Die Optimierung des Code für schnelle Mathematikberechnungen mit GCC beinhaltet mehrere Strategien, die auf unterschiedliche Aspekte des Kompilierungsprozesses und Ihres Code selbst abzielen. Hier ist eine Aufschlüsselung effektiver Techniken:
1. Compiler Flags:
Dies sind die wirkungsvollsten Optimierungen. Sie fügen sie Ihrer Kompilierungsbefehlszeile hinzu (z. B. `g ++ -o3 -FFast -math ...`).
* `-o`,` -o2`, `-o3`,` -ofast`: Diese Flags steuern die Optimierungsstufe. `-O` ist eine grundlegende Optimierung,` -o2` ist ein gutes Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeits- und Kompilierungszeit. `-O3` ist aggressive Optimierung und ermöglicht" -ofast "noch aggressivere Optimierungen, was möglicherweise gegen IEEE 754-Standards für die Floating-Punkt-Arithmetik verstößt (siehe unten). Beginnen Sie mit `-o2` oder` -o3`, es sei denn, Sie haben spezifische Gründe, dies nicht zu haben.
* `-ffast-math`: Dies ist entscheidend für die schnelle Mathematik. Es ermöglicht mehrere andere Optimierungen, die Berechnungen erheblich beschleunigen können, aber die von IEEE 754 erforderliche strenge Genauigkeit beeinträchtigen können:
* Operationen neu ordnen: GCC kann Berechnungen neu ordnen, um die Effizienz zu verbessern, auch wenn es das Ergebnis aufgrund von Präzisionsbeschränkungen der Schwimmpunkte geringfügig ändert.
* schnellere, aber weniger präzise mathematische Funktionen verwenden: Es kann Standard -Mathematikfunktionen (wie "sin", `cos`,` exp`) durch schnellere Näherungen ersetzen.
* Angenommen, die Operationen sind assoziativ und verteilt: Dies ermöglicht eine weitere Neuordnung und Vereinfachung.
* Entspannende strenge Aliasing -Regeln: Dies kann dem Compiler helfen, bessere Optimierungen für verschiedene Datentypen zu erzielen.
* `-March =native`: Dieses Flag gibt dem Compiler an, Code zu generieren, das speziell für Ihre CPU -Architektur optimiert ist. Es nutzt bestimmte Anweisungen und Merkmale Ihres Prozessors, was zu erheblichen Geschwindigkeitsverbesserungen führt. Beachten Sie, dass mit dieser Flagge zusammengestelltes Code möglicherweise nicht für andere Architekturen tragbar ist.
* `-msse`,` -msse2`, `-msse3`,` -mssse3`, `-msse4`,` -mavx`, `-mavx2`, usw.: Diese Flags ermöglichen die Unterstützung spezifischer SIMD -Anweisungssätze (einzelne Anweisungen, mehrere Daten). SIMD -Anweisungen ermöglichen die parallele Verarbeitung mehrerer Datenelemente und beschleunigen viele mathematische Operationen dramatisch. Verwenden Sie die Flags, die den Funktionen Ihrer CPU entsprechen.
2. Optimierungen auf Code-Ebene:
Selbst mit aggressiven Compiler-Flaggen ist der gut geschriebene Code für eine optimale Leistung von wesentlicher Bedeutung.
* Verwenden Sie entsprechende Datentypen: Wählen Sie den kleinsten Datentyp, der Ihre Daten ohne Präzisionsverlust darstellen kann. Verwenden Sie beispielsweise "Float" anstelle von "Double", wenn die Genauigkeit der Einzelprezision ausreicht.
* Vektorisierung: Strukturieren Sie Ihre Schleifen und Daten, damit der Compiler sie leicht vektorisieren kann. Dies bedeutet, dass mehrere Datenelemente gleichzeitig mit SIMD -Anweisungen verarbeitet werden. Die automatische Vektorisierung von GCC ist ziemlich gut, aber Sie müssen dies möglicherweise helfen, indem Sie ausgerichtete Speicherzuweisungen verwenden und sicherstellen, dass die Schleifen-Iterationen unabhängig sind.
* mathematische Identitäten und Algorithmen: Verwenden Sie effiziente mathematische Identitäten und Algorithmen. Beispielsweise kann die Verwendung von `exp2 (x)` anstelle von `exp (x)` schneller sein, da erstere speziell für Befugnisse von 2. Fachbibliotheken für Matrixoperationen (wie Eigen oder BLAS) optimiert werden.
* Schleife entrollen: Haufen Sie die Schleifen manuell ab (wiederholen Sie den Schleifenkörper mehrmals), um den Überkopf der Schleife zu reduzieren, aber achten Sie auf den Druck des Registers. Der Compiler kann diese Optimierung bereits durchführen, also testen Sie vor und nachher.
* Speicherzugriffsmuster: Organisieren Sie Daten im Speicher, um Cache -Misses zu minimieren. Wenn möglich nach möglich auf Daten zugreifen.
* Funktionsingining: Für kleine, häufig genannte Funktionen erwägen Sie das Schlüsselwort "Inline", um den Funktionsaufruf -Overhead zu reduzieren. Der Compiler kann sich entscheiden, ohnehin nicht zu inline, basierend auf seiner eigenen Optimierungsanalyse.
3. Bibliotheken:
* optimierte mathematische Bibliotheken: Verwenden Sie Bibliotheken wie Eigen (für lineare Algebra), BLAS (Basis -lineare Algebra -Unterprogramme) und Lapack (lineares Algebra -Paket). Diese sind für verschiedene Architekturen hoch optimiert und übertreffen häufig den handgeschriebenen Code.
4. Profilerstellung:
Verwenden Sie nach Anwendung von Optimierungen einen Profiler (wie "Gprof` oder Perf), um Leistungs Engpässe zu identifizieren. Dies hilft Ihnen, Ihre Bemühungen auf die Teile Ihres Code zu konzentrieren, die am kritischsten sind.
Wichtiger Hinweis zu `-FFast-math`:
Während `-Ffast-math` erhebliche Leistungssteigerungen bietet, kann dies zu Ungenauigkeiten führen. Wenn Ihre Berechnungen eine strikte Einhaltung von IEEE 754-Standards (z. B. in wissenschaftlichen Computing- oder Finanzanwendungen) erfordern, vermeiden Sie dieses Flag oder überprüfen Sie die Ergebnisse sorgfältig mit einer nicht optimierten Version.
Beispiel für Kompilierung des Beispiels:
`` `bash
g ++ -O3 -FFast -math -march =native -mavx2 my_math_program.cpp -o my_math_program
`` `
Denken Sie daran, die Flags an Ihre spezifische CPU und die Präzisionsanforderungen Ihrer Anwendung anzupassen. Profil und Benchmark immer profilieren, um sicherzustellen, dass Ihre Optimierungen die Leistung tatsächlich verbessern.
