C++ 计算效率高的C++；-通读

我的工作主要是高性能的“科学”计算。我已经做了15年了，但直到最近才意识到我的软件浪费了计算时间。简而言之：<强>我编写高效C++代码的方法不再工作。< /强>

有时我会看到一段代码，是某个孩子写的，它的计算方法和我的基本相同（相同的算法，相似的方法），但是——神奇的是执行速度要快得多。在大多数情况下，我甚至无法找到差异的根源

我的问题是：<强>我如何才能学习现代C++代码优化的艺术？<强>也许是SSE、缓存/ MEM对齐问题？欢迎对书籍、PDF、文章、练习或网站提出任何建议

另外，我非常了解以下技巧：

• 过于笼统（例如，“使用探查器”、“使用好的算法”、“使用多线程”）
• 琐碎的（例如，“避免使用虚拟函数”、“用Do++i代替i++”、“启用-O3”）
• 有问题（例如，“通过重新解释转换重用内存”、“将正弦和余弦列表化”、“写入内联汇编”）
• 荒谬（例如“做模板元编程”）

这些不是我要问的。

我不能称这家伙为“孩子”，但你可能会发现这门课很有用：

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来自Stephan T Lavavej（那里的STL的VC++团队成员和维护者）的MSDN Channel9讲座。不过，视频的质量对我来说并不好。也许你会更幸运。

很久以前，我读了两本书，这两本书对我很有帮助：

Bulk＆MeHew

的高效C++编程技术

更有效的C++

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此外，定期访问，当然还有stackoverflow

处理器比15年前快得多。内存没有以同样的速度增长。这与更大的数据集相结合，特别是在大型科学模拟中，意味着您必须更仔细地考虑如何访问数据。这可能是其中的一个区别

我发现这些文章很有趣：

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他们是由一个我认识的家伙写的，他编写了游戏引擎，现在他优化了PS3游戏。您可能会发现它们很有用。

不要忘记网格处理。长计算可以跨多个CPU或多个线程执行

这是一种提高计算时间的现代方法

其他的往往是标准的： -高效使用缓存 -有效使用惰性评估

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同时避免锁定/解锁。

我也从事科学计算工作，虽然时间比OP长，主要是Fortran语言。根据我的经验，这里有一点建议

1） 了解编译器的最新功能。一方面，不要试图在编译器知道的优化技巧上击败编译器，另一方面，要知道编译器仍然不擅长的是什么。例如，现在我认为我可以在循环平铺方面比我的编译器做得更好。还要学习如何使编译器易于优化代码

OP很可能会把这一点作为一个过于笼统而没有用处的建议的例子。我看到英特尔C++编译器手册有大约800页的编译器选项文档，还有400篇关于优化应用程序的文档。OP是否阅读了所有这些（或类似数量的首选编译器文档）

2） 跟上计算机体系结构，特别是内存层次结构和FPU的设计。如果没有别的，这有助于理解人们可以合理预期的性能极限。但它也为程序设计和实现的决策提供输入，并指示当程序被转移到下一代硬件时，这些决策应该如何改变

3） 使用图书馆。编写代码是最后的选择

4） 不要对模板元编程之类的想法嗤之以鼻，它们在帮助程序员创建快速代码方面有着很好的声誉。研究推进和闪电战

5） 项目绩效是一门经验性学科。只相信数据，不相信论据。甚至连我的论点都没有

最后，即使在大规模高性能计算中（我最大的作业在10K CPU上运行数天，所以我对此有一点了解），有时优化的活动是开发时间，而不是执行时间

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PS你有没有向孩子请教？

hennessey和patterson的《计算机体系结构-定量方法》一书。不是专门针对C++，但更重要的是整个架构。对于HPC来说，这比任何“技巧和技巧”都更为重要。

在我看来，这是一本好书：从我到目前为止所看到的，我想说的是，尽可能避免动态内存分配，智能地打包数据，而不是随机打包。一般来说，应用程序内存是瓶颈（除了磁盘/网络IOs…）。此外，在机器翻译的情况下，虚假共享是一个杀手，因为我们有真正的多核/多处理器环境；诊断起来也有点困难。然而，不知道这如何适用于科学计算。“…无法追踪差异的起源！”-这，IMHO，无意冒犯，表明您没有加快调试/分析工具的速度。假设模板元编程通常是荒谬的，这是荒谬的。特别是当宣布者声称自己有科学背景并称那些最新的人为“孩子”时。也许你变得生疏了，甚至懒散了？@马丁：我有点同意，但还是很难真正理解这种差异是从哪里来的。使用O3，函数内联，循环展开和重新排列，等等。。。因此，理解为什么C++代码更改产生了这些影响是令人畏惧的。