Я пытаюсь понять ориентированный на данные дизайн по простой, конкретной проблеме. Приносим извинения заранее людям, ориентированным на данные, если я делаю что-то очень глупое, но мне трудно понять, почему и где мои рассуждения терпят неудачу.
Предположим, что у меня простая операция, т.е. float_t result = int_t(lhs) / int_t(rhs). Если я сохраняю все переменные в своих соответствующих контейнерах, например, std::vector<float_t> и std::vector<int_t>, и я использую std::transform, я получаю правильный результат. Затем для конкретного примера, где using float_t = float и using int_t = int16_t, я предполагаю, что упаковка этих переменных внутри struct, в 64-битной архитектуре, и сбор их внутри контейнера должен обеспечить лучшую производительность.
Я думаю, что struct составляет 64-битный объект, и один доступ к памяти для struct даст мне все переменные, которые мне нужны. С другой стороны, когда все эти переменные собираются в разных контейнерах, мне понадобится три разных доступа к памяти для получения необходимой информации. Ниже описано, как я настроил среду:
#include <algorithm>
#include <chrono>
#include <cstdint>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std::chrono;
template <class float_t, class int_t> struct Packed {
float_t sinvl;
int_t s, l;
Packed() = default;
Packed(float_t sinvl, int_t s, int_t l) : sinvl{sinvl}, s{s}, l{l} {}
void comp() { sinvl = float_t(l) / s; }
};
using my_float = float;
using my_int = int16_t;
int main(int argc, char *argv[]) {
constexpr uint32_t M{100};
for (auto N : {1000, 10000, 100000}) {
double t1{0}, t2{0};
for (uint32_t m = 0; m < M; m++) {
std::vector<my_float> sinvl(N, 0.0);
std::vector<my_int> s(N, 3), l(N, 2);
std::vector<Packed<my_float, my_int>> p1(
N, Packed<my_float, my_int>(0.0, 3, 2));
// benchmark unpacked
auto tstart = high_resolution_clock::now();
std::transform(l.cbegin(), l.cend(), s.cbegin(), sinvl.begin(),
std::divides<my_float>{}); // 3 different memory accesses
auto tend = high_resolution_clock::now();
t1 += duration_cast<microseconds>(tend - tstart).count();
if (m == M - 1)
std::cout << "sinvl[0]: " << sinvl[0] << '\n';
// benchmark packed
tstart = high_resolution_clock::now();
for (auto &elem : p1) // 1 memory access
elem.comp();
tend = high_resolution_clock::now();
t2 += duration_cast<microseconds>(tend - tstart).count();
if (m == M - 1)
std::cout << "p1[0].sinvl: " << p1[0].sinvl << '\n';
}
std::cout << "N = " << N << ", unpacked: " << (t1 / M) << " us.\n";
std::cout << "N = " << N << ", packed: " << (t2 / M) << " us.\n";
}
return 0;
}
Скомпилированный код с g++ -O3 дает на моей машине
sinvl[0]: 0.666667
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 1000, unpacked: 0 us.
N = 1000, packed: 1 us.
sinvl[0]: 0.666667
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 10000, unpacked: 5.06 us.
N = 10000, packed: 12.97 us.
sinvl[0]: 0.666667
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 100000, unpacked: 52.31 us.
N = 100000, packed: 124.49 us.
В принципе, std::transform превосходит упакованный доступ 2.5x. Я был бы признателен, если бы вы помогли мне понять поведение. Является результатом результата
- Я не правильно понимаю принципы, ориентированные на данные, или
- некоторый артефакт этого очень простого примера, такого как места памяти, которые распределяются очень близко друг к другу и каким-то образом оптимизируются с помощью компилятора очень эффективно?
Наконец, есть ли способ превзойти std::transform в этом примере или просто ли он достаточно хорош, чтобы стать подходящим решением? Я не эксперт ни в оптимизации компилятора, ни в ориентированном на данные проекте, и поэтому сам не мог ответить на этот вопрос.
Спасибо!
EDIT. Я изменил способ проверки обоих методов в соответствии с предложением @bolov в комментариях.
Теперь код выглядит так:
#include <algorithm>
#include <chrono>
#include <cstdint>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std::chrono;
template <class float_t, class int_t> struct Packed {
float_t sinvl;
int_t s, l;
Packed() = default;
Packed(float_t sinvl, int_t s, int_t l) : sinvl{sinvl}, s{s}, l{l} {}
void comp() { sinvl = float_t(l) / s; }
};
using my_float = float;
using my_int = int16_t;
int main(int argc, char *argv[]) {
uint32_t N{1000};
double t{0};
if (argc == 2)
N = std::stoul(argv[1]);
#ifndef _M_PACKED
std::vector<my_float> sinvl(N, 0.0);
std::vector<my_int> s(N, 3), l(N, 2);
// benchmark unpacked
auto tstart = high_resolution_clock::now();
std::transform(l.cbegin(), l.cend(), s.cbegin(), sinvl.begin(),
std::divides<my_float>{}); // 3 different memory accesses
auto tend = high_resolution_clock::now();
t += duration_cast<microseconds>(tend - tstart).count();
std::cout << "sinvl[0]: " << sinvl[0] << '\n';
std::cout << "N = " << N << ", unpacked: " << t << " us.\n";
#else
std::vector<Packed<my_float, my_int>> p1(N,
Packed<my_float, my_int>(0.0, 3, 2));
// benchmark packed
auto tstart = high_resolution_clock::now();
for (auto &elem : p1) // 1 memory access
elem.comp();
auto tend = high_resolution_clock::now();
t += duration_cast<microseconds>(tend - tstart).count();
std::cout << "p1[0].sinvl: " << p1[0].sinvl << '\n';
std::cout << "N = " << N << ", packed: " << t << " us.\n";
#endif
return 0;
}
с соответствующей оболочкой (рыбой) script
g++ -Wall -std=c++11 -O3 transform.cpp -o transform_unpacked.out
g++ -Wall -std=c++11 -O3 transform.cpp -o transform_packed.out -D_M_PACKED
for N in 1000 10000 100000
echo "Testing unpacked for N = $N"
./transform_unpacked.out $N
./transform_unpacked.out $N
./transform_unpacked.out $N
echo "Testing packed for N = $N"
./transform_packed.out $N
./transform_packed.out $N
./transform_packed.out $N
end
который дает следующее:
Testing unpacked for N = 1000
sinvl[0]: 0.666667
N = 1000, unpacked: 0 us.
sinvl[0]: 0.666667
N = 1000, unpacked: 0 us.
sinvl[0]: 0.666667
N = 1000, unpacked: 0 us.
Testing packed for N = 1000
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 1000, packed: 1 us.
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 1000, packed: 1 us.
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 1000, packed: 1 us.
Testing unpacked for N = 10000
sinvl[0]: 0.666667
N = 10000, unpacked: 5 us.
sinvl[0]: 0.666667
N = 10000, unpacked: 5 us.
sinvl[0]: 0.666667
N = 10000, unpacked: 5 us.
Testing packed for N = 10000
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 10000, packed: 17 us.
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 10000, packed: 13 us.
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 10000, packed: 13 us.
Testing unpacked for N = 100000
sinvl[0]: 0.666667
N = 100000, unpacked: 64 us.
sinvl[0]: 0.666667
N = 100000, unpacked: 66 us.
sinvl[0]: 0.666667
N = 100000, unpacked: 66 us.
Testing packed for N = 100000
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 100000, packed: 180 us.
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 100000, packed: 198 us.
p1[0].sinvl: 0.666667
N = 100000, packed: 177 us.
Надеюсь, я правильно понял правильный метод тестирования. Тем не менее, разница составляет 2-3 раза.