我有一个A零和一个数组.我想找到所有数字的总和A.我想测试两个函数:
第一个功能
void test1(int curIndex){
if(curIndex == size) return;
test1(curIndex+1);
s+=A[curIndex];
}
第二功能
void test2(int curIndex){
if(curIndex == size) return;
s+=A[curIndex];
test2(curIndex+1);
}
我使用PAPI库来计算指令数量,这是整个实验:
#include <iostream>
#include <fstream>
#include "Statistics.h"
using namespace std;
int size;
int *A;
int s;
void test3(int curIndex){
if(curIndex == size) return;
test3(curIndex+1);
s+=A[curIndex];
}
int main(int argc, char* argv[]){
size = atoi(argv[1]);
if(argc!=2){
cout<<"type ./executable size{odd integer}"<<endl;
return 1;
}
if(size%2!=1){
cout<<"size must be an odd number"<<endl;
return 1;
}
A = new int[size];
int i;
for(i=0;i<size;i++){
if(i%2==0){
A[i] = false;
}
else{
A[i] = true;
}
}
Statistics stat(1);
stat.start();
test3(0);
stat.stop();
stat.printWithHelp();
cout<<s<<endl;
return 0;
}
这是Statistics.h文件:
#ifndef TRIPLETPARSER_STATISTICS_H
#define TRIPLETPARSER_STATISTICS_H
#include <time.h>
#include <unistd.h>
#include <fstream>
#include <papi.h>
#include <iostream>
#include <iostream>
#define BILLION 1000000000LL
using namespace std;
class Statistics {
private:
timespec s, e;
/*
PAPI_BR_CN Conditional branch instructions
PAPI_BR_INS Branch instructions
PAPI_BR_MSP Conditional branch instructions mispredicted
PAPI_BR_NTK Conditional branch instructions not taken
PAPI_BR_PRC Conditional branch instructions correctly predicted
PAPI_BR_TKN Conditional branch instructions taken
PAPI_BR_UCN Unconditional branch instructions
PAPI_BRU_IDL Cycles branch units are idle
PAPI_BTAC_M Branch target address cache misses
PAPI_TLB_DM Data translation lookaside buffer misses
*/
int events[10]; // , PAPI_L2_TCA,PAPI_L3_TCM,PAPI_L3_TCA PAPI_BR_CN, PAPI_BR_PRC}; //type of events we are interested in
int num_hwcntrs; //total amount of events stored in 'events' array
long long values[10];
long long counters[10];
void handle_error(int err){
std::cerr << "PAPI error: " << err << std::endl;
}
public:
Statistics(int papi){
for(size_t i = 0; i< 10; i++)
counters[i]=0.0;
switch(papi){
case 0:
num_hwcntrs = 0;
break;
case 1:
num_hwcntrs = 6;
events[0] = PAPI_L2_TCA;
events[1] = PAPI_L3_TCA;
events[2] = PAPI_L3_TCM;
events[3] = PAPI_TOT_INS;
events[4] = PAPI_BR_INS;
events[5] = PAPI_BR_MSP;
break;
}
}
void start(){
for(size_t i = 0; i< 10; i++)
counters[i]=0.0;
if (num_hwcntrs != 0 && PAPI_start_counters(events, num_hwcntrs) != PAPI_OK)
handle_error(1);
}
void start(float ratio){
if (num_hwcntrs != 0 && PAPI_start_counters(events, num_hwcntrs) != PAPI_OK)
handle_error(1);
}
void stop(){
if (num_hwcntrs != 0 && PAPI_stop_counters(values, num_hwcntrs) != PAPI_OK)
handle_error(1);
update();
}
void stop(float ratio){
if (num_hwcntrs != 0 && PAPI_stop_counters(values, num_hwcntrs) != PAPI_OK)
handle_error(1);
update();
}
void update(){
for(size_t i = 0; i < num_hwcntrs; i++)
counters[i] += values[i];
}
void print(){
for(int i=0;i<num_hwcntrs;i++)
std::cout << counters[i] << "\t";
//cout<<"L2 cache miss ratio: "<<counters[1]/(double)counters[0]<<endl;
//cout<<"L3 cache miss ratio: "<<counters[3]/(double)counters[2]<<endl;
}
void printWithHelp(){
cout<<"L2 accesses: "<<counters[0]<<endl;
cout<<"L2 miss/access ratio: "<<(double)counters[1]/counters[0]<<endl;
cout<<"L3 accesses: "<<counters[1]<<endl;
cout<<"L3 misses: "<<counters[2]<<endl;
cout<<"L3 miss/access ratio: "<<(double)counters[2]/counters[1]<<endl;
cout<<"Instructions: "<<counters[3]<<endl;
cout<<"Branches: "<<counters[4]<<endl;
cout<<"Branch mispredictions: "<<counters[5]<<endl;
cout<<"Branch miss/predict ratio: "<<(double)counters[5]/counters[4]<<endl;
}
void print(float avg_ratio){
for (int i = 0; i<num_hwcntrs; i++)
std::cout << (double)(avg_ratio*counters[i]) << "\t";
}
};
#endif //TRIPLETPARSER_STATISTICS_H
这是我从第一个函数获得的输出,当大小A为111,111
L2 accesses: 24126
L2 miss/access ratio: 0.131559
L3 accesses: 3174
L3 misses: 587
L3 miss/access ratio: 0.18494
Instructions: 1022776
Branches: 178113
Branch mispredictions: 6976
Branch miss/predict ratio: 0.0391661
这是我从第二个函数获得的输出,当大小A为111,111
L2 accesses: 7090
L2 miss/access ratio: 0.163752
L3 accesses: 1161
L3 misses: 507
L3 miss/access ratio: 0.436693
Instructions: 555860
Branches: 111189
Branch mispredictions: 25
Branch miss/predict ratio: 0.000224842
为什么结果有差异？指令减少一半,分支错误预测几乎消除.这里发生了什么？
Kri*_*ten 55
你的第二个函数是尾递归.这意味着编译器可以将其优化为:
void test2(int curIndex){
while(true)
{
if(curIndex == size) return;
s+=A[curIndex];
curIndex = curIndex + 1;
}
}
这显着减少了指令的数量.它还减少了(最多)一个所需的堆栈帧数.因此,它使用了更少的内存,从而减少了缓存未命中数.
编译器无法对第一个函数进行此优化.
更新:有些人问为什么编译器无法在第一个函数上进行优化.
让我们从观察函数开始不是尾递归的.如果最后发生的事情是对同一函数的递归调用,然后返回该递归调用的结果(如果有的话),则函数是尾递归的.
显然,第一个函数不是这种情况,s+=A[curIndex];在递归调用之后执行.
那么人们就会问为什么编译器无法将第一个函数转换为第二个函数.
问题是"为什么G ++没有这个功能？" 这个问题的答案总是一样的.默认情况下,功能未实现; G ++没有该功能,因为没有人为客户设计,实现和交付该功能.
这应该是它的结束,但当然人们会想知道为什么没有人设计,实现和测试这个功能.好吧,也许没有人想过这样做.但更重要的是,这个功能远非微不足道.
首先,编译器必须理解这一点
test1(curIndex+1);
s+=A[curIndex];
和
s+=A[curIndex];
test1(curIndex+1);
是等价的.这是一个非常重要的观察,因为从机械的角度来看,它们并不相同!实际上,第一个有效地从数组的末尾循环到开始,而第二个从开始到结束循环.那是一样的吗？当A是int*(和int中的s)时,它会产生相同的结果,但在其他情况下则不会(例如,当A是double*且s是double时).我们希望编译器能够那么聪明吗？
所以这里我们有一个潜在的功能,实施成本很高.但如果收益很高,那么成本可能是值得的.好处高吗？我猜这在实际代码中发生的很少,即开发人员可能会编写第二个表单.所以你有它:一个昂贵的功能,几乎没有任何好处.恕我直言,编译器开发人员明智地将宝贵的时间花在更有用的功能上.