小编Pau*_*ott的帖子

(顺便说一句.这是指32位操作系统)

一些更新:

• 这绝对是一个对齐问题

• 有时对齐(无论出于什么原因？)是如此糟糕,以至于对双倍的访问速度比其最快访问速度慢50倍.

• 在64位机器上运行代码减少了问题,但我认为它仍然在两个时间之间交替(我可以通过将双倍更改为32位机器上的浮点数来获得类似结果)

• 在mono下运行代码没有问题 - 微软,你有没有机会从那些Novell家伙那里复制一些东西？

有没有办法在c#中记忆对齐类的分配？

以下演示(我认为!)没有双打正确对齐的不良.它对存储在类中的double执行一些简单的数学计算,对每次运行进行计时,在变量上运行5次定时运行,然后再分配新的并重新执行.

基本上结果看起来像你有一个快速,中等或慢速的记忆位置(在我的古代处理器上,这些最终每次运行大约40,80或120ms)

我曾尝试使用StructLayoutAttribute,但没有任何乐趣 - 也许还有其他事情正在发生？

class Sample
{
    class Variable { public double Value; }

    static void Main()
    {
        const int COUNT = 10000000;
        while (true)
        {
            var x = new Variable();
            for (int inner = 0; inner < 5; ++inner)
            {
                // move allocation here to allocate more often so more probably to get 50x slowdown problem
                var stopwatch = Stopwatch.StartNew();

                var total = 0.0;
                for (int i = 1; …

FWIW我认为这里详述的问题归结为c#编译器更智能,并且使得基于状态机的高效模型能够处理异步代码,而F#编译器创建了大量通常效率较低的对象和函数调用.

无论如何,如果我有下面的c#函数:

public async static Task<IReadOnlyList<T>> CSharpAsyncRead<T>(
         SqlCommand cmd,
         Func<SqlDataReader, T> createDatum)
{
    var result = new List<T>();
    var reader = await cmd.ExecuteReaderAsync();

    while (await reader.ReadAsync())
    {
        var datum = createDatum(reader);
        result.Add(datum);
    }

    return result.AsReadOnly();
}

然后将其转换为F#,如下所示:

let fsharpAsyncRead1 (cmd:SqlCommand) createDatum = async {
    let! reader =
        Async.AwaitTask (cmd.ExecuteReaderAsync ())

    let rec readRows (results:ResizeArray<_>) = async {
        let! readAsyncResult = Async.AwaitTask (reader.ReadAsync ())
        if readAsyncResult then
            let datum = createDatum reader
            results.Add datum
            return! readRows results
        else
            return results.AsReadOnly() :> …

更新：之前提到的跨度问题已在 .net core 2.1 版本（目前处于预览版）中得到修复。这些实际上使跨度向量 * 比数组向量更快 * ...

注意：在“Intel Xeon E5-1660 v4”上进行测试，CPU-Z 告诉我有“MMX、SSE、SSE2、SSE3、SSSE3、SSE4.1、SSE4.2、EM64T、VT-x、AES、 AVX、AVX2、FMA3、RSX”所以应该没问题......

在回答基于Vector 的问题之后，我想我会尝试实现一些 BLAS 功能。我发现那些正在读取/求和（例如点积）的内容非常好，但是我写回数组的内容很糟糕 - 比非 SIMD 好，但几乎没有。

那么我做错了什么，还是需要在 JIT 中做更多的工作？

示例（假设 x.Length = y.Length，不为 null 等等等等）：

public static void daxpy(double alpha, double[] x, double[] y)
{
    for (var i = 0; i < x.Length; ++i)
        y[i] = y[i] + x[i] * alpha;
}

以向量形式变为：

public static void daxpy(double alpha, double[] x, double[] y)
{
    var i = 0;
    if (Vector.IsHardwareAccelerated)
    {
        var …