C++ 如何找到C++；代码

我试图找到一个程序的效率，我最近在stackoverflow上发布了这个程序

为了比较我的代码与其他答案的效率，我使用了

chrono

object

这是检查运行时效率的正确方法吗

如果没有，那么请用一个例子提出一种方法

这是检查运行时效率的正确方法吗

看来这不是最好的办法。我发现您的方法存在以下缺陷：

对值进行排序。使用相同的算法测试排序值与未排序值时，可能会暴露荒谬的效果。可能的修复方法：对已排序和未排序的结果进行测试并比较结果

值是硬编码的。CPU缓存是一个非常复杂的问题，它可能会在硬编码值测试和实际值测试之间引入细微的差异。在现实世界中，您不太可能对硬编码值执行这些操作，因此您可以从文件中读取这些值，也可以生成随机值

值太少。代码的执行时间比计时器精度小得多

您只运行代码一次。如果修复了所有其他问题并运行了两次代码，则由于缓存预热，第二次运行可能比第一次快得多：后续运行的速度往往比第一次运行的速度要小

在固定大小的数据上运行一次代码。最好至少运行四次正确的测试，以覆盖以下参数的笛卡尔积：

• 已排序与未排序的数据

• v3

  适合CPU缓存，而

  v3

  大小超过CPU缓存。还可以考虑当<代码>（V1.LINTHORE）+V3.LINGHOTH（）INTIZEOF（INT）适合缓存时，<代码>（V1.LINTHOTE）+V2.LINTHOST（+）+V3.LINTHOST（）> SIZEOF（INT）适合缓存或不适合所有组合。

---

您的方法的最大问题是：

1）您正在测试的代码太短，无法预测。您需要至少运行它几千次，以便在测量之间至少有几百毫秒。您需要使数据集更大，更不可预测。一般来说，CPU缓存确实能够根据PITA中的合成输入数据进行精确的测量

2）编译器可以自由地对代码重新排序。一般来说，很难确保正在计时的代码在两次调用之间执行以检查时间（除此之外，没有其他事情）。一方面，您可以进行向下优化，但另一方面，您希望度量优化的代码

一种解决方案是关闭整个程序优化，并将计时调用放在另一个编译单元中

另一个可能的解决方案是在测试周围使用内存围栏，例如

    std::atomic_thread_fence(std::memory_order_seq_cst);

（需要

#包括
和一个支持C++11的编译器）

此外，您可能希望使用探查器数据补充测量数据，以查看L1/2/3缓存的使用效率、内存瓶颈、指令失效率等。不幸的是，英特尔x86的最佳工具是商用（vtune），但在AMD x86上，类似的工具是免费的（codeXL）
 您可以考虑使用基准测试库来为您量度测量值，并处理性能测量的棘手部分，而您仍然专注于试图优化的代码。更复杂的示例可以在我在前面问题（）的答案中链接的代码中找到，但是一个简单的用例如下所示：

BENCHMARK(VectorRemoval, OriginalQuestion, 100, 1000)
{
    std::vector destination(10000);
    std::generate(destination.begin(), destination.end(), std::rand);
    std::sample(destination.begin(), destination.end(), std::back_inserter(source), 
        100, std::mt19937{std::random_device{}()})    

    for (auto i: source)
        destination.erase(std::remove(destination.begin(), destination.end(), i), 
            destination.end());    
}

阅读这篇文章，了解如何对
chrono
调用重新排序，从而使测量结果无效。我认为多次执行同一代码会得到更好的结果，然后得到平均值。要进行正确的度量，至少需要做三件事：1）预热（在度量之前做许多类似的操作），2）找到多次调用的平均结果，3）避免编译器的过度优化（如果它可以检测到您不使用计算结果，它可以跳过它）性能测量并不容易。考虑使用一个库，这样就可以很容易地得到正确的结果。侵入性测量框架在实际测量性能方面是行不通的。你应该使用一种非侵入性的工具，如Linux PiF或英特尔VTUNE来实际测量实际性能，而不可能妨碍编译。你关于笛卡尔积使用的注释非常好。一个很好的链接可能是。请记住，一个CPU中有多个缓存。一级缓存大约为128kb，需要32000多个元素来填充缓存。二级CPU缓存的大小为1MB，您需要列表中超过25万个元素来打破缓存大小。打破8MB大小的三级缓存，看看外挂到RAM对性能的影响，这可能也很有趣。
    std::atomic_thread_fence(std::memory_order_seq_cst);

BENCHMARK(VectorRemoval, OriginalQuestion, 100, 1000)
{
    std::vector destination(10000);
    std::generate(destination.begin(), destination.end(), std::rand);
    std::sample(destination.begin(), destination.end(), std::back_inserter(source), 
        100, std::mt19937{std::random_device{}()})    

    for (auto i: source)
        destination.erase(std::remove(destination.begin(), destination.end(), i), 
            destination.end());    
}