【问题标题】:Why does the position of a function in a c++ file affect its performance为什么函数在c++文件中的位置会影响其性能
【发布时间】:2013-10-27 08:12:40
【问题描述】:

为什么函数在 c++ 文件中的位置会影响其性能?特别是在下面给出的示例中,我们有两个相同的函数,它们具有不同的、一致的性能配置文件。如何对此进行调查并确定性能为何如此不同?

这个例子非常简单,因为我们有两个函数:a 和 b。每个都在一个紧密的循环中运行多次,并优化 (-O3 -march=corei7-avx) 和定时。代码如下:

#include <cstdint>
#include <iostream>
#include <numeric>

#include <boost/timer/timer.hpp>

bool array[] = {true, false, true, false, false, true};

uint32_t __attribute__((noinline)) a() {
    asm("");
    return std::accumulate(std::begin(array), std::end(array), 0);
}

uint32_t __attribute__((noinline)) b() {
    asm("");
    return std::accumulate(std::begin(array), std::end(array), 0);
}

const size_t WARM_ITERS = 1ull << 10;
const size_t MAX_ITERS = 1ull << 30;

void test(const char* name, uint32_t (*fn)())
{
    std::cout << name << ": ";
    for (size_t i = 0; i < WARM_ITERS; i++) {
        fn();
        asm("");
    }
    boost::timer::auto_cpu_timer t;
    for (size_t i = 0; i < MAX_ITERS; i++) {
        fn();
        asm("");
    }
}

int main(int argc, char **argv)
{
    test("a", a);
    test("b", b);
    return 0;
}

一些显着的特点:

  • 函数 a 和 b 相同。它们执行相同的累加操作并编译成相同的汇编指令。
  • 每次测试迭代都有一个预热期,然后计时开始尝试消除预热缓存的任何问题。

当它编译并运行时,我们得到以下输出,显示 a 明显比 b 慢:

[me@host:~/code/mystery] make && ./mystery 
g++-4.8 -c -g -O3 -Wall -Wno-unused-local-typedefs -std=c++11 -march=corei7-avx -I/usr/local/include/boost-1_54/ mystery.cpp -o mystery.o
g++-4.8  mystery.o -lboost_system-gcc48-1_54 -lboost_timer-gcc48-1_54 -o mystery
a:  7.412747s wall, 7.400000s user + 0.000000s system = 7.400000s CPU (99.8%)
b:  5.729706s wall, 5.740000s user + 0.000000s system = 5.740000s CPU (100.2%)

如果我们颠倒两个测试(即调用test(b) 然后test(a))a 仍然比 b 慢:

[me@host:~/code/mystery] make && ./mystery 
g++-4.8 -c -g -O3 -Wall -Wno-unused-local-typedefs -std=c++11 -march=corei7-avx -I/usr/local/include/boost-1_54/ mystery.cpp -o mystery.o
g++-4.8  mystery.o -lboost_system-gcc48-1_54 -lboost_timer-gcc48-1_54 -o mystery
b:  5.733968s wall, 5.730000s user + 0.000000s system = 5.730000s CPU (99.9%)
a:  7.414538s wall, 7.410000s user + 0.000000s system = 7.410000s CPU (99.9%)

如果我们现在反转 C++ 文件中函数的位置(将 b 的定义移到 a 之上),结果会反转并且 a 变得比 b 快!

[me@host:~/code/mystery] make && ./mystery 
g++-4.8 -c -g -O3 -Wall -Wno-unused-local-typedefs -std=c++11 -march=corei7-avx -I/usr/local/include/boost-1_54/ mystery.cpp -o mystery.o
g++-4.8  mystery.o -lboost_system-gcc48-1_54 -lboost_timer-gcc48-1_54 -o mystery
a:  5.729604s wall, 5.720000s user + 0.000000s system = 5.720000s CPU (99.8%)
b:  7.411549s wall, 7.420000s user + 0.000000s system = 7.420000s CPU (100.1%)

所以本质上,无论位于 c++ 文件顶部的哪个函数都比较慢。

您可能有的问题的一些答案:

  • 编译的代码对于 a 和 b 是相同的。已检查拆卸。 (感兴趣的朋友:http://pastebin.com/2QziqRXR
  • 代码是在 ubuntu 13.04、ubuntu 13.10 和 ubuntu 12.04.03 上使用 gcc 4.8、gcc 4.8.1 编译的。
  • 在 Intel Sandy Bridge i7-2600 和 Intel Xeon X5482 cpu 上观察到的效果。

为什么会发生这种情况?有哪些工具可用于调查此类问题?

【问题讨论】:

  • 它们是否有可能出现在不同的页面上,这会导致额外的工作?我觉得奇怪的是 CPU 时间在系统测量中,而不是用户。这意味着不是用户代码的运行需要时间,而是代表进程的一些操作系统级别的事情。
  • 作为在黑暗中的完整镜头,我建议 b 会话由于 a 会话首先运行而更加热身......(编辑:哦,你倒了...... )
  • @DaveS 我相信时间都在用户空间领域。循环预热循环(测量之前)应该充分加热缓存和分支预测。
  • 哎呀,误读了输出,你是对的时间。虽然我仍然很好奇它是如何调用函数的,因为我能看到的区别是函数在哪里。也许尝试将函数 a/b 移动到它们自己的对象上?就是看看有没有效果。
  • 我认为这可能会发生,如果巧合的是,其中一个不能完全保存在缓存中,而另一个可以。

标签: c++ performance gcc micro-optimization


【解决方案1】:

在我看来这是一个缓存别名问题。

测试用例非常聪明,在计时之前正确地将所有内容加载到缓存中。看起来一切都适合缓存 - 虽然是模拟的,但我已经通过查看 valgrind 的 cachegrind 工具的输出验证了这一点,并且正如人们所期望的那样,在如此小的测试用例中,没有明显的缓存未命中:

valgrind --tool=cachegrind --I1=32768,8,64 --D1=32768,8,64  /tmp/so
==11130== Cachegrind, a cache and branch-prediction profiler
==11130== Copyright (C) 2002-2012, and GNU GPL'd, by Nicholas Nethercote et al.
==11130== Using Valgrind-3.8.1 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
==11130== Command: /tmp/so
==11130== 
--11130-- warning: L3 cache found, using its data for the LL simulation.
a:  6.692648s wall, 6.670000s user + 0.000000s system = 6.670000s CPU (99.7%)
b:  7.306552s wall, 7.280000s user + 0.000000s system = 7.280000s CPU (99.6%)
==11130== 
==11130== I   refs:      2,484,996,374
==11130== I1  misses:            1,843
==11130== LLi misses:            1,694
==11130== I1  miss rate:          0.00%
==11130== LLi miss rate:          0.00%
==11130== 
==11130== D   refs:        537,530,151  (470,253,428 rd   + 67,276,723 wr)
==11130== D1  misses:           14,477  (     12,433 rd   +      2,044 wr)
==11130== LLd misses:            8,336  (      6,817 rd   +      1,519 wr)
==11130== D1  miss rate:           0.0% (        0.0%     +        0.0%  )
==11130== LLd miss rate:           0.0% (        0.0%     +        0.0%  )
==11130== 
==11130== LL refs:              16,320  (     14,276 rd   +      2,044 wr)
==11130== LL misses:            10,030  (      8,511 rd   +      1,519 wr)
==11130== LL miss rate:            0.0% (        0.0%     +        0.0%  )

我选择了一个 32k、8 路关联缓存和 64 字节缓存行大小来匹配常见的 Intel CPU,并反复看到 a 和 b 函数之间的相同差异。

在具有相同高速缓存行大小的 32k、128 路关联高速缓存的假想机器上运行,这种差异几乎消失了:

valgrind --tool=cachegrind --I1=32768,128,64 --D1=32768,128,64  /tmp/so
==11135== Cachegrind, a cache and branch-prediction profiler
==11135== Copyright (C) 2002-2012, and GNU GPL'd, by Nicholas Nethercote et al.
==11135== Using Valgrind-3.8.1 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
==11135== Command: /tmp/so
==11135== 
--11135-- warning: L3 cache found, using its data for the LL simulation.
a:  6.754838s wall, 6.730000s user + 0.010000s system = 6.740000s CPU (99.8%)
b:  6.827246s wall, 6.800000s user + 0.000000s system = 6.800000s CPU (99.6%)
==11135== 
==11135== I   refs:      2,484,996,642
==11135== I1  misses:            1,816
==11135== LLi misses:            1,718
==11135== I1  miss rate:          0.00%
==11135== LLi miss rate:          0.00%
==11135== 
==11135== D   refs:        537,530,207  (470,253,470 rd   + 67,276,737 wr)
==11135== D1  misses:           14,297  (     12,276 rd   +      2,021 wr)
==11135== LLd misses:            8,336  (      6,817 rd   +      1,519 wr)
==11135== D1  miss rate:           0.0% (        0.0%     +        0.0%  )
==11135== LLd miss rate:           0.0% (        0.0%     +        0.0%  )
==11135== 
==11135== LL refs:              16,113  (     14,092 rd   +      2,021 wr)
==11135== LL misses:            10,054  (      8,535 rd   +      1,519 wr)
==11135== LL miss rate:            0.0% (        0.0%     +        0.0%  )

由于在 8 路缓存中,潜在别名函数可以隐藏的空间更少,因此您获得的寻址等效于更多哈希冲突。使用具有不同缓存关联性的机器,在这种情况下,您会很幸运地确定对象文件中的位置,因此虽然不是缓存miss,但您也不必做任何工作来解决您实际需要的缓存行。

编辑:关于缓存关联性的更多信息:http://en.wikipedia.org/wiki/CPU_cache#Associativity


另一个编辑:我已经通过perf 工具通过硬件事件监控确认了这一点。

根据是否存在命令行参数,我将源代码修改为仅调用 a() 或 b()。时间与原始测试用例相同。

sudo perf record -e dTLB-loads,dTLB-load-misses,dTLB-stores,dTLB-store-misses,iTLB-loads,iTLB-load-misses /tmp/so
a:  6.317755s wall, 6.300000s user + 0.000000s system = 6.300000s CPU (99.7%)
sudo perf report 

4K dTLB-loads
97 dTLB-load-misses
4K dTLB-stores
7 dTLB-store-misses
479 iTLB-loads
142 iTLB-load-misses               

sudo perf record -e dTLB-loads,dTLB-load-misses,dTLB-stores,dTLB-store-misses,iTLB-loads,iTLB-load-misses /tmp/so foobar
b:  4.854249s wall, 4.840000s user + 0.000000s system = 4.840000s CPU (99.7%)
sudo perf report 

3K dTLB-loads
87 dTLB-load-misses
3K dTLB-stores
19 dTLB-store-misses
259 iTLB-loads
93 iTLB-load-misses

表明 b 具有较少的 TLB 操作,因此不必逐出缓存。鉴于两者之间的功能在其他方面相同,只能通过别名来解释。

【讨论】:

    【解决方案2】:

    您正在从test 呼叫ab。由于编译器没有理由对您的两个函数重新排序,ab(原版)距离test 更远。您还使用了模板,因此实际的代码生成比它在 C++ 源代码中看起来要大得多。

    因此很有可能b 的指令内存与test 一起进入指令缓存,a 更远不会进入缓存,因此需要更长的时间从较低的缓存中获取或CPU主内存b

    因此,由于a 的指令获取周期比b 更长,a 的运行速度可能比b 慢,即使实际代码相同,只是距离更远。

    某些 CPU 架构(例如 arm cortex-A 系列)支持计算缓存未命中次数的性能计数器。 perf 等工具可以在设置为与适当的性能计数器一起使用时捕获此数据。

    【讨论】:

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