谁能告诉这两种优化技术是相同还是不同？另外，这是程序员或编译器的责任吗？ 最佳答案 这两种技术是不同的。参见Loopunrolling的描述和Looptiling.循环展开是为了消除循环的开销。它(通常)仅对迭代次数很少且在编译时已知的相当小的循环有用。它主要由编译器完成。在较早的时候，当计算机速度较慢且编译器更原始时，程序员会手动展开循环，但现在程序员不会这样做-除非可能是非常限制性的嵌入式系统。循环平铺通常用于非常大的数据集。目的是:将一些数据加载到缓存中，并在分页一些新数据之前对其执行所有操作。根据正在执行的操作和数据的内部组
谁能告诉这两种优化技术是相同还是不同？另外，这是程序员或编译器的责任吗？ 最佳答案 这两种技术是不同的。参见Loopunrolling的描述和Looptiling.循环展开是为了消除循环的开销。它(通常)仅对迭代次数很少且在编译时已知的相当小的循环有用。它主要由编译器完成。在较早的时候，当计算机速度较慢且编译器更原始时，程序员会手动展开循环，但现在程序员不会这样做-除非可能是非常限制性的嵌入式系统。循环平铺通常用于非常大的数据集。目的是:将一些数据加载到缓存中，并在分页一些新数据之前对其执行所有操作。根据正在执行的操作和数据的内部组
我已经从gcc版本4.0.3移动到4.3.3并意识到-mfpmath在gcc4.3.3中默认设置为sse。这实际上导致了我的应用程序中的错误。在4.0.3中，-mfpmath为387。我想知道如何获得gcc为给定版本启用的所有默认选项。如何在编译时转储gcc使用的所有选项集。这使我能够比较4.0.3和4.3.3版本。一般来说，如果我能知道在gcc中进行版本更改之前需要检查的完整列表，那就太好了。(因为这会影响性能和功能。) 最佳答案 gcc-Q-v只需一个基本的小c或cpp文件作为输入文件。应该给你一个默认传递给gcc的所有选项的大
我已经从gcc版本4.0.3移动到4.3.3并意识到-mfpmath在gcc4.3.3中默认设置为sse。这实际上导致了我的应用程序中的错误。在4.0.3中，-mfpmath为387。我想知道如何获得gcc为给定版本启用的所有默认选项。如何在编译时转储gcc使用的所有选项集。这使我能够比较4.0.3和4.3.3版本。一般来说，如果我能知道在gcc中进行版本更改之前需要检查的完整列表，那就太好了。(因为这会影响性能和功能。) 最佳答案 gcc-Q-v只需一个基本的小c或cpp文件作为输入文件。应该给你一个默认传递给gcc的所有选项的大
我有一个在共享内存中使用boost::interprocess::map的应用程序。map包含大量元素(100k到10M)，一切运行良好，但有一个异常(exception):map必须定期清除，每个元素似乎需要大约4µs(因此最坏情况下需要40秒)，这是NotAcceptable应用程序。看起来clear()实际上是单独删除每个map元素并在每次删除后重新平衡树，所以当你有大量元素时，它的效率非常低。理想情况下clear()只会删除所有元素而不进行任何重新平衡-有什么方法可以让我自己实现这种优化的clear()方法？(顺便说一句，我也尝试过boost:interprocess:flat
我有一个在共享内存中使用boost::interprocess::map的应用程序。map包含大量元素(100k到10M)，一切运行良好，但有一个异常(exception):map必须定期清除，每个元素似乎需要大约4µs(因此最坏情况下需要40秒)，这是NotAcceptable应用程序。看起来clear()实际上是单独删除每个map元素并在每次删除后重新平衡树，所以当你有大量元素时，它的效率非常低。理想情况下clear()只会删除所有元素而不进行任何重新平衡-有什么方法可以让我自己实现这种优化的clear()方法？(顺便说一句，我也尝试过boost:interprocess:flat
Thisquestion它的答案最近被标记为史诗般的答案，这让我想知道；我可以根据CPU分支预测失败来衡量Windows中正在运行的应用程序的性能吗？我知道存在一些静态分析工具，它们可能有助于优化代码以在分支预测情况下获得良好的性能，并且手动技术可以通过简单地进行更改和重新测试来提供帮助，但我正在寻找一些可以在Windows应用程序运行时报告一段时间内分支预测失败的总数，我希望VisualC++的一些Profiler工具可以帮助我。就这个问题而言，所讨论的应用程序要么是使用原生编译器(例如Windows的VisualC++)构建的，要么是使用其他一些原生编译器(例如GCC、FreePa
Thisquestion它的答案最近被标记为史诗般的答案，这让我想知道；我可以根据CPU分支预测失败来衡量Windows中正在运行的应用程序的性能吗？我知道存在一些静态分析工具，它们可能有助于优化代码以在分支预测情况下获得良好的性能，并且手动技术可以通过简单地进行更改和重新测试来提供帮助，但我正在寻找一些可以在Windows应用程序运行时报告一段时间内分支预测失败的总数，我希望VisualC++的一些Profiler工具可以帮助我。就这个问题而言，所讨论的应用程序要么是使用原生编译器(例如Windows的VisualC++)构建的，要么是使用其他一些原生编译器(例如GCC、FreePa
我正在使用Gauss-Seidel方法编写稀疏矩阵求解器。通过分析，我确定我的程序大约一半的时间都花在了求解器中。性能关键部分如下:size_tic=d_ny+1,iw=d_ny,ie=d_ny+2,is=1,in=2*d_ny+1;for(size_ty=1;y所有涉及的数组都是float类型。实际上，它们不是数组，而是具有重载[]运算符的对象，(我认为)应该对其进行优化，但定义如下:inlinefloat&operator[](size_ti){returnd_cells[i];}inlinefloatconst&operator[](size_ti)const{returnd_c
我正在使用Gauss-Seidel方法编写稀疏矩阵求解器。通过分析，我确定我的程序大约一半的时间都花在了求解器中。性能关键部分如下:size_tic=d_ny+1,iw=d_ny,ie=d_ny+2,is=1,in=2*d_ny+1;for(size_ty=1;y所有涉及的数组都是float类型。实际上，它们不是数组，而是具有重载[]运算符的对象，(我认为)应该对其进行优化，但定义如下:inlinefloat&operator[](size_ti){returnd_cells[i];}inlinefloatconst&operator[](size_ti)const{returnd_c
