, by einsteininict。
軟體優化是一門藝術，需要從應用層演算法，作業系統，硬體體系結構等多方面來考慮。一般來說，應用層演算法和資料結構的設計對於提高程式的效能最為關鍵，但這也必須依賴於作業系統和體系結構所提供的計算模型。很多時候，人們會首先根據計算模型中的一些不變的東西，設計出應用層演算法和資料結構，然後再根據具體的硬體體系結構做些微調。然後有時，我們不得不在這三者之間做出取捨。但到底該怎麼做，我沒有資格妄下斷論。不過有一點可以肯定，越往底層走，技術要求越高，所花費的人力成本也越大，而收益則未必那麼明顯。不過，即便如此，對於乙個好奇的程式設計師來說，總是喜歡去通過自己的努力，來提高程式的效能，哪怕是那麼一點點（怎麼說的好像有點像黑客精神
廢話少說，下面的東西是我在看 intel 的《t
he software optimization cookbook》時的一點心得體會，跟大家分享一下。如果你想提高自己程式的效能，而又苦於沒學過計算機體系結構，更不想去讀intel的英文原版，那這篇文章不失為乙個不錯的選擇。
1，寫**時，注意cache（此時的cache是廣義上的，dram memory 是disk的cache，cpu 中的sram（也即常說的cpu中的cache，不過power7裡面的部分3級cache貌似用的是dram）是dram的cache）大小，盡量將工作集都集中在更加高速的cache裡面。在dram memory這一層，注意平台的physical memory的大小，估計可用的memory（物理記憶體減去作業系統所占用的記憶體)大小，在應用層選擇合適的演算法，預防頻繁的記憶體miss。
2，對於for迴圈裡面的**，考慮的優化方式有：
（1），迴圈不變數的外提。如果其涉及到函式呼叫，更要多加小心。總之不要在迴圈裡面做大量的重複性工作。
（2），c語言中，如果把臨時用到的迴圈計數變數放在for迴圈的**塊裡定義，則編譯器會「很輕鬆」的將其放入暫存器中，從而提高訪問效率，例如提倡for（int i ;.....)這種用法 。
（3），指令的流水，通過迴圈展開，減少load-to-use帶來的影響。
（4），充分利用暫存器。
3，利用區域性性的方法
（1） 時間區域性性：對於載入到快取記憶體中的資料，要「充分」利用。
（2） 空間區域性性：資料引用的步長盡量為「1」。
4，奔4cache引數：
（1） l1：總大小：8k，cache line：64b，4 waysassociative，2k aligned。
（2） l2: 總大小：256k，cache line128b， 8ways associative，8k aligned。
5，軟體預取
（1），可以使用cpu提供的預取指令對於將來要用到的資料提前載入到cache（l1，l2，l3）中（預取的資料大小為cache line），另外還可設定要對資料進行的操作。在迴圈中對資料進行預取一般比較容易寫，但到底在何時將哪些資料預取到何處，要視具體應用、memory特性、memory controller特點和bus速度而定。
（2），預取的好處是可以減少coolmiss，將對程式設計師不可見的cache視覺化了，讓人興奮不已啊。
6，寫資料時不通過cache
在極少數情況下，cachewrites會有損效能和功能（比如適配卡上的控制暫存器以及其他的硬體緩衝區）因此，作業系統和裝置驅動可以在記憶體中定義一些不能被cache的部分。當cpu需要寫資料時，如果資料不在cache中，則cpu將向buffer中寫資料。當資料需要被寫回時，可以執行sfence指令，將資料立即寫回（lazy）。可以用彙編指令，intrinsics，或者有intel c++ compiler的c++庫包來實現。
（1） 強的資料相關性。
（2） 訪問過多不能被提前cache的記憶體。
8，vtune工具可以幫助分析哪些地方有cachemiss，以及他們引起的performance lose。
9，把工作集限制在乙個小的data set上，可以有效減少capacity帶來的損失，這種技術叫做stripmining或者blocking。
10，利用資料對齊來提高訪存效能。編譯器被要求對相應型別的資料進行對齊操作,只有在型別轉換或者使用union或者不同型別的資料混合使用的時候才可能出現對齊的問題，這時候要自己想辦法解決。
btw: 不成熟的優化非但不能帶來任何收益，反而有可能成為可怕的隱患。
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