다음은 매우 독특한 동작을 보여주는 C ++ 코드입니다. 이상한 이유로 데이터를 기적적으로 정렬하면 코드가 거의 6 배 빨라집니다.
#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <iostream>
int main()
{
// Generate data
const unsigned arraySize = 32768;
int data[arraySize];
for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
data[c] = std::rand() % 256;
// !!! With this, the next loop runs faster.
std::sort(data, data + arraySize);
// Test
clock_t start = clock();
long long sum = 0;
for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i)
{
// Primary loop
for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
{
if (data[c] >= 128)
sum += data[c];
}
}
double elapsedTime = static_cast<double>(clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC;
std::cout << elapsedTime << std::endl;
std::cout << "sum = " << sum << std::endl;
}- 없이
std::sort(data, data + arraySize);코드가 11.54 초 안에 실행됩니다. - 정렬 된 데이터를 사용하면 코드가 1.93 초 안에 실행됩니다.
처음에는 이것이 언어 또는 컴파일러 이상일 수 있다고 생각했기 때문에 Java를 사용해 보았습니다.
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Main
{
public static void main(String[] args)
{
// Generate data
int arraySize = 32768;
int data[] = new int[arraySize];
Random rnd = new Random(0);
for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
data[c] = rnd.nextInt() % 256;
// !!! With this, the next loop runs faster
Arrays.sort(data);
// Test
long start = System.nanoTime();
long sum = 0;
for (int i = 0; i < 100000; ++i)
{
// Primary loop
for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
{
if (data[c] >= 128)
sum += data[c];
}
}
System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);
System.out.println("sum = " + sum);
}
}비슷하지만 덜 극단적 인 결과.
첫 번째 생각은 정렬이 데이터를 캐시로 가져 오는 것이라고 생각했지만 배열이 방금 생성 되었기 때문에 얼마나 어리석은 지 생각했습니다.
- 무슨 일이야?
- 정렬되지 않은 배열을 처리하는 것이 정렬되지 않은 배열을 처리하는 것보다 빠른 이유는 무엇입니까?
코드는 독립적 인 용어를 요약하므로 순서는 중요하지 않습니다.
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Woops ... re : Meltdown and Specter
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KyleMit
@SachinVerma 내 머리 꼭대기에서 떨어져 : 1) 조건부 이동을 사용하기에 JVM이 마침내 똑똑 할 수 있습니다. 2) 코드가 메모리에 바인딩되어 있습니다. 200M이 너무 커서 CPU 캐시에 맞지 않습니다. 따라서 분기 대신 메모리 대역폭으로 인해 성능 병목 현상이 발생합니다.
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Mysticial
@Mysticial, 약 2). 예측 테이블이 패턴 (해당 패턴에 대해 확인 된 실제 변수와 상관없이)을 추적하고 기록을 기반으로 예측 출력을 변경한다고 생각했습니다. 왜 초대형 배열이 분기 예측의 이점을 얻지 못하는 이유를 알려주시겠습니까?
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Sachin Verma
BranchScope라는 새로운 보안 결함이 있습니다. cs.ucr.edu/~nael/pubs/asplos18.pdf
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Veve
