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我正在尝试比较 FMA 性能（fma()in math.h）与浮点计算中的幼稚乘法和加法。测试很简单。我将对大迭代次数进行相同的计算。为了进行精确的检查，我必须完成两件事。

  1. 计算时间不应包括其他计算。
  2. 朴素的乘法和加法不应该针对 FMA 进行优化
  3. 迭代不应该被优化。即迭代应该完全按照我的意图进行。

为了实现上述目标，我做了以下工作：

  1. 函数是内联的，只包括所需的计算。
  2. 使用 g++-O0选项不优化乘法。（但是当我查看转储文件时，它似乎为两者生成几乎相同的代码）
  3. 用过volatile。

但结果显示几乎没有差异，甚至fma()比幼稚的乘法和加法更慢。这是我想要的结果（即它们在速度方面并没有真正不同）还是我做错了什么？

规格

  • Ubuntu 14.04.2
  • G++ 4.8.2
  • Intel(R) Core(TM) i7-4770（3.4GHz，8MB 三级缓存）

我的代码

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <chrono>
using namespace std;
using namespace chrono;

inline double rand_gen() {
    return static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX;
}

volatile double a, b, c;
inline void pure_fma_func() {
    fma(a, b, c);
}
inline void non_fma_func() {
    a * b + c;
}


int main() {
    int n = 100000000;

    a = rand_gen();
    b = rand_gen();
    c = rand_gen();

    auto t1 = system_clock::now();
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        non_fma_func();
    }
    auto t2 = system_clock::now();
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        pure_fma_func();
    }
    auto t3 = system_clock::now();

    cout << "non fma" << endl;
    cout << duration_cast<microseconds>(t2 - t1).count() / 1000.0 << "ms" << endl;
    cout << "fma" << endl;
    cout << duration_cast<microseconds>(t3 - t2).count() / 1000.0 << "ms" << endl;
}
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1 回答 1

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是的，你在做完全错误的事情。至少有两件事。但让我们保持简单。

Used g++ -O0 option not to optimize the multiplication

这使您的整个结果完全无关紧要。有趣的事实：无论哪种情况，函数调用的成本都可能超过计算的成本。

从根本上说，没有启用优化的基准测试结果是完全没有意义的。你不能只是把它们关掉，然后寄希望于最好的结果。它们绝对必须启用。

其次，FMA 与常规乘加是一个复杂的情况——在延迟与吞吐量以及其他问题上，乘加可能会胜出。

简而言之，您的基准测试根本不是基准测试，它只是一堆产生无意义垃圾的随机指令。

如果您想要一个准确的基准，您必须完全准确地再现实际使用情况。包括周边代码，编译器优化，整个shebang。

于 2015-03-23T19:44:44.410 回答