hig*_*guy 7 c performance numerical
二进制文件的大小如何影响执行速度？具体来说,我说的是用ANSI-C编写的代码,使用gnu或intel编译器翻译成机器语言.二进制文件的目标平台是具有运行Linux操作系统的intel或AMD多核CPU的现代计算机.代码可能使用openMP并行执行数值计算,二进制文件可能有几兆字节.
请注意,执行时间在任何情况下都要比加载代码和库所需的时间大得多.我想到了用于解决大型常微分方程系统的非常具体的代码,用于模拟动力学方程,这些方程通常受中等系统大小的CPU约束,但也可能成为存储器限制.
我问小二进制大小是否应该是高效代码的设计标准,或者我是否总是优先考虑显式代码(最终重复可以实现为函数的代码块)和编译器优化,例如循环展开等.
我知道分析技术以及如何将它们应用于特定问题,但我想知道可以在何种程度上做出一般性陈述.
CPU 有缓存。
与 CPU 速度相比，对系统内存的访问速度较慢。这就是 CPU 具有高速缓存（由超快内存制成）的原因。
每级CPU缓存都有不同的大小和速度。
因此，为了实现最大可能的速度，避免最低级别的缓存刷新（不幸的是，这也是最小的缓存）至关重要。
和code都会data强制刷新缓存。因此，尺寸在这两种情况下都很重要。
例如：当您或 时Code 可能会生成缓存未命中。当您在 a 处加载 a 时，可能会产生缓存未命中。jumpcallData variableremote address
还有其他问题alignment会极大地影响速度，但没有什么比 CPU 缓存未命中成本更高（重新加载 CPU 缓存涉及 CPU 核心同步，这不是一件容易的任务：它可能需要大约 250 个 CPU 周期！）。
在不讨论特定于平台的细节的情况下，这就是可以说的。
结论：保持简单。而且小也是美的。