我正在编写一个 C# 类来使用整数执行 2D 可分离卷积，以获得比双对应更好的性能。问题是我没有获得真正的性能提升。
这是 X 过滤器代码(它对 int 和 double 情况都有效):
foreach (pixel)
{
int value = 0;
for (int k = 0; k < filterOffsetsX.Length; k++)
{
value += InputImage[index + filterOffsetsX[k]] * filterValuesX[k]; //index is relative to current pixel position
}
tempImage[index] = value;
}
在整数情况下，“value”、“InputImage”和“tempImage”是“int”、“Image <byte>”和“Image <int>”类型。
在双大小写“value”中，“InputImage”和“tempImage”是“double”、“Image <double>”和“Image <double>”类型。
(filterValues 在每种情况下都是 int[])
(图像类 <T> 是外部 dll 的一部分。它应该类似于 .NET 绘图图像类..)。
我的目标是通过 int += (byte * int) 与 double += (double * int) 实现快速性能
以下次数为重复200次的平均值。
过滤器大小 9 = 0.031( double )0.027(整数)
过滤器大小 13 = 0.042( double )0.038(整数)
过滤器尺寸 25 = 0.078 (double) 0.070 (int)
性能提升很小。这可能是由流水线停顿和次优代码引起的吗？
编辑:简化删除不重要变量的代码。
EDIT2:我不认为我有与缓存未命中相关的问题，因为“索引”遍历相邻的内存单元(逐行时尚)。此外，“filterOffstetsX”仅包含相对于同一行像素的小偏移量，最大距离为过滤器大小/2。问题可能出现在第二个可分离过滤器(Y 过滤器)中，但时间并没有太大不同。
最佳答案
使用 Visual C++，因为这样我可以确定我正在计时算术运算而不是其他。
结果(每个操作执行6亿次):
i16 add: 834575
i32 add: 840381
i64 add: 1691091
f32 add: 987181
f64 add: 979725
i16 mult: 850516
i32 mult: 858988
i64 mult: 6526342
f32 mult: 1085199
f64 mult: 1072950
i16 divide: 3505916
i32 divide: 3123804
i64 divide: 10714697
f32 divide: 8309924
f64 divide: 8266111
freq = 1562587
CPU 是英特尔酷睿 i7，睿频加速到 2.53 GHz。
基准代码:
#include <stdio.h>
#include <windows.h>
template<void (*unit)(void)>
void profile( const char* label )
{
static __int64 cumtime;
LARGE_INTEGER before, after;
::QueryPerformanceCounter(&before);
(*unit)();
::QueryPerformanceCounter(&after);
after.QuadPart -= before.QuadPart;
printf("%s: %I64i\n", label, cumtime += after.QuadPart);
}
const unsigned repcount = 10000000;
template<typename T>
void add(volatile T& var, T val) { var += val; }
template<typename T>
void mult(volatile T& var, T val) { var *= val; }
template<typename T>
void divide(volatile T& var, T val) { var /= val; }
template<typename T, void (*fn)(volatile T& var, T val)>
void integer_op( void )
{
unsigned reps = repcount;
do {
volatile T var = 2000;
fn(var,5);
fn(var,6);
fn(var,7);
fn(var,8);
fn(var,9);
fn(var,10);
} while (--reps);
}
template<typename T, void (*fn)(volatile T& var, T val)>
void fp_op( void )
{
unsigned reps = repcount;
do {
volatile T var = (T)2.0;
fn(var,(T)1.01);
fn(var,(T)1.02);
fn(var,(T)1.03);
fn(var,(T)2.01);
fn(var,(T)2.02);
fn(var,(T)2.03);
} while (--reps);
}
int main( void )
{
LARGE_INTEGER freq;
unsigned reps = 10;
do {
profile<&integer_op<__int16,add<__int16>>>("i16 add");
profile<&integer_op<__int32,add<__int32>>>("i32 add");
profile<&integer_op<__int64,add<__int64>>>("i64 add");
profile<&fp_op<float,add<float>>>("f32 add");
profile<&fp_op<double,add<double>>>("f64 add");
profile<&integer_op<__int16,mult<__int16>>>("i16 mult");
profile<&integer_op<__int32,mult<__int32>>>("i32 mult");
profile<&integer_op<__int64,mult<__int64>>>("i64 mult");
profile<&fp_op<float,mult<float>>>("f32 mult");
profile<&fp_op<double,mult<double>>>("f64 mult");
profile<&integer_op<__int16,divide<__int16>>>("i16 divide");
profile<&integer_op<__int32,divide<__int32>>>("i32 divide");
profile<&integer_op<__int64,divide<__int64>>>("i64 divide");
profile<&fp_op<float,divide<float>>>("f32 divide");
profile<&fp_op<double,divide<double>>>("f64 divide");
::QueryPerformanceFrequency(&freq);
putchar('\n');
} while (--reps);
printf("freq = %I64i\n", freq);
}
我使用 Visual C++ 2010 32 位进行了默认优化构建。
每次调用 profile、add、mult 和 divide(在循环内)都被内联。函数调用仍然生成到 profile，但由于每次调用完成 6000 万次操作，我认为函数调用开销并不重要。
即使加入了 volatile，Visual C++ 优化编译器也是SMART。我最初使用小整数作为右手操作数，编译器愉快地使用 lea 和 add 指令来进行整数乘法。调出高度优化的 C++ 代码可能会比常识建议的更有效，这仅仅是因为 C++ 优化器比任何 JIT 做得更好。
最初我在循环外初始化了 var，这使得浮点乘法代码由于常量溢出而运行得非常慢。 FPU 处理 NaN 很慢，这是在编写高性能数字运算例程时要牢记的另一点。
依赖项也以防止流水线的方式设置。如果您想查看流水线的效果，请在评论中说明，我将修改测试台以对多个变量进行操作，而不仅仅是一个变量。
i32 的反汇编:
; COMDAT ??$integer_op@H$1??$mult@H@@YAXACHH@Z@@YAXXZ
_TEXT SEGMENT
_var$66971 = -4 ; size = 4
??$integer_op@H$1??$mult@H@@YAXACHH@Z@@YAXXZ PROC ; integer_op<int,&mult<int> >, COMDAT
; 29 : {
00000 55 push ebp
00001 8b ec mov ebp, esp
00003 51 push ecx
; 30 : unsigned reps = repcount;
00004 b8 80 96 98 00 mov eax, 10000000 ; 00989680H
00009 b9 d0 07 00 00 mov ecx, 2000 ; 000007d0H
0000e 8b ff npad 2
$LL3@integer_op@5:
; 31 : do {
; 32 : volatile T var = 2000;
00010 89 4d fc mov DWORD PTR _var$66971[ebp], ecx
; 33 : fn(var,751);
00013 8b 55 fc mov edx, DWORD PTR _var$66971[ebp]
00016 69 d2 ef 02 00
00 imul edx, 751 ; 000002efH
0001c 89 55 fc mov DWORD PTR _var$66971[ebp], edx
; 34 : fn(var,6923);
0001f 8b 55 fc mov edx, DWORD PTR _var$66971[ebp]
00022 69 d2 0b 1b 00
00 imul edx, 6923 ; 00001b0bH
00028 89 55 fc mov DWORD PTR _var$66971[ebp], edx
; 35 : fn(var,7124);
0002b 8b 55 fc mov edx, DWORD PTR _var$66971[ebp]
0002e 69 d2 d4 1b 00
00 imul edx, 7124 ; 00001bd4H
00034 89 55 fc mov DWORD PTR _var$66971[ebp], edx
; 36 : fn(var,81);
00037 8b 55 fc mov edx, DWORD PTR _var$66971[ebp]
0003a 6b d2 51 imul edx, 81 ; 00000051H
0003d 89 55 fc mov DWORD PTR _var$66971[ebp], edx
; 37 : fn(var,9143);
00040 8b 55 fc mov edx, DWORD PTR _var$66971[ebp]
00043 69 d2 b7 23 00
00 imul edx, 9143 ; 000023b7H
00049 89 55 fc mov DWORD PTR _var$66971[ebp], edx
; 38 : fn(var,101244215);
0004c 8b 55 fc mov edx, DWORD PTR _var$66971[ebp]
0004f 69 d2 37 dd 08
06 imul edx, 101244215 ; 0608dd37H
; 39 : } while (--reps);
00055 48 dec eax
00056 89 55 fc mov DWORD PTR _var$66971[ebp], edx
00059 75 b5 jne SHORT $LL3@integer_op@5
; 40 : }
0005b 8b e5 mov esp, ebp
0005d 5d pop ebp
0005e c3 ret 0
??$integer_op@H$1??$mult@H@@YAXACHH@Z@@YAXXZ ENDP ; integer_op<int,&mult<int> >
; Function compile flags: /Ogtp
_TEXT ENDS
与 f64 相乘:
; COMDAT ??$fp_op@N$1??$mult@N@@YAXACNN@Z@@YAXXZ
_TEXT SEGMENT
_var$67014 = -8 ; size = 8
??$fp_op@N$1??$mult@N@@YAXACNN@Z@@YAXXZ PROC ; fp_op<double,&mult<double> >, COMDAT
; 44 : {
00000 55 push ebp
00001 8b ec mov ebp, esp
00003 83 e4 f8 and esp, -8 ; fffffff8H
; 45 : unsigned reps = repcount;
00006 dd 05 00 00 00
00 fld QWORD PTR __real@4000000000000000
0000c 83 ec 08 sub esp, 8
0000f dd 05 00 00 00
00 fld QWORD PTR __real@3ff028f5c28f5c29
00015 b8 80 96 98 00 mov eax, 10000000 ; 00989680H
0001a dd 05 00 00 00
00 fld QWORD PTR __real@3ff051eb851eb852
00020 dd 05 00 00 00
00 fld QWORD PTR __real@3ff07ae147ae147b
00026 dd 05 00 00 00
00 fld QWORD PTR __real@4000147ae147ae14
0002c dd 05 00 00 00
00 fld QWORD PTR __real@400028f5c28f5c29
00032 dd 05 00 00 00
00 fld QWORD PTR __real@40003d70a3d70a3d
00038 eb 02 jmp SHORT $LN3@fp_op@3
$LN22@fp_op@3:
; 46 : do {
; 47 : volatile T var = (T)2.0;
; 48 : fn(var,(T)1.01);
; 49 : fn(var,(T)1.02);
; 50 : fn(var,(T)1.03);
; 51 : fn(var,(T)2.01);
; 52 : fn(var,(T)2.02);
; 53 : fn(var,(T)2.03);
; 54 : } while (--reps);
0003a d9 ce fxch ST(6)
$LN3@fp_op@3:
0003c 48 dec eax
0003d d9 ce fxch ST(6)
0003f dd 14 24 fst QWORD PTR _var$67014[esp+8]
00042 dd 04 24 fld QWORD PTR _var$67014[esp+8]
00045 d8 ce fmul ST(0), ST(6)
00047 dd 1c 24 fstp QWORD PTR _var$67014[esp+8]
0004a dd 04 24 fld QWORD PTR _var$67014[esp+8]
0004d d8 cd fmul ST(0), ST(5)
0004f dd 1c 24 fstp QWORD PTR _var$67014[esp+8]
00052 dd 04 24 fld QWORD PTR _var$67014[esp+8]
00055 d8 cc fmul ST(0), ST(4)
00057 dd 1c 24 fstp QWORD PTR _var$67014[esp+8]
0005a dd 04 24 fld QWORD PTR _var$67014[esp+8]
0005d d8 cb fmul ST(0), ST(3)
0005f dd 1c 24 fstp QWORD PTR _var$67014[esp+8]
00062 dd 04 24 fld QWORD PTR _var$67014[esp+8]
00065 d8 ca fmul ST(0), ST(2)
00067 dd 1c 24 fstp QWORD PTR _var$67014[esp+8]
0006a dd 04 24 fld QWORD PTR _var$67014[esp+8]
0006d d8 cf fmul ST(0), ST(7)
0006f dd 1c 24 fstp QWORD PTR _var$67014[esp+8]
00072 75 c6 jne SHORT $LN22@fp_op@3
00074 dd d8 fstp ST(0)
00076 dd dc fstp ST(4)
00078 dd da fstp ST(2)
0007a dd d8 fstp ST(0)
0007c dd d8 fstp ST(0)
0007e dd d8 fstp ST(0)
00080 dd d8 fstp ST(0)
; 55 : }
00082 8b e5 mov esp, ebp
00084 5d pop ebp
00085 c3 ret 0
??$fp_op@N$1??$mult@N@@YAXACNN@Z@@YAXXZ ENDP ; fp_op<double,&mult<double> >
; Function compile flags: /Ogtp
_TEXT ENDS
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