C++ 谷歌基准测试结果中显示的时间毫无意义

我在我的处理器上基准测试了一些示例函数，每个核心运行在2GHz。以下是正在进行基准测试的功能。此外，可在

结果表明，前两个函数的执行时间分别为

0.490ns

和

0.858ns

。 然而，我不明白的是，如果我的核心运行在2GHz，这意味着一个周期是

0.5ns

，这使得结果看起来不合理

我知道显示的结果是迭代次数的平均值。如此低的执行时间意味着大多数样本低于

0.5ns

我错过了什么

编辑1: 从评论中可以看出，将常量

i

添加到

x

似乎不是一个好主意。事实上，我首先在虚拟函数和非虚拟函数中调用

std:：cout

。这有助于我理解虚拟函数不是内联的，需要在运行时解析调用

然而，在被基准标记的函数中有输出在终端上看起来并不好。（有没有办法分享我的Godbolt代码？）

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有人能提出一种替代方法来打印函数内部的内容吗？

现代编译器的功能非常强大。不总是最可预测的事情，但通常是好事。 您可以通过按照建议观看ASM或降低优化级别来了解这一点。 Optim=1使非虚拟函数在CPU时间方面与virtualFunc相当，Optim=0将所有函数提升到一个类似的级别（编辑：当然是一种糟糕的方式；不要这样做是为了得出性能结论）

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是的，当我第一次使用QuickBench时，我也被“DoNotOptimize”弄糊涂了。他们最好将其称为“UseResult（）”，以表明在进行基准测试时它实际上打算假装什么。

最有可能的是，优化器在您的功能上完成了它的工作—您知道现代CPU中的支持吗？或者你只是惊讶于编译器将你的

非虚拟函数

简化为一条

add

指令（参见快速工作台链接中的程序集）？一个周期并不意味着它运行一条指令。你的CPU在一个周期内完成了很多事情。@斯塔克，我调用了函数benchmark:：DoNotOptimize（），你的意思是这对编译器来说还不够吗？@talekeDskobeDa的意思是“编译器，请不要把我的代码简化为无操作，因为它实际上什么都不做”，而不是“编译器，请不要执行任何优化”.完全禁用优化以进行基准测试是一个糟糕的建议；这不是一个有效的建议。您的代码将有不同的瓶颈，即存储/重载C++语句之间的所有变量。（存储转发延迟）。这会产生各种奇怪的效果，比如。另请参见和。至少使用

-Og

或

-O1

，但最好至少使用

-O2

，最好使用

-O3

，并小心使用内联asm宏，如

DoNotOptimize

，以强制编译器在寄存器中具体化值，和/或忘记某个值，因此必须基于该值重新计算某些内容。e、 g.作为重复循环的一部分，使某事花费可测量的时间。请记住，您是在测量延迟（循环携带依赖性）还是吞吐量（独立，具有指令级并行性（ILP）），因为对于超标量无序CPU，单个指令具有吞吐量！=延迟。@PeterCordes-Ehm，我没有建议他禁用优化，然后从中得出性能方面的结论！然而，他可以使用这个切换来理解为什么代码在优化中表现得出奇地好。然而，总的来说，我会说，像那些需要几纳秒时间的小语句这样的小语句没有多大意义。如果您将一些主要的计算作为一个整体进行基准测试，那么您在项目中实际优化代码的机会会高得多。您提到的

optim=0

将所有函数提升到了类似的水平。如果不添加任何红色标志，如“（永远不要这样做，结果不会告诉您正常编译时的性能情况）”。人们经常会错误地认为，禁用优化使其基准不进行优化总比什么都不优化好。事实并非如此，所以在我看来，消除这种误解是一个好主意。老实说，我甚至写过“通过降低优化级别”，我很难下定决心去理解我的文章，但正如你所说。。。我将简要编辑。

#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <memory>

class Base
{
  public:       
   virtual int addNumVirt( int x ) { return (i + x); }
   int addNum( int x ) { return (x + i); }
   virtual ~Base() {}

  private:
   uint32_t i{10};
};

class Derived : public Base
{
  public:
   // Overrides of virtual functions are always virtual
   int addNumVirt( int x ) { return (x + i); }
   int addNum( int x ) { return (x + i); }

  private:
   uint32_t i{20};
};

static void BM_nonVirtualFunc(benchmark::State &state)
{
 srand(time(0));
 volatile int x = rand();
 std::unique_ptr<Derived> derived = std::make_unique<Derived>();
 for (auto _ : state)
 {
   auto result = derived->addNum( x );
   benchmark::DoNotOptimize(result);
 }
}
BENCHMARK(BM_nonVirtualFunc);

static void BM_virtualFunc(benchmark::State &state)
{
 srand(time(0));
 volatile int x = rand();
 std::unique_ptr<Base> derived = std::make_unique<Derived>();
 for (auto _ : state)
 {
   auto result = derived->addNumVirt( x );
   benchmark::DoNotOptimize(result);
 }
}
BENCHMARK(BM_virtualFunc);

static void StringCreation(benchmark::State& state) {
  // Code inside this loop is measured repeatedly
  for (auto _ : state) {
    std::string created_string("hello");
    // Make sure the variable is not optimized away by compiler
    benchmark::DoNotOptimize(created_string);
  }
}
// Register the function as a benchmark
BENCHMARK(StringCreation);

static void StringCopy(benchmark::State& state) {
  // Code before the loop is not measured
  std::string x = "hello";
  for (auto _ : state) {
    std::string copy(x);
  }
}
BENCHMARK(StringCopy);

Run on (64 X 2000 MHz CPU s)
CPU Caches:
  L1 Data 32K (x32)
  L1 Instruction 64K (x32)
  L2 Unified 512K (x32)
  L3 Unified 8192K (x8)
Load Average: 0.08, 0.04, 0.00
------------------------------------------------------------
Benchmark                  Time             CPU   Iterations
------------------------------------------------------------
BM_nonVirtualFunc      0.490 ns        0.490 ns   1000000000
BM_virtualFunc         0.858 ns        0.858 ns    825026009
StringCreation          2.74 ns         2.74 ns    253578500
BM_StringCopy           5.24 ns         5.24 ns    132874574