在时间(缓存性能)方面,以下哪种嵌套循环的顺序迭代二维数组更有效?为什么?
int a[100][100];
for(i=0; i<100; i++)
{
for(j=0; j<100; j++)
{
a[i][j] = 10;
}
}
或者
for(i=0; i<100; i++)
{
for(j=0; j<100; j++)
{
a[j][i] = 10;
}
}
在时间(缓存性能)方面,以下哪种嵌套循环的顺序迭代二维数组更有效?为什么?
int a[100][100];
for(i=0; i<100; i++)
{
for(j=0; j<100; j++)
{
a[i][j] = 10;
}
}
或者
for(i=0; i<100; i++)
{
for(j=0; j<100; j++)
{
a[j][i] = 10;
}
}
第一种方法稍微好一些,因为分配给的单元格彼此相邻。
第一种方法:
[ ][ ][ ][ ][ ] ....
^1st assignment
^2nd assignment
[ ][ ][ ][ ][ ] ....
^101st assignment
第二种方法:
[ ][ ][ ][ ][ ] ....
^1st assignment
^101st assignment
[ ][ ][ ][ ][ ] ....
^2nd assignment
对于 array[100][100] - 它们都是相同的,如果 L1 缓存大于 100*100*sizeof(int) == 10000*sizeof(int) == [通常] 40000。Sandy Bridge中的注意事项- 100*100 整数应该足以看出差异,因为 L1 缓存只有 32k。
编译器可能会同样优化这段代码
假设没有编译器优化,并且矩阵不适合 L1 缓存 - 由于缓存性能[通常],第一个代码更好。每次在缓存中找不到元素时-您会遇到缓存未命中-并且需要转到 RAM 或 L2 缓存 [这要慢得多]。将元素从 RAM 缓存到缓存 [缓存填充] 以块 [通常 8/16 字节] 的形式完成 - 因此在第一个代码中,您最多会获得 [假设 16 字节缓存块,4 字节整数] 的未命中率,1/4
而在第二个代码中代码它是无界的,甚至可以是 1。在第二个代码快照中 - 已经在缓存中的元素 [插入到相邻元素的缓存填充中] - 被取出,你会得到一个冗余的缓存未命中。
结论: 对于我所知道的所有缓存实现 - 第一个不会比第二个更糟。它们可能是相同的 - 如果根本没有缓存或所有数组完全适合缓存 - 或由于编译器优化。
这种微优化取决于平台,因此您需要分析代码才能得出合理的结论。
在您的第二个片段中j
,每次迭代中的变化都会产生一种空间局部性较低的模式。请记住,在幕后,数组引用计算:
( ((y) * (row->width)) + (x) )
考虑一个简化的 L1 缓存,它有足够的空间存储我们阵列的 50 行。对于前 50 次迭代,您将为 50 次缓存未命中支付不可避免的成本,但接下来会发生什么?对于从 50 到 99 的每次迭代,您仍然会缓存未命中并且必须从 L2(和/或 RAM 等)获取。然后,x
更改为 1 并重新y
开始,导致另一个缓存未命中,因为数组的第一行已从缓存中逐出,依此类推。
第一个片段没有这个问题。它以行优先顺序访问数组,从而获得更好的局部性 - 每行最多只需为缓存未命中支付一次(如果循环开始时缓存中不存在数组的一行)。
话虽如此,这是一个非常依赖于体系结构的问题,因此您必须考虑细节(L1 缓存大小、缓存行大小等)才能得出结论。您还应该测量两种方式并跟踪硬件事件,以获取具体数据以得出结论。
考虑到 C++ 是行专业的,我相信第一种方法会更快一些。在内存中,二维数组以单维数组表示,性能取决于使用行主要或列主要访问它
这是一个经典的问题cache line bouncing
在大多数情况下,第一个更好,但我认为确切的答案是:它取决于,不同的架构可能不同的结果。
在第二种方法中,缓存未命中,因为缓存存储的是连续数据。 因此第一种方法比第二种方法有效。
在您的情况下(填充所有数组 1 值),这会更快:
for(j = 0; j < 100 * 100; j++){
a[j] = 10;
}
你仍然可以将a
其视为二维数组。
编辑:正如 Binyamin Sharet 提到的,如果你a
是这样声明的,你可以这样做:
int **a = new int*[100];
for(int i = 0; i < 100; i++){
a[i] = new int[100];
}
一般来说,更好的局部性(大多数响应者都注意到)只是循环 #1 性能的第一个优势。
第二个(但相关的)优点是对于像 #1 这样的循环- 编译器通常能够使用 stride-1 内存访问模式有效地自动矢量化代码(stride-1 意味着在每次下一次迭代)。相反,对于像 #2 这样的循环,自动矢量化通常不会正常工作,因为没有连续的 stride-1 迭代访问内存中的连续块。
嗯,我的回答很笼统。对于与#1 或#2 完全相同的非常简单的循环,可能会使用更简单的积极编译器优化(对任何差异进行分级),并且编译器通常能够使用 stride-1 自动矢量化#2用于外循环(尤其是使用 # pragma simd 或类似的)。
第一个选项更好,因为我们可以存储a[i] in a temp variable
在第一个循环中,然后在其中查找 j 索引。从这个意义上说,它可以说是缓存变量。