ErasoStIES C++代码的筛选器在连续运行中加速了——为什么？

我快速查看了一下这个问题，但找不到答案——尽管我猜它可能是以前在这里提出来的

我在写一个C++中的ErasoStEes筛选器的简单实现，然后给出结果：

#include <iostream> 
#include <math.h>


int main() {

  int n = 100000;
  int seive [n];

  for (int i=0; i<n; i++) {
    seive[i] = i;
  }

  for (int i=2; i < ceil(sqrt(n)); i++) {
    for (int j=i*2; j<=n; j+=i) {
      seive[j-1] = -9;
    }
  }

  for (int i=0; i<n; i++) {
    if (seive[i] != -9) {
      std::cout << i+1 << "\n";
    }
  }

  return 0;
}

然后使用以下方法计时：

g++ seive.cpp -o seiveCpp

time ./seiveCpp

第一次：

./seiveCpp  0.01s user 0.01s system 10% cpu 0.184 total

第二次：

./seiveCpp  0.01s user 0.01s system 58% cpu 0.034 total

第三次：

./seiveCpp  0.01s user 0.01s system 59% cpu 0.037 total

等等

如果我重复多次，第一次运行代码的速度似乎总是比所有连续运行的时间慢5倍左右

这背后的原因是什么

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我在2017 MacBook Pro、2.3 GHz双核Intel Core i5上运行此程序，并使用Apple clang 11.0.0 clang-1100.0.33.12版编译。原因在于分支预测器。第一次运行时，计算机对程序一无所知，但在执行程序时，它会在代码的跳转中找到逻辑，if和then可以更好地预测它应该采用哪个分支。在现代处理器中，有很长的命令管道，因此正确预测跳转可以显著减少工作时间

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因此，通过执行时间来比较几种算法，最好是运行100次并占用最少的时间

原因在于分支预测器。第一次运行时，计算机对程序一无所知，但在执行程序时，它会在代码的跳转中找到逻辑，if和then可以更好地预测它应该采用哪个分支。在现代处理器中，有很长的命令管道，因此正确预测跳转可以显著减少工作时间

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因此，通过执行时间来比较几种算法，最好是运行100次并占用最少的时间

考虑到非常大的差异，我猜当您开始第一次运行时，CPU处于较低的性能模式，但在第一次运行的负载下，操作系统将其切换到较高的性能模式，您会发现这是较低的执行时间

确保您的笔记本电脑已连接到交流电源，并且如果要避免这种影响，请禁用所有节能选项

在任何情况下，仍然会留下缓存效果，例如，可执行文件中的内容可能会缓存在内存中。但我认为这些不应该是100毫秒左右

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一般来说，当您对代码进行基准测试时，您应该始终进行预热运行，因为在某种程度上，由于某种原因，总会有这样的影响。一般来说，您希望在环境达到平衡状态时执行实际的测试运行。

考虑到非常大的差异，我猜当您开始第一次运行时，CPU处于较低的性能模式，但在第一次运行的负载下，操作系统将其切换到较高的性能模式，您观察到执行时间缩短了

确保您的笔记本电脑已连接到交流电源，并且如果要避免这种影响，请禁用所有节能选项

在任何情况下，仍然会留下缓存效果，例如，可执行文件中的内容可能会缓存在内存中。但我认为这些不应该是100毫秒左右

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一般来说，当您对代码进行基准测试时，您应该始终进行预热运行，因为在某种程度上，由于某种原因，总会有这样的影响。一般来说，您希望在环境达到平衡状态时执行实际测试运行。

当操作系统第一次必须将文件加载到内存时多次运行程序，下一次可能已经存在该文件，尽管根据编译器/链接器的设置可能仍需要重新定位，即是否生成位置独立代码。如果您在单个进程中多次运行同一代码，分支位置答案将更有可能适用，这在收集性能数据时是一个好主意-将计时代码放入程序中，并多次运行感兴趣的代码，为每个循环计时，而不是使用外部计时程序多次运行整个程序。

当操作系统第一次必须将文件加载到内存中时，程序多次运行时，下一次可能已经存在，尽管根据编译器/链接器的设置可能仍需要重新定位，即是否生成位置独立代码。如果您在单个进程中多次运行同一代码，分支位置答案将更有可能适用，这在收集性能数据时是一个好主意-将计时代码放入程序中，并多次运行感兴趣的代码，为每个循环计时，而不是多次运行整个程序并使用外部计时程序。

int seive[n]；-这不是C++。C++中的数组必须具有由编译时Excel表示的大小。

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session，而不是运行时变量或表达式，如n。使用std：：vector seiven；相反，如果您正在对您的程序进行基准测试，那么启用优化将是一个好主意。尝试添加-O2或-O3选项标志。您测量筛网性能的机制不合适。最大的影响是，你的时间安排显然包括了所有素数的成本。连接到控制台是非常昂贵的。您可以将输出重定向到文件。您可能会将结果保存到内存中，也许是stringstream？，然后在计时器停止后将其保存。事实上，我并不担心这段特定代码的性能—我只是碰巧对其计时，并注意到它在第二次运行时总是比较慢。这更像是一个通过这个例子说明的一般性问题。也许你什么都没学到，因为到终端的cout是非常可变的，而且通常很慢。也许你太依赖、太相信“时间”这个实用工具的使用了这不是C++。C++中的数组必须用编译时表达式表示它们的大小，而不是运行时变量或表达式，如N。使用std：：vector seiven；相反，如果您正在对您的程序进行基准测试，那么启用优化将是一个好主意。尝试添加-O2或-O3选项标志。您测量筛网性能的机制不合适。最大的影响是，你的时间安排显然包括了所有素数的成本。连接到控制台是非常昂贵的。您可以将输出重定向到文件。您可能会将结果保存到内存中，也许是stringstream？，然后在计时器停止后将其保存。事实上，我并不担心这段特定代码的性能—我只是碰巧对其计时，并注意到它在第二次运行时总是比较慢。这更像是一个通过这个例子说明的一般性问题。也许你什么都没学到，因为到终端的cout是非常可变的，而且通常很慢。也许你太依赖，太相信“时间”效用的使用。