草庐IT

c - 为什么写入内存比读取慢得多?

coder 2023-06-04 原文

这是一个简单的 memset 带宽基准测试:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <time.h>

int main()
{
    unsigned long n, r, i;
    unsigned char *p;
    clock_t c0, c1;
    double elapsed;

    n = 1000 * 1000 * 1000; /* GB */
    r = 100; /* repeat */

    p = calloc(n, 1);

    c0 = clock();

    for(i = 0; i < r; ++i) {
        memset(p, (int)i, n);
        printf("%4d/%4ld\r", p[0], r); /* "use" the result */
        fflush(stdout);
    }

    c1 = clock();

    elapsed = (c1 - c0) / (double)CLOCKS_PER_SEC;

    printf("Bandwidth = %6.3f GB/s (Giga = 10^9)\n", (double)n * r / elapsed / 1e9);

    free(p);
}

在我的带有单个 DDR3-1600 内存模块的系统上(详情如下),它输出:

Bandwidth = 4.751 GB/s (Giga = 10^9)

这是理论 RAM 速度的 37%:1.6 GHz * 8 字节 = 12.8 GB/s

另一方面,这里有一个类似的“读取”测试:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <time.h>

unsigned long do_xor(const unsigned long* p, unsigned long n)
{
    unsigned long i, x = 0;

    for(i = 0; i < n; ++i)
        x ^= p[i];
    return x;
}

int main()
{
    unsigned long n, r, i;
    unsigned long *p;
    clock_t c0, c1;
    double elapsed;

    n = 1000 * 1000 * 1000; /* GB */
    r = 100; /* repeat */

    p = calloc(n/sizeof(unsigned long), sizeof(unsigned long));

    c0 = clock();

    for(i = 0; i < r; ++i) {
        p[0] = do_xor(p, n / sizeof(unsigned long)); /* "use" the result */
        printf("%4ld/%4ld\r", i, r);
        fflush(stdout);
    }

    c1 = clock();

    elapsed = (c1 - c0) / (double)CLOCKS_PER_SEC;

    printf("Bandwidth = %6.3f GB/s (Giga = 10^9)\n", (double)n * r / elapsed / 1e9);

    free(p);
}

它输出:

Bandwidth = 11.516 GB/s (Giga = 10^9)

我可以接近读取性能的理论极限,例如对大型数组进行异或运算,但写入似乎要慢得多。为什么?

OS Ubuntu 14.04 AMD64(我用 gcc -O3 编译。使用 -O3 -march=native 会使读取性能稍差,但不影响memset)

CPU至强E5-2630 v2

RAM 单个“16GB PC3-12800 Parity REG CL11 240-Pin DIMM”(包装盒上写着什么)我认为拥有单个 DIMM 可以使性能更加可预测。我假设使用 4 个 DIMM,memset最多快 4 倍。

主板 Supermicro X9DRG-QF(支持4 channel 内存)

附加系统:一台配备 2x 4GB DDR3-1067 RAM 的笔记本电脑:读写速度均约为 5.5 GB/s,但请注意它使用 2 个 DIMM。

P.S. 用这个版本替换 memset 得到完全相同的性能

void *my_memset(void *s, int c, size_t n)
{
    unsigned long i = 0;
    for(i = 0; i < n; ++i)
        ((char*)s)[i] = (char)c;
    return s;
}

最佳答案

有了你的程序,我明白了

(write) Bandwidth =  6.076 GB/s
(read)  Bandwidth = 10.916 GB/s

在具有六个 2GB DIMM 的桌面(Core i7、x86-64、GCC 4.9、GNU libc 2.19)机器上。 (抱歉,我没有比这更详细的信息了。)

然而,这个程序报告写带宽为12.209 GB/s:

#include <assert.h>
#include <stdint.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <time.h>
#include <emmintrin.h>

static void
nt_memset(char *buf, unsigned char val, size_t n)
{
    /* this will only work with aligned address and size */
    assert((uintptr_t)buf % sizeof(__m128i) == 0);
    assert(n % sizeof(__m128i) == 0);

    __m128i xval = _mm_set_epi8(val, val, val, val,
                                val, val, val, val,
                                val, val, val, val,
                                val, val, val, val);

    for (__m128i *p = (__m128i*)buf; p < (__m128i*)(buf + n); p++)
        _mm_stream_si128(p, xval);
    _mm_sfence();
}

/* same main() as your write test, except calling nt_memset instead of memset */

魔力全在 _mm_stream_si128 中,也就是机器指令 movntdq,它将 16 字节的数量写入系统 RAM,绕过缓存(官方术语是“non-temporal store”)。我认为这非常明确地表明性能差异都与缓存行为有关。

注意glibc 2.19 确实 有一个精心手工优化的memset,它使用 vector 指令。但是,它确实使用非临时存储。这可能是 memset 的正确选择;通常,您会在使用它之前不久清除内存,因此您希望它在缓存中是热的。 (我想一个更聪明的 memset 可能会切换到非临时存储以清除 really huge block 清除,理论上你不可能希望所有这些都在缓存中,因为缓 stub 本没有那么大。)

Dump of assembler code for function memset:
=> 0x00007ffff7ab9420 <+0>:     movd   %esi,%xmm8
   0x00007ffff7ab9425 <+5>:     mov    %rdi,%rax
   0x00007ffff7ab9428 <+8>:     punpcklbw %xmm8,%xmm8
   0x00007ffff7ab942d <+13>:    punpcklwd %xmm8,%xmm8
   0x00007ffff7ab9432 <+18>:    pshufd $0x0,%xmm8,%xmm8
   0x00007ffff7ab9438 <+24>:    cmp    $0x40,%rdx
   0x00007ffff7ab943c <+28>:    ja     0x7ffff7ab9470 <memset+80>
   0x00007ffff7ab943e <+30>:    cmp    $0x10,%rdx
   0x00007ffff7ab9442 <+34>:    jbe    0x7ffff7ab94e2 <memset+194>
   0x00007ffff7ab9448 <+40>:    cmp    $0x20,%rdx
   0x00007ffff7ab944c <+44>:    movdqu %xmm8,(%rdi)
   0x00007ffff7ab9451 <+49>:    movdqu %xmm8,-0x10(%rdi,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab9458 <+56>:    ja     0x7ffff7ab9460 <memset+64>
   0x00007ffff7ab945a <+58>:    repz retq 
   0x00007ffff7ab945c <+60>:    nopl   0x0(%rax)
   0x00007ffff7ab9460 <+64>:    movdqu %xmm8,0x10(%rdi)
   0x00007ffff7ab9466 <+70>:    movdqu %xmm8,-0x20(%rdi,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab946d <+77>:    retq   
   0x00007ffff7ab946e <+78>:    xchg   %ax,%ax
   0x00007ffff7ab9470 <+80>:    lea    0x40(%rdi),%rcx
   0x00007ffff7ab9474 <+84>:    movdqu %xmm8,(%rdi)
   0x00007ffff7ab9479 <+89>:    and    $0xffffffffffffffc0,%rcx
   0x00007ffff7ab947d <+93>:    movdqu %xmm8,-0x10(%rdi,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab9484 <+100>:   movdqu %xmm8,0x10(%rdi)
   0x00007ffff7ab948a <+106>:   movdqu %xmm8,-0x20(%rdi,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab9491 <+113>:   movdqu %xmm8,0x20(%rdi)
   0x00007ffff7ab9497 <+119>:   movdqu %xmm8,-0x30(%rdi,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab949e <+126>:   movdqu %xmm8,0x30(%rdi)
   0x00007ffff7ab94a4 <+132>:   movdqu %xmm8,-0x40(%rdi,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab94ab <+139>:   add    %rdi,%rdx
   0x00007ffff7ab94ae <+142>:   and    $0xffffffffffffffc0,%rdx
   0x00007ffff7ab94b2 <+146>:   cmp    %rdx,%rcx
   0x00007ffff7ab94b5 <+149>:   je     0x7ffff7ab945a <memset+58>
   0x00007ffff7ab94b7 <+151>:   nopw   0x0(%rax,%rax,1)
   0x00007ffff7ab94c0 <+160>:   movdqa %xmm8,(%rcx)
   0x00007ffff7ab94c5 <+165>:   movdqa %xmm8,0x10(%rcx)
   0x00007ffff7ab94cb <+171>:   movdqa %xmm8,0x20(%rcx)
   0x00007ffff7ab94d1 <+177>:   movdqa %xmm8,0x30(%rcx)
   0x00007ffff7ab94d7 <+183>:   add    $0x40,%rcx
   0x00007ffff7ab94db <+187>:   cmp    %rcx,%rdx
   0x00007ffff7ab94de <+190>:   jne    0x7ffff7ab94c0 <memset+160>
   0x00007ffff7ab94e0 <+192>:   repz retq 
   0x00007ffff7ab94e2 <+194>:   movq   %xmm8,%rcx
   0x00007ffff7ab94e7 <+199>:   test   $0x18,%dl
   0x00007ffff7ab94ea <+202>:   jne    0x7ffff7ab950e <memset+238>
   0x00007ffff7ab94ec <+204>:   test   $0x4,%dl
   0x00007ffff7ab94ef <+207>:   jne    0x7ffff7ab9507 <memset+231>
   0x00007ffff7ab94f1 <+209>:   test   $0x1,%dl
   0x00007ffff7ab94f4 <+212>:   je     0x7ffff7ab94f8 <memset+216>
   0x00007ffff7ab94f6 <+214>:   mov    %cl,(%rdi)
   0x00007ffff7ab94f8 <+216>:   test   $0x2,%dl
   0x00007ffff7ab94fb <+219>:   je     0x7ffff7ab945a <memset+58>
   0x00007ffff7ab9501 <+225>:   mov    %cx,-0x2(%rax,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab9506 <+230>:   retq   
   0x00007ffff7ab9507 <+231>:   mov    %ecx,(%rdi)
   0x00007ffff7ab9509 <+233>:   mov    %ecx,-0x4(%rdi,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab950d <+237>:   retq   
   0x00007ffff7ab950e <+238>:   mov    %rcx,(%rdi)
   0x00007ffff7ab9511 <+241>:   mov    %rcx,-0x8(%rdi,%rdx,1)
   0x00007ffff7ab9516 <+246>:   retq   

(这是在 libc.so.6 中,而不是程序本身 - 试图为 memset 转储程序集的其他人似乎只是找到了它PLT 条目。在 Unixy 系统上获取真正 memset 的程序集转储的最简单方法是

$ gdb ./a.out
(gdb) set env LD_BIND_NOW t
(gdb) b main
Breakpoint 1 at [address]
(gdb) r
Breakpoint 1, [address] in main ()
(gdb) disas memset
...

.)

关于c - 为什么写入内存比读取慢得多?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25827416/

有关c - 为什么写入内存比读取慢得多?的更多相关文章

  1. ruby - 为什么我可以在 Ruby 中使用 Object#send 访问私有(private)/ protected 方法? - 2

    类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc

  2. ruby-on-rails - Ruby net/ldap 模块中的内存泄漏 - 2

    作为我的Rails应用程序的一部分,我编写了一个小导入程序,它从我们的LDAP系统中吸取数据并将其塞入一个用户表中。不幸的是,与LDAP相关的代码在遍历我们的32K用户时泄漏了大量内存,我一直无法弄清楚如何解决这个问题。这个问题似乎在某种程度上与LDAP库有关,因为当我删除对LDAP内容的调用时,内存使用情况会很好地稳定下来。此外,不断增加的对象是Net::BER::BerIdentifiedString和Net::BER::BerIdentifiedArray,它们都是LDAP库的一部分。当我运行导入时,内存使用量最终达到超过1GB的峰值。如果问题存在,我需要找到一些方法来更正我的代

  3. ruby-on-rails - Rails - 子类化模型的设计模式是什么? - 2

    我有一个模型:classItem项目有一个属性“商店”基于存储的值,我希望Item对象对特定方法具有不同的行为。Rails中是否有针对此的通用设计模式?如果方法中没有大的if-else语句,这是如何干净利落地完成的? 最佳答案 通常通过Single-TableInheritance. 关于ruby-on-rails-Rails-子类化模型的设计模式是什么?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.co

  4. ruby - 如何将脚本文件的末尾读取为数据文件(Perl 或任何其他语言) - 2

    我正在寻找执行以下操作的正确语法(在Perl、Shell或Ruby中):#variabletoaccessthedatalinesappendedasafileEND_OF_SCRIPT_MARKERrawdatastartshereanditcontinues. 最佳答案 Perl用__DATA__做这个:#!/usr/bin/perlusestrict;usewarnings;while(){print;}__DATA__Texttoprintgoeshere 关于ruby-如何将脚

  5. ruby - 什么是填充的 Base64 编码字符串以及如何在 ruby​​ 中生成它们? - 2

    我正在使用的第三方API的文档状态:"[O]urAPIonlyacceptspaddedBase64encodedstrings."什么是“填充的Base64编码字符串”以及如何在Ruby中生成它们。下面的代码是我第一次尝试创建转换为Base64的JSON格式数据。xa=Base64.encode64(a.to_json) 最佳答案 他们说的padding其实就是Base64本身的一部分。它是末尾的“=”和“==”。Base64将3个字节的数据包编码为4个编码字符。所以如果你的输入数据有长度n和n%3=1=>"=="末尾用于填充n%

  6. ruby - 解析 RDFa、微数据等的最佳方式是什么,使用统一的模式/词汇(例如 schema.org)存储和显示信息 - 2

    我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i

  7. ruby - 为什么 4.1%2 使用 Ruby 返回 0.0999999999999996?但是 4.2%2==0.2 - 2

    为什么4.1%2返回0.0999999999999996?但是4.2%2==0.2。 最佳答案 参见此处:WhatEveryProgrammerShouldKnowAboutFloating-PointArithmetic实数是无限的。计算机使用的位数有限(今天是32位、64位)。因此计算机进行的浮点运算不能代表所有的实数。0.1是这些数字之一。请注意,这不是与Ruby相关的问题,而是与所有编程语言相关的问题,因为它来自计算机表示实数的方式。 关于ruby-为什么4.1%2使用Ruby返

  8. Ruby 写入和读取对象到文件 - 2

    好的,所以我的目标是轻松地将一些数据保存到磁盘以备后用。您如何简单地写入然后读取一个对象?所以如果我有一个简单的类classCattr_accessor:a,:bdefinitialize(a,b)@a,@b=a,bendend所以如果我从中非常快地制作一个objobj=C.new("foo","bar")#justgaveitsomerandomvalues然后我可以把它变成一个kindaidstring=obj.to_s#whichreturns""我终于可以将此字符串打印到文件或其他内容中。我的问题是,我该如何再次将这个id变回一个对象?我知道我可以自己挑选信息并制作一个接受该信

  9. ruby - ruby 中的 TOPLEVEL_BINDING 是什么? - 2

    它不等于主线程的binding,这个toplevel作用域是什么?此作用域与主线程中的binding有何不同?>ruby-e'putsTOPLEVEL_BINDING===binding'false 最佳答案 事实是,TOPLEVEL_BINDING始终引用Binding的预定义全局实例,而Kernel#binding创建的新实例>Binding每次封装当前执行上下文。在顶层,它们都包含相同的绑定(bind),但它们不是同一个对象,您无法使用==或===测试它们的绑定(bind)相等性。putsTOPLEVEL_BINDINGput

  10. ruby - Infinity 和 NaN 的类型是什么? - 2

    我可以得到Infinity和NaNn=9.0/0#=>Infinityn.class#=>Floatm=0/0.0#=>NaNm.class#=>Float但是当我想直接访问Infinity或NaN时:Infinity#=>uninitializedconstantInfinity(NameError)NaN#=>uninitializedconstantNaN(NameError)什么是Infinity和NaN?它们是对象、关键字还是其他东西? 最佳答案 您看到打印为Infinity和NaN的只是Float类的两个特殊实例的字符串

随机推荐