据带进缓存缓存,但那是愚蠢的 因为阵列是刚刚产生的。

  • 这是怎么回事?
  • 为什么处理一个分类阵列的速度要快于处理一个未排序阵列的速度?

守则正在总结一些独立的术语,因此命令不应重要。


相关/后续行动不同/以后的编译者和选项的相同效果:


当前回答

除了树枝预测可能会减慢你的速度之外 分解阵列还有另一个优势

您可以有一个停止状态, 而不是仅仅检查值, 这样你只能环绕相关数据, 忽略其它数据 。
分支预测只会错失一次。

 // sort backwards (higher values first), may be in some other part of the code
 std::sort(data, data + arraySize, std::greater<int>());

 for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c) {
       if (data[c] < 128) {
              break;
       }
       sum += data[c];               
 }

其他回答

避免分支预测错误的一种方法是建立一个搜索表,并用数据来编制索引。 Stefan de Bruijn在答复中讨论了这一点。

但在此情况下,我们知道值在范围[0,255],我们只关心值 128。这意味着我们可以很容易地提取一小块来说明我们是否想要一个值:通过将数据移到右边的7位数,我们只剩下0位或1位数,我们只有1位数时才想要增加值。让我们把这个位数称为“决定位数 ” 。

将决定位数的 0/1 值作为索引输入一个阵列, 我们就可以生成一个代码, 无论数据是排序还是未排序, 都同样快速。 我们的代码总是会添加一个值, 但是当决定位数为 0 时, 我们将会添加一个值, 我们并不关心的地方 。 以下是代码 :

// Test
clock_t start = clock();
long long a[] = {0, 0};
long long sum;

for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i)
{
    // Primary loop
    for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
    {
        int j = (data[c] >> 7);
        a[j] += data[c];
    }
}

double elapsedTime = static_cast<double>(clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC;
sum = a[1];

此代码浪费了一半的添加值, 但从未出现分支预测失败 。 随机数据比有实际的如果声明的版本要快得多 。

但在我的测试中,一个清晰的查看表比这个稍快一些, 可能是因为对一个查看表的索引比位变换略快一些。 这显示了我的代码是如何设置和使用搜索表的( 无法想象地称为“ 搜索表 ” ) 。lut代码中“ 查看表格” 。 这是 C++ 代码 :

// Declare and then fill in the lookup table
int lut[256];
for (unsigned c = 0; c < 256; ++c)
    lut[c] = (c >= 128) ? c : 0;

// Use the lookup table after it is built
for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i)
{
    // Primary loop
    for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
    {
        sum += lut[data[c]];
    }
}

在此情况下, 查看表只有256 字节, 所以它在一个缓存中非常适合, 并且非常快。 如果数据是 24 位值, 而我们只想要其中一半的话, 这个技术就不会有效... 搜索表会太大而不切实际。 另一方面, 我们可以将上面显示的两种技术结合起来: 首先将比特移开, 然后将一个查看表索引。 对于一个仅需要顶端半值的 24 位值, 我们可能会将数据右移12 位值, 并留下一个 12 位值的表格索引。 12 位表指数意味着一个有 4096 个值的表格, 这可能是实用的 。

将技术编成一个阵列,而不是使用if语句,可用于决定使用哪个指针。我看到一个实施二进制树的图书馆,而不是有两个命名指针(指针)。pLeftpRight或什么的)有长2至2的指针阵列,并使用“决定位位”技术来决定应跟随哪一个。例如,而不是:

if (x < node->value)
    node = node->pLeft;
else
    node = node->pRight;

这个图书馆会做一些事情,比如:

i = (x < node->value);
node = node->link[i];

以下是这个代码的链接:红黑树, 永久封存

我用MATLAB 2011b 和我的MacBook Pro(Intel i7, 64位, 2.4 GHz) 尝试了以下MATLAB 代码的相同代码 :

% Processing time with Sorted data vs unsorted data
%==========================================================================
% Generate data
arraySize = 32768
sum = 0;
% Generate random integer data from range 0 to 255
data = randi(256, arraySize, 1);


%Sort the data
data1= sort(data); % data1= data  when no sorting done


%Start a stopwatch timer to measure the execution time
tic;

for i=1:100000

    for j=1:arraySize

        if data1(j)>=128
            sum=sum + data1(j);
        end
    end
end

toc;

ExeTimeWithSorting = toc - tic;

上述MATLAB代码的结果如下:

  a: Elapsed time (without sorting) = 3479.880861 seconds.
  b: Elapsed time (with sorting ) = 2377.873098 seconds.

校对:Soup

  a: Elapsed time (without sorting) = 19.8761 sec.
  b: Elapsed time (with sorting ) = 7.37778 sec.

基于这个,看来MATLAB几乎是175乘175次低于 C 执行的慢于 C 执行,没有排序和350乘350次换句话说,其效果(分支预测)是:1.46x执行和2.7x执行《公约》的《公约》。

巴恩·斯特鲁斯特鲁斯特鲁普的回答对此问题:

这听起来像面试问题。是真的吗?你怎么知道?回答效率问题而不首先做一些测量是不明智的,所以知道如何衡量是很重要的。

于是,我用百万整数的矢量尝试过,然后得到:

Already sorted    32995 milliseconds
Shuffled          125944 milliseconds

Already sorted    18610 milliseconds
Shuffled          133304 milliseconds

Already sorted    17942 milliseconds
Shuffled          107858 milliseconds

我跑了好几次才确定。 是的,这个现象是真实的。我的关键代码是:

void run(vector<int>& v, const string& label)
{
    auto t0 = system_clock::now();
    sort(v.begin(), v.end());
    auto t1 = system_clock::now();
    cout << label
         << duration_cast<microseconds>(t1 — t0).count()
         << " milliseconds\n";
}

void tst()
{
    vector<int> v(1'000'000);
    iota(v.begin(), v.end(), 0);
    run(v, "already sorted ");
    std::shuffle(v.begin(), v.end(), std::mt19937{ std::random_device{}() });
    run(v, "shuffled    ");
}

至少这个编译器、 标准库和优化设置是真实存在的。 不同的执行可以而且确实提供了不同的答案。 事实上,有人做了更系统的研究( 快速的网络搜索会找到它) , 而大多数执行都显示了这种效果。

其中一个原因是分支预测: 类算法中的关键操作是“if(v[i] < pivot]) …”对于排序序列,测试总是真实的,而对于随机序列,选定的分支则随机变化。

另一个原因是,当矢量已经分类后,我们从不需要将元素移到正确位置。这些小细节的影响是我们看到的5或6个系数。

Quicksort(以及一般分类)是一项复杂的研究,吸引了计算机科学中最伟大的一些思想。 一种良好的功能是选择良好的算法和关注硬件的运行效果的结果。

如果您想要写入高效代码, 您需要了解一些关于机器结构的知识 。

其他答复的假设是,一个人需要对数据进行分类是不正确的。

以下代码不排序整个阵列,但只排序其中的200个元素部分,因此运行速度最快。

只对 K 元素部分进行排序,以线性时间完成预处理,O(n),而不是O(n.log(n))排序整个阵列需要时间 。

#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <iostream>

int main() {
    int data[32768]; const int l = sizeof data / sizeof data[0];

    for (unsigned c = 0; c < l; ++c)
        data[c] = std::rand() % 256;

    // sort 200-element segments, not the whole array
    for (unsigned c = 0; c + 200 <= l; c += 200)
        std::sort(&data[c], &data[c + 200]);

    clock_t start = clock();
    long long sum = 0;

    for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i) {
        for (unsigned c = 0; c < sizeof data / sizeof(int); ++c) {
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c];
        }
    }

    std::cout << static_cast<double>(clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC << std::endl;
    std::cout << "sum = " << sum << std::endl;
}

这个“证明”也与任何算法问题无关, 比如排序顺序, 并且确实是分支预测。

是关于分支预测的 是什么?

  • 分支预测器是古老的改进性能的技术之一,在现代建筑中仍然具有相关性。 虽然简单的预测技术能提供快速搜索和电力效率,但它们的误判率很高。

  • 另一方面,复杂的分支预测 — — 无论是基于神经的预测还是两级分支预测的变异 — — 提供了更好的预测准确性,但是它们消耗更多的能量和复杂性会成倍增加。

  • 此外,在复杂的预测技术中,预测分支所需的时间本身非常高 — — 从2到5个周期不等 — — 这与实际分支的执行时间相当。

  • 部门预测基本上是一个优化(最小化)问题,重点是实现尽可能低的误差率、低电耗和最低资源复杂性低。

确实有三种不同的分支:

附加条件的分支- 根据运行时间条件,PC(程序表计数器)被修改为指示流中前方的地址。

后向附加条件分支- PC被修改为指令流的后向点。分支基于某种条件,例如当循环结束时的测试显示循环应该再次执行时,分支会向后到程序循环开始处。

无条件分支- 包括跳跃、程序呼叫和没有特定条件的返回。 例如, 无条件跳跃指令可能以组合语言编码为简单的“ jmp ” , 且指令流必须直接指向跳跃指令指向的目标位置, 而有条件跳跃, 代号为“ jmpne ” , 只有在对先前“ 比较” 指令中两个数值进行比较的结果显示数值不相等时, 才会改变教学流的方向。 (x86 结构使用的分段处理方案增加了额外的复杂度, 因为跳跃可以是“ 接近” (在段内) , 也可以是“ 远” (在段外) 。 每种类型都对分支预测算法有不同的影响 。

静态/动力支部:微处理器在第一次遇到有条件的分支时使用静态分支预测,而动态分支预测用于随后执行有条件的分支代码。

参考文献: