我一直在绞尽脑汁想要完成这项任务一周,我希望有人能带领我走向正确的道路.让我从教师的指示开始:
您的作业与我们的第一个实验作业相反,即优化素数计划.你在这个任务中的目的是使程序失望,即让它运行得更慢.这两个都是CPU密集型程序.他们需要几秒钟才能在我们的实验室电脑上运行.您可能无法更改算法.
要取消优化程序,请使用您对英特尔i7管道如何运行的了解.想象一下重新排序指令路径以引入WAR,RAW和其他危险的方法.想一想最小化缓存有效性的方法.恶魔无能.
该作业选择了Whetstone或Monte-Carlo程序.缓存有效性评论大多只适用于Whetstone,但我选择了Monte-Carlo模拟程序:
// Un-modified baseline for pessimization, as given in the assignment
#include <algorithm> // Needed for the "max" function
#include <cmath>
#include <iostream>
// A simple implementation of the Box-Muller algorithm, used to generate
// gaussian random numbers - necessary for the Monte Carlo method below
// Note that C++11 actually provides std::normal_distribution<> in
// the <random> library, which can be used instead of this function
double gaussian_box_muller() {
double x = 0.0;
double y = 0.0; …一般来说,按照每个寄存器的用途编码x86汇编是否必要或更容易？
x86架构中的寄存器每个都是首先设计用于特殊目的,但现代编译器似乎并不关心它们的使用(除非在某些特殊条件下,例如REP MOV或MUL).
那么,取决于每个寄存器的用途,代码是更容易还是更优化？(不管与某些寄存器相同的特殊指令(或编码))
例如(我可以改用REP MOVSB或LODSB STOSB,但只是为了演示):
第一个代码:
LEA ESI,[AddressOfSomething]
LEA EDI,[AddressOfSomethingElse]
MOV ECX,NUMBER_OF_LOOP
LoopHere:
MOV AL,[ESI]
ADD AL,8
MOV [EDI],AL
ADD ESI,1
ADD EDI,1
CMP AL,0
JNZ LoopHere
TheEnd:
;...
第二代码:
LEA ECX,[AddressOfSomething]
LEA EDX,[AddressOfSomethingElse]
MOV EBX,NUMBER_OF_LOOP
LoopHere:
MOV AL,[ECX]
ADD AL,8
MOV [EDX],AL
ADD ECX,1
ADD EDX,1
CMP AL,0
JNZ LoopHere
TheEnd:
;...
我使用的编译器 - Visual Studio 2015在执行这样的任务时通常使用第二种方法,它不使用寄存器取决于它的用途,相反,编译器只根据其"volatile"选择使用哪个寄存器或"非易失性"特征(在调用函数后).因此,所有高级编程语言编程软件反汇编都使用第二种方法.
另一个有趣的事实是,在ARM语言中,GPR都具有相同的用途,并且被命名为R0-R7,这意味着当代码使用它时,代码将更类似于第二代码.
总而言之,我的观点是这两个代码使用相同的指令,因此无论我使用哪个寄存器,它都应该具有相同的速度.但我是对的吗？哪个代码更容易编码？