如何通过静态分析比较两个代码之间的性能？答案

【问题标题】：How to compare the performance between two codes by static analyzing?如何通过静态分析比较两个代码之间的性能？
【发布时间】：2021-12-14 09:23:43
【问题描述】：

我最近在学习llvm。

我有一个 C 代号cal.c。现在，我对这段代码应用了两个不同的优化过程，并生成了两个不同的 IR 代码 - cal1.ll 和 cal2.ll。

我如何比较它们之间的性能？

我尝试比较指令数和指令成本，但它们都不是很好的功能。 我认为指令数和性能、指令成本和性能之间没有关系。

那么，我如何比较两个 IR 之间的性能？

我不需要知道运行时间。 我只想知道哪个更快。

【问题讨论】：

你是对的，这些尺寸之间几乎没有任何相关性。至于其他的……很难。真的，真的很困难，而且随着 CPU 变得越来越复杂，难度也在逐年增加。有时您可以通过利用代码的特殊特征来简化问题。例如如果两者中的一个总是与另一个相同加上一个内存屏障。祝你好运。
如果不在给定的目标架构上生成低级程序集，您就无法判断哪个 IR 更快，并且结果将非常依赖于目标处理器。确实，例如，某些指令在 AMD 处理器上很慢，而在 Intel 上却很快，而两者都是 x86-64 架构。在某些情况下，即使是指令的顺序和它们所解决的问题也很重要。有一些工具可以估计生成的汇编代码的速度，但是它们还不是很好。此外，它们无法考虑与运行时相关的事件（例如缓存未命中和分支未命中）。
我知道很难通过静态来衡量运行时间。但我只想比较两个 IR 之间哪个更快。我计算总成本的方式是使用来自 llvm 名称的模块 - cost model.cpp。在我看来，这个模块可以根据目标硬件来衡量成本。
如果看哪个更快不取决于估计速度，那么它必须取决于其他东西。我唯一能想到的就是比较分析，以确定一个人做了另一个人所做的一切，然后做更多的事情，这使得它变慢了。您的问题并未涉及您的代码具有哪些属性可以进行这种比较分析，因此在某种程度上，您提出了一个问题并隐藏了可以用来回答的信息。

标签： performance llvm compiler-optimization

【解决方案1】：

这是一个难题，通常比仅在实际硬件上运行代码并测量哪个更快更难。它或多或少归结为使用“笔和纸”模拟硬件。您将需要目标系统的详细模型，包括管道和缓存行为等内容，然后使用此模型计算每条执行指令的成本。

【讨论】：

【解决方案2】：

llvm-mca 尝试通过重用 LLVM 编译器的 CPU 管道模型来静态估计汇编代码的性能：

$ llvm-mca -mcpu=skylake foo.s
Iterations:        300
Instructions:      900
Total Cycles:      610
Total uOps:        900

正如其他人所提到的，由于缺乏缓存和分支预测器模型、CPU 管道模型的不精确等，估计会不精确（通常非常不精确）。

【讨论】：