AI编译优化技术“loop tiling“、“ordering“、“caching“和“unrolling“

2023-11-29 01:52

本文主要是介绍AI编译优化技术“loop tiling“、“ordering“、“caching“和“unrolling“,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 概念
  • 例子

概念

在计算机科学和编程中,特别是在高性能计算和优化编译器设计领域,“loop tiling”、“ordering”、"caching"和"unrolling"是一些常见的术语,它们涉及到改进程序性能的不同策略。下面分别解释这些术语的意思:

  1. Loop Tiling(循环平铺):
    循环平铺是一种循环变换技术,用于优化多维循环的性能,这通常在处理大型数组或矩阵时很有用。目的是将大循环分解成“块”或“瓦片”,使得每个小块的数据能够有效地放入CPU缓存中,从而减少对主存储器的访问次数。这有助于提高局部性,因为缓存比主内存有更快的访问速度。

  2. Ordering(顺序):
    编程中的循环顺序是指嵌套循环访问数据的顺序。例如,在二维数组中,你可以先按行(row-major order)访问,也可以先按列(column-major order)访问。选择正确的循环顺序可以增加程序的缓存命中率,从而提高性能。

  3. Caching(缓存):
    在编程中,缓存是一种保存数据副本的技术,目的是在后续访问时可以更快地获取数据。在循环优化中,考虑如何有效使用CPU的缓存极其重要,因为存储器访问是影响性能的关键因素之一。合理的缓存使用可以显著减少从主内存中加载数据的次数,因为内存访问比缓存访问的成本要高得多。

  4. Unrolling(展开):
    循环展开是一种编译器优化技术,它通过减少循环迭代的次数来减少循环控制开销。通过将一个循环的多个迭代合并为一个迭代里面的多个连续操作,可以减少循环维护(比如递增计数器和条件跳转)的次数。循环展开可以增加程序的大小,但通常能减少执行时间,特别是在循环的迭代次数非常多的时候。

这些技术通常在编译器自动优化代码时使用,但也可以由程序员手动应用,特别是在性能关键的代码段中。正确应用这些优化技术可以在不改变程序功能的前提下显著提升程序的执行速度。

一个简单的例子如下:

例子

  1. Loop Tiling(循环平铺):

假设有一个对矩阵进行计算的嵌套循环,例如矩阵乘法。不使用循环平铺的代码可能看起来像这样:

#define N 1024
double A[N][N], B[N][N], C[N][N];void matrix_multiply() {for (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {C[i][j] = 0;for (int k = 0; k < N; k++) {C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];}}}
}

应用循环平铺的版本可能是这样的:

#define N 1024
#define TILE_SIZE 32 // 假设这是一个合适的平铺大小
double A[N][N], B[N][N], C[N][N];void tiled_matrix_multiply() {for (int i = 0; i < N; i += TILE_SIZE) {for (int j = 0; j < N; j += TILE_SIZE) {for (int k = 0; k < N; k += TILE_SIZE) {for (int ii = i; ii < i + TILE_SIZE; ii++) {for (int jj = j; jj < j + TILE_SIZE; jj++) {for (int kk = k; kk < k + TILE_SIZE; kk++) {C[ii][jj] += A[ii][kk] * B[kk][jj];}}}}}}
}
  1. Ordering(顺序):

访问二维数组时,行优先和列优先的访问方式对性能有很大影响。假定一个简单的二维数组求和:

#define N 1024
double A[N][N];// 行优先访问
double sum_row_major() {double sum = 0;for (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {sum += A[i][j];}}return sum;
}// 列优先访问
double sum_column_major() {double sum = 0;for (int j = 0; j < N; j++) {for (int i = 0; i < N; i++) {sum += A[i][j];}}return sum;
}
  1. Caching(缓存):

使用缓存来提高数据访问速度的一个例子可能是计算斐波那契数列,用一个数组来缓存以前计算的结果:

# 斐波那契数列的缓存实现
def fibonacci(n, cache={}):if n in cache:return cache[n]if n <= 1:return nelse:cache[n] = fibonacci(n-1, cache) + fibonacci(n-2, cache)return cache[n]# 可以这样使用
print(fibonacci(50))  # 非常快速地计算出结果
  1. Unrolling(展开):

下面是一个简单的循环展开例子,展开后的循环可以减少循环迭代的次数:

#define N 1024
double A[N];// 未展开的循环
void sum_array() {double sum = 0;for (int i = 0; i < N; i++) {sum += A[i];}
}// 展开的循环
void sum_array_unrolled() {double sum = 0;for (int i = 0; i < N; i += 4) { // 一次处理4个元素sum += A[i] + A[i+1] + A[i+2] + A[i+3];}
}

在这些例子中,使用循环平铺和循环顺序优化可以改进缓存使用效率,而使用缓存(在斐波那契数列的例子中)可以避免重复计算,循环展开可以减少循环的开销。这些优化通常是提高软件性能的强有力工具。

这篇关于AI编译优化技术“loop tiling“、“ordering“、“caching“和“unrolling“的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/431023

相关文章

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

idea maven编译报错Java heap space的解决方法

《ideamaven编译报错Javaheapspace的解决方法》这篇文章主要为大家详细介绍了ideamaven编译报错Javaheapspace的相关解决方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的... 目录1.增加 Maven 编译的堆内存2. 增加 IntelliJ IDEA 的堆内存3. 优化 Mave

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.

SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案

《SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案》在我们的微服务项目中,遇到这样的问题:应用启动后,第一笔交易响应耗时高达4、5秒,而后续请求均能在毫秒级完成,这不仅触发监控告警,也极大影响了用户体... 目录问题背景排查步骤1. 日志分析2. 性能工具定位优化方案:提前预热各种资源1. Flowable

SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南

《SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南》随着Web应用的用户量和数据量增加,网络带宽和页面加载速度逐渐成为瓶颈,为了减少数据传输量,提高用户体验,我们可以使用Gzip压缩HTTP响应,... 目录1、简述2、配置2.1 添加依赖2.2 配置 Gzip 压缩3、服务端应用4、前端应用4.1 N

Java编译生成多个.class文件的原理和作用

《Java编译生成多个.class文件的原理和作用》作为一名经验丰富的开发者,在Java项目中执行编译后,可能会发现一个.java源文件有时会产生多个.class文件,从技术实现层面详细剖析这一现象... 目录一、内部类机制与.class文件生成成员内部类(常规内部类)局部内部类(方法内部类)匿名内部类二、

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战:从入门到进阶优化1. MyBatis

MyBatis 动态 SQL 优化之标签的实战与技巧(常见用法)

《MyBatis动态SQL优化之标签的实战与技巧(常见用法)》本文通过详细的示例和实际应用场景,介绍了如何有效利用这些标签来优化MyBatis配置,提升开发效率,确保SQL的高效执行和安全性,感... 目录动态SQL详解一、动态SQL的核心概念1.1 什么是动态SQL?1.2 动态SQL的优点1.3 动态S

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.