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有必要使用函数实时处理大量数字（~1 Mb），例如void processData(char* data).

在目标平台上运行了以下测试：

int j = 10;
while(j--)
    processData(dataPtr);

每次使用相同的数据。它显示了以下结果：

  1. 第一次运行大约需要 22.5 毫秒
  2. 第二次运行和其他运行大约需要 12.5 毫秒

在我看来，这可能是由于第二次运行时数据已经在处理器缓存中，因此它的工作速度要快得多。

问题：在实际情况下，数据每次都会不同。

有什么方法可以对数据进行某种“预加载”以进行缓存？

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预取是可能的（使用gcc，使用__builtin_prefetch），但应谨慎使用，否则可能会降低性能而不是提高性能。

在执行此操作之前，应尽可能检查和优化函数中的内存访问模式。
基本上，我们希望内存访问尽可能少，并且它们应该尽可能串行。

有一个预取操作，但不建议对整个数据集执行此操作。
更好的设计是，在循环中的每次迭代中，为下一次迭代（或者可能是之后的一次，如果循环运行得非常快）预取数据。

于 2012-05-06T10:55:21.977 回答
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您可以做的是记住您的整个工作集适合 LLC，您将第一次运行称为“热身运行”并且您不考虑它的时间安排。当然，如果第三次、第四次和进一步的运行时间与第二次运行显示的时间一致，则这种方法是合理的。然后，当您报告基准测试结果时，您会显示平均 2-N 次运行时间，但您在报告中提到数据适合 L3，并且使用更多“真实世界的数据”可以预期不同的结果。我认为这通常称为微基准测试，当您在同一个定义明确的常量数据集上测试一个特定函数的性能时。

于 2012-05-10T07:58:18.220 回答