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我正在用纯 Java 微调一个数值算法，该算法对每核处理器缓存的大小非常敏感：当工作数据集适合 L1 缓存时，它的运行速度明显更快。

显然，我可以通过一些基准测试为我的本地机器微调它。但理想情况下，我希望能够根据正在使用的处理器的 L1 缓存大小自动调整工作集的大小。

本机代码不是一种选择：用 Java 编写这个算法的全部目的是让它独立于平台！

有没有一种好方法可以可靠地确定纯 Java中每核缓存的大小？

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如果使用一组参数时它的运行速度明显快于另一组参数，那么我会根据注意到的差异对其进行调整。在您开始进行大量计算之前（我假设是这种情况，否则您不会关心），运行具有各种不同大小的内部数据存储的较小集合。（我假设算法可以像这样在数字上进行调整。）

这样一来，差异来自 L1 缓存大小，或者可能来自 L1 + L2 缓存大小，或者完全是其他东西并不重要 - 你会选择最适合手头情况的东西。

您需要小心 JIT 预热期，就像在正常的基准测试中一样，但我认为这是创建通用优化方法的好方法，即使它最终会最严重地考虑 L1 缓存.

您可能会将其作为单独的安装时工作，将结果写入配置文件，以便在后续运行时避免额外的工作。（您可能需要一种重新运行调整步骤的方法，以防处理器发生变化或其他情况。）

于 2013-07-28T13:14:43.287 回答
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public class CacheLine {
    public static void main(String[] args) {
        CacheLine cacheLine = new CacheLine();
        cacheLine.startTesting();
    }

    private void startTesting() {
        byte[] array = new byte[128 * 1024];
        for (int testIndex = 0; testIndex < 10; testIndex++) {
            testMethod(array);
            System.out.println("--------- // ---------");
        }

    }

    private void testMethod(byte[] array) {
        for (int len = 8192; len <= array.length; len += 8192) {

            long t0 = System.nanoTime();
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                for (int k = 0; k < len; k += 64) {
                    array[k] = 1;
                }
            }

            long dT = System.nanoTime() - t0;
            System.out.println("len: " + len/1024 + " dT: " + dT + " dT/stepCount: " + (dT) / len);
        }
    }
}

此代码可帮助您确定 L1 数据缓存大小。您可以在此处详细了解它。 https://medium.com/@behzodbekqodirov/threading-in-java-194b7db6c1de#.kzt4w8eul

于 2016-07-10T14:35:30.370 回答