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c++ - 编译器优化 : g++ slower than intel

coder 2023-06-02 原文

我最近购买了一台双启动计算机，可以用 C++ 编写代码。在 Windows 上，我在 linux 上使用英特尔 C++ 编译器和 g++。
我的程序主要由计算组成(具有数值积分的定点迭代算法等)。
我以为我可以在我的 linux 上获得接近 windows 的性能，但到目前为止我还没有:对于完全相同的代码，使用 g++ 编译的程序比使用 intel 编译器的程序慢大约 2 倍。从我读到的内容来看，icc 可以更快，甚至可能提高 20-30%，但我没有读到任何关于它快两倍的内容(总的来说，我实际上读到两者应该是等效的)。

起初我使用的标志大致等效:

icl /openmp /I "C:\boost_1_61_0" /fast program.cpp



和

g++ -o program program.cpp -std=c++11 -fopenmp -O3 -ffast-math



遵循其他几个主题的建议，我尝试添加/替换其他几个标志，例如:-funsafe-math-optimizations、-march=native、-fwhole-program、-Ofast 等，但只有轻微(或没有)性能提升。

icc 真的更快还是我错过了什么？
我对 linux 相当陌生，所以我不知道，也许我忘记正确安装某些东西(例如驱动程序)，或者更改 g++ 中的某些选项？我不知道情况是否正常，所以我更愿意问。特别是因为我更喜欢使用 linux 进行理想的编码，所以我宁愿让它跟上速度。

编辑:我决定在 linux 上安装最后一个 intel 编译器(Intel Compiler C++ 17, update4)来检查。我最终得到了减轻的结果:它并不比 gcc 做得更好(实际上更糟)。
我运行交叉比较 linux/windows - icc/gcc - 是否并行，使用帖子前面提到的标志(进行直接比较)，这是我的结果(运行 1 次迭代的时间以毫秒为单位):
  • 普通循环，无并行化:
  • 视窗:
    gcc = 122074 ； icc = 68799
  • Linux:
    gcc = _91042; icc = 92102
  • 并行版本:
  • 视窗:
    gcc = 27457； icc = 19800
  • Linux:
    gcc = 27000 ; ICC = 30000

    • 总结一下:有点乱。
    在 linux 上，gcc 似乎总是比 icc 快，尤其是在涉及并行化时(我为更长的程序运行了它，差异比这里的高得多)。
    在 Windows 上，情况正好相反，icc 显然支配了 gcc，尤其是在没有并行化的情况下(在这种情况下，gcc 需要很长时间来编译)。

    最快的编译是通过 Windows 上的并行化和 icc 完成的。我不明白为什么我不能在 linux 上复制它。我需要做些什么(ubuntu 16.04)来帮助我加快流程？
    另一个区别是，在 Windows 上我使用较旧的 intel composer ( Composer XE 2013 ) 并调用 'ia32' 而不是 intel64(这是我应该使用的)，而在 linux 上我使用最后一个版本我昨天安装的。在 linux 上，Intel Compiler 17 文件夹在我的第二个硬盘上(而不是我安装 linux 的 ssd)我不知道这是否也会减慢速度。
    知道问题可能来自哪里吗？

    编辑:确切的硬件:
    Intel(R) Core(TM) i7-4710HQ CPU @ 2.50GHz，8 个 CPU，4 个内核，每个内核 2 个线程，架构 x86_64
    - 带有 gcc 5.4.1 和 Intel Compiler 17 (update4) 的 Linux Ubuntu 16.04
    - Windows 8.1，英特尔 Composer 2013

    编辑:代码很长，这是我正在测试的循环形式(即我的定点迭代的一次迭代)。我想这是非常经典的……不确定它可以为主题带来什么。
    // initialization of all the objects...
// length_grid1 is about 2000
vector< double > V_NEXT(length_grid1), PRICE_NEXT(length_grid1);
double V_min, price_min; 
#pragma omp parallel
{ 
#pragma omp for private(V_min, price_min, i, indexcurrent, alpha, beta)
    for (i = 0; i < length_grid1; i++) {
         indexcurrent = indexsum[i]; 
         V_min = V_compute(&price_min, indexcurrent, ...);
         V_NEXT[indexcurrent] = V_min; PRICE_NEXT[indexcurrent] = price_min;
     }
 }// end parallel

    其中 V_compute 函数是一个经典而简单的优化算法(自定义黄金搜索)，返回最优值及其参数:
    double V_compute(double *xmin, int row_index, ... ) {
double x1, x2, f1, f2, fxmin;
// golden_ratio=0.61803399; 
x1 = upper_bound - golden_ratio*(upper_bound - lower_bound);
x2 = lower_bound + golden_ratio*(upper_bound - lower_bound);

// Evaluate the function at the test points
f1 = intra_value(x1, row_index, ...);
f2 = intra_value(x2, row_index, ...);

while (fabs(upper_bound - lower_bound) > tolerance) {
    if (f2 > f1){
        upper_bound = x2; x2 = x1; f2 = f1;
        x1 = upper_bound - golden_ratio*(upper_bound - lower_bound);
        f1 = intra_value(x1, row_index, ...);
    } else {
        lower_bound = x1; x1 = x2; f1 = f2;
        x2 = lower_bound + golden_ratio*(upper_bound - lower_bound);
        f2 = intra_value(x2, row_index, ...);
    }
}
// Estimated minimizer = (lower bound + upper bound) / 2
*xmin = (lower_bound + upper_bound)/2;
fxmin = intra_value(*xmin, row_index, ...);
return - fxmin; }

    优化的函数(intra_value)在计算方面相当复杂(从预编译的网格中选择一个网格点(row_index)，然后涉及大量的数值积分等)。

    最佳答案

    看起来您正在使用 OpenMP，所以我怀疑区别在于 OpenMP 实现，而不仅仅是优化代码的质量。

    众所周知，英特尔的 OpenMP 运行时性能非常高，而 GCC 的性能很好但不是很好。

    OpenMP 程序具有非常不同的性能特征，它们不仅仅取决于编译器优化循环或内联函数调用的能力。 OpenMP 运行时的实现以及线程和同步原语的操作系统实现非常重要，这在 Windows 和 GNU/Linux 之间有很大的不同。

    关于c++ - 编译器优化 : g++ slower than intel，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44370120/

    amp43brboundstrongc++performanceg++intelcompiler-optimization

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