1. 觀察cache對程式資料訪問的加速作用；
2. 掌握程式設計中利用cache的基本方法；
觀察**訪存模式對效能的影響、編寫**測試cache層次結構和容量等1. 硬體：pc或任何一款具有cache的功能的計算機
2. 軟體：windows/linux作業系統、c語言編譯器
圖 1 **部分1
圖 2 **部分2
如圖3所示，進行多組實驗，分別按規模為10000、15000、20000、25000、30000、350000，得到執行結果。
圖 3 實驗執行結果
將結果轉化成圖表，如圖4所示，可以明顯看出列訪問比行訪問要耗時得多，因此可以證實陣列的儲存是按行儲存，當按行訪問時空間區域性性高，因此訪問時間少。
圖 4 結果轉化成的圖表
1. 用c語言實現矩陣（方陣）乘積一般演算法（程式a），填寫下表：
矩陣大小
100500
1000
1500
2000
2500
3000
一般演算法執行時間
0.010374
0.73934
7.55010
28.111937
53.701337
143.709244
257.994514
分析：為了減少實驗誤差，我做了兩次實驗，實驗結果如圖5、6所示，並將結果取平均值，可以明顯看出隨著輸入規模的增大，程式執行時間的增長非常快。
圖5 程式a實驗結果1
圖6 程式a實驗結果2
程式的執行時間在time1和time2之間，由圖7可以看出，在內層迴圈中陣列a的訪問順序是按照儲存順序的，空間區域性性很高；而陣列b的訪問順序則是跳轉的，每執行一次迴圈的跳躍補償為size*4個位元組，當規模比較大時空間區域性性很低。因此隨著規模的增大，程式的cache命中率會降低許多。
圖 7 程式a的關鍵部分**
2. 程式b是基於cache的矩陣（方陣）乘積優化演算法，填寫下表：
矩陣大小
100500
1000
1500
2000
2500
3000
優化演算法執行時間
0.0084575
0.6019215
4.788213
16.4042305
38.291184
75.3040035
129.439939
分析：對於程式b我也做了兩次實驗，實驗結果如圖8、9所示，並將結果取平均值，可以明顯看出隨著輸入規模的增大，程式執行時間的增長也非常看，但執行時間明顯比程式a要少。
圖8 程式b執行結果
圖 9 程式b執行結果2
為了更好地體現兩個程式執行時間的差距，我做了如圖10所示的圖表，圖中可以明顯的看出當規模比較大時，兩個程式執行時間的差距是比較大的。當規模很小時，兩者的差距並不明顯，而且還有可能誤差的影響。
圖 10 執行時間的比較
為了解釋兩者執行時間的不同，就對程式b的**進行分析，如圖11所示。從圖中可以看出，程式a跟b的不同之處在於，程式b是先將陣列存在a和c中，然後通過拷貝的方式將c的轉置存到b中，這樣就使得在下面的運算中陣列a和b的訪問順序都是與其儲存順序是一致的，因此空間區域性性得到提高。
圖 11 程式b的關鍵部分**
3. 優化後的加速比（speedup）
矩陣大小
100500
1000
1500
2000
2500
3000
加速比1.226603
1.228299
1.576809
1.7137
1.402446
1.908387
1.99316
加速比定義：加速比=優化前系統耗時/優化後系統耗時；分析：所謂加速比，就是優化前的耗時與優化後耗時的比值。加速比越高，表明優化效果越明顯。
我將加速比也做了圖表，如圖12所示，從圖中可以看出，除了規模為2000的這個點之外（可能是實驗次數不足導致），總體上隨著規模的增大，加速比也在增大。而當規模小於500時兩者的加速比接近1，也即兩者執行時間相差無幾，優化效果不明顯。這點可以由上面的解釋中推出：當規模很小時，跳躍的步長不大，因此cache的命中率比較高，優化效果不明顯；而且程式b多了個陣列拷貝的過程，這也可以解釋在某次實驗中，程式a的執行時間反而比b的執行時間還要小。
圖 12 加速比的比較
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