我正在编写对性能非常关键的科学代码。代码的初始版本已经编写和测试，现在，有了分析器，是时候从热点开始剃须周期了。

众所周知，一些优化，例如循环展开，如今由编译器比由程序员手动干预更有效地处理。哪些技术仍然值得？显然，我会通过探查器运行我尝试的所有操作，但如果有关于哪些方法有效哪些方法无效的传统智慧，这将为我节省大量时间。

我知道优化非常依赖于编译器和架构。我正在使用面向 Core 2 Duo 的英特尔 C++ 编译器，但我也对哪些适用于 gcc 或“任何现代编译器”感兴趣。

以下是我正在考虑的一些具体想法:

• 将 STL 容器/算法替换为手动容器/算法有什么好处？特别是，我的程序包含一个非常大的优先级队列(当前是 std::priority_queue)，其操作占用了很多总时间。这是否值得研究，或者 STL 实现可能已经是最快的了？
• 类似地，对于所需大小未知但上限相当小的 std::vector，用静态分配的数组替换它们是否有利可图？
• 我发现动态内存分配通常是一个严重的瓶颈，消除它可以显着提高速度。因此，我对按值返回大型临时数据结构与按指针返回与按引用传递结果的性能权衡很感兴趣。有没有办法可靠地确定编译器是否会对给定方法使用 RVO(当然，假设调用者不需要修改结果)？
• 编译器的缓存感知能力如何？例如，是否值得研究重新排序嵌套循环？
• 鉴于程序的科学性， float 无处不在。我的代码中的一个重要瓶颈曾经是从浮点到整数的转换:编译器会发出代码来保存当前的舍入模式，更改它，执行转换，然后恢复旧的舍入模式 --- 即使程序中没有任何内容改变了舍入模式!禁用此行为显着加快了我的代码速度。是否有任何我应该注意的与浮点相关的类似问题？
• 单独编译和链接 C++ 的一个后果是编译器无法执行看似非常简单的优化，例如将 strlen() 等方法调用移出循环的终止条件。是否有任何像这样的优化我应该注意，因为它们不能由编译器完成，必须手动完成？
• 另一方面，有哪些我应该避免的技术，因为它们可能会干扰编译器自动优化代码的能力？

最后，将某些类型的答案扼杀在萌芽状态:

• 我了解优化在复杂性、可靠性和可维护性方面是有代价的。对于这个特定的应用程序，提高性能是值得的。
• 我知道最好的优化通常是改进高级算法，这已经完成了。

最佳答案

Is there any benefit to replacing STL containers/algorithms with hand-rolled ones? In particular, my program includes a very large priority queue (currently a std::priority_queue) whose manipulation is taking a lot of total time. Is this something worth looking into, or is the STL implementation already likely the fastest possible?

我假设您知道 STL 容器依赖于复制元素。在某些情况下，这可能是一个重大损失。存储指针，如果您进行大量容器操作，您可能会看到性能有所提高。另一方面，它可能会降低缓存局部性并伤害您。另一种选择是使用专门的分配器。

某些容器(例如 map、set、list)依赖于大量指针操作。尽管有悖常理，但用 vector 替换它们通常会导致更快的代码。生成的算法可能从 O(1) 或 O(log n) 到 O(n)，但由于缓存局部性，它可以在实践中要快得多。配置文件是肯定的。

您提到您正在使用 priority_queue ，我想这会为重新排列元素付出很多代价，尤其是在它们很大的情况下。您可以尝试切换底层容器(可能是 deque 或专门的)。我几乎肯定会存储指针 - 再次确认，配置文件。

Along similar lines, for a std::vectors whose needed sizes are unknown but have a reasonably small upper bound, is it profitable to replace them with statically-allocated arrays?

同样，这可能会有所帮助，具体取决于用例。您可以避免堆分配，但前提是您不需要数组超过堆栈...或者您可以 reserve() 中的大小 vector 所以重新分配的复制更少。

I've found that dynamic memory allocation is often a severe bottleneck, and that eliminating it can lead to significant speedups. As a consequence I'm interesting in the performance tradeoffs of returning large temporary data structures by value vs. returning by pointer vs. passing the result in by reference. Is there a way to reliably determine whether or not the compiler will use RVO for a given method (assuming the caller doesn't need to modify the result, of course)?

您可以查看生成的程序集以查看是否应用了 RVO，但如果您返回指针或引用，则可以确定没有拷贝。这是否会有所帮助取决于您在做什么 - 例如。不能返回对临时对象的引用。你可以使用 arenas 来分配 并重用对象，因此不会支付大量的堆惩罚。

How cache-aware do compilers tend to be? For example, is it worth looking into reordering nested loops?

我在这个领域看到了戏剧性的(非常戏剧性的)加速。我从中看到的改进比我后来从多线程代码中看到的要多。从那以后的五年里，情况可能发生了变化——只有一种方法可以确定——个人资料。

On the flip side, are there any techniques I should avoid because they are likely to interfere with the compiler's ability to automatically optimize code?

• 在单参数构造函数上使用 explicit。临时对象的构造和销毁可能隐藏在您的代码中。

• 注意对大对象的隐藏复制构造函数调用。在某些情况下，可以考虑用指针替换。

• 简介，简介，简介。调整瓶颈区域。

关于c++ - 现代 C++ 编译器的有效优化策略，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2932515/