算法与预编译参考实现的速度比因计算机而异 我们有一个具有以下架构的小型C++项目。

这两个文件被编译成DLL：

• 算法
• 算法测试仪，用于检查结果的正确性并测量执行速度

然后，同一算法的另一个实现由其他人编写

main（）

函数执行以下操作：

• 在算法的两个实现上调用tester并测量它们的执行速度。这要做几次，以便以后可以取平均值
• 计算它们之间的速度比（测量时间/测量参考时间）。这被称为分数

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我们发现，在不同的计算机上运行相同的代码和DLL会返回完全不同的速度比。在一台计算机上，一个实现得6.4分，而在另一台计算机上，同一个实现得2.8分。这怎么可能呢？

可能有很多因素，但这里有几个：

• CPU缓存可能很大。不同的处理器具有不同的缓存（不仅在原始缓存大小方面，而且在缓存策略方面）。一个可能比另一个“聪明”，或者在这种特定情况下，一个恰好比另一个工作得更好
• CPU流水线。现在的指令在CPU中是交错的，甚至在单个执行线程中也是如此。CPU管道的工作方式因CPU而异，一个CPU可以同时处理两个特定的事情，而另一个CPU不能。如果其中一个实现利用了这一点，那么它就会获得速度提升（或者如果它们都这样做，那么它们都会接近相同的速度）
• CPU指令执行时间可能会有所不同。因此，一个CPU执行与另一个CPU完全相同的指令可能比另一个CPU执行每一条指令的速度更快。如果一台计算机的CPU使用特定指令所需的时间较长（其中一个实现恰好使用该指令），而另一台CPU经过改进以加快该指令的执行时间，则时间差异会更大
• CPU中的分支预测模型可能不同，一个实现可能或多或少对特定CPU的分支预测模型友好
• 操作系统可以通过多种方式影响这一点，从内存分配策略（可能一个操作系统的内存分配策略会导致更大的时间差异，而另一个操作系统的内存分配策略会使差异最小化）到CPU时间片管理（例如，算法是多线程的吗？）

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“算法与预编译参考实现的速度比在不同的计算机上有所不同”-是的，这就是非程序员所说的“现实生活”。你为什么期望（大致）相同？计算机在各种或多或少微妙的方面都不同。例如，考虑一个基本算法A和一个更广泛的缓存算法B，需要额外的内存。在系统1上，两者都适合可用的RAM，而在系统2上，算法B开始交换，速度减慢到爬行速度。如果计算机中的处理器来自不同的供应商，或者来自同一供应商产品的不同代，那么您可能会在每一代上遇到不同的体系结构瓶颈。例如，在某些处理器上，间接分支（即通过函数指针进行分支）比其他处理器更昂贵。此外，缓存布局和策略的差异也会产生影响。如果一个处理器有AVX，而另一个处理器只有SSE，则会产生影响，等等。