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我正在学习有关空间局部性的缓存操作。（到目前为止，我的参考资料是Lin 和 Snyder的《并行编程原理》 、本教程，当然还有 Wikipedia。）

以下面的例子为例，使用 gcc 编译，在 Windows 7 Professional 上运行，使用 Intel Core2 Duo CPU (L7500)。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int main()
{
    int *array;
    int length;
    int count;
    int range;
    int i;

    // generate an array of a million integers between 0 and 99
    length = 1000000;
    range = 100;
    array = calloc(length, sizeof(int));
    srand(time(NULL));
    for(i = 0; i < length; i++)
    {
        array[i] = rand() % range;
        // printf("%d\n", array[i]);
    }

    // count the number of occurrences of 3 in the array
    count=0;
    for(i=0; i<length; i++)
    {
        if(array[i]==3)
        {
            count++;
        }
    }
    printf("count = %6d\n", count);

    return 0;
}

现在在例程的后半部分，将读取整个整数数组，因此 CPU 应根据空间位置提前将它们加载到缓存中。但是在循环期间的任何时候，有多少数组可以/应该/应该加载到缓存中？一次一个缓存行（64 字节/每个 int 4 字节 = 16 个整数），它的大块，还是一举一动整个数组？

此外，据我了解，将数据从 RAM 加载到缓存（或根据教科书，从非本地内存到本地内存）所涉及的延迟可能比实际运行例程所需的时间要重要得多。真的？

现在假设我们将此代码移动到多处理器/多核机器上，并将代码的计数部分更改为在 4、8、16 等并行线程中运行（使用 pthreads），对数组的单独部分进行计数，然后添加私人最后一起计算。这是否会导致 RAM 到缓存延迟的多次单独出现，从而使并行版本的运行速度比串行版本慢？

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是的，内存速度和延迟确实在许多算法中占主导地位，因此有必要尽可能有效地使用内存缓存来加速这些算法。

并行运行可能会损害您的性能，但通常不会。弄清楚这一点需要大量的测试和调整。

例如，以连接到一组 RAM 的四核芯片为例。如果算法需要最大速度的内存读取并且计算总是比 RAM 速度快，那么并行运行将不会获得任何收益，并且可能会减慢速度。

但是如果你有一个双插槽系统，每个 CPU 都会有自己的 RAM，算法会加快。

或者，系统可能会从 1 组 RAM 升级到 4 组，并从单通道切换到四通道 RAM 配置。那时，RAM 速度可能会超过计算速度，四核将从运行更多线程中受益。

在我看来，每个内核运行一个线程通常会使您受益，并将利用系统升级。运行单线程可能会避免少量的同步开销，但在以后总会限制程序。

于 2012-04-26T16:52:53.927 回答