Warum wird mein Programm bei der Verarbeitung von 8192-Elementen aufgrund von Speicherzugriffsmustern erheblich langsamer?

Speicherverwaltungsdilemma in Programmen mit langsamer Ausführung

Wenn ein Programm eine bestimmte Anzahl von Elementen durchläuft, insbesondere 8192, kann es ein Problem aufweisen spürbare Verlangsamung. Dieses Phänomen ist auf die Speicherverwaltung zurückzuführen, ein kompliziertes Thema, das einer weiteren Untersuchung bedarf.

Code-Übersicht

Betrachten Sie die betreffende Schleife, die Operationen auf einer vordefinierten Matrix ausführt:

for (i = 1; i < SIZE - 1; i++) {
    for (j = 1; j < SIZE - 1; j++) {
        res[j][i] = 0;
        for (k = -1; k < 2; k++)
            for (l = -1; l < 2; l++)
                res[j][i] += img[j + l][i + k];
        res[j][i] /= 9;
    }
}

Die Leistungsdiskrepanz des Programms ergibt sich aus der Art des verwendeten Speicherlayouts. Beim Zugriff auf Arrays bevorzugen moderne Prozessoren zusammenhängende Speicherblöcke für optimale Effizienz. Wenn Schleifen jedoch nichtlinear über Elemente iterieren, wie es im bereitgestellten Code der Fall ist, kann es beim Prozessor zu Speicherblockaden kommen, wenn er versucht, auf nichtsequentielle Daten zuzugreifen.

Super- Ausrichtungs- und Cache-Probleme

Der Kern des Problems liegt in der „Superausrichtung“, einem Phänomen, bei dem der Prozessor bevorzugt auf vorhandene Speicherblöcke zugreift Vielfache einer bestimmten Größe, oft 16 oder 32 Byte. In diesem Fall iteriert die äußere Schleife über Zeilen, während die innere Schleife über Spalten iteriert. Wenn SIZE ein Vielfaches von 2048 ist, überspringt die äußere Schleife große Speicherbereiche zwischen den Zeilen, was zu Verzögerungen beim Prozessor führt, während er auf Daten wartet.

Leistungsvergleich

Die folgenden Ausführungszeiten zeigen die Auswirkungen auf die Leistung:

SIZE = 8191: 3.44 secs
SIZE = 8192: 7.20 secs
SIZE = 8193: 3.18 secs

Lösung: Neuordnung Schleifen

Die Lösung für dieses Problem besteht darin, die Schleifen so neu anzuordnen, dass die äußere Schleife über Spalten statt über Zeilen iteriert. Dadurch wird sichergestellt, dass das Programm auf zusammenhängende Speicherblöcke zugreift und der nicht sequentielle Zugriff, der die Verlangsamung verursacht, eliminiert wird.

Die modifizierte Schleife:

for (j = 1; j < SIZE - 1; j++) {
    for (i = 1; i < SIZE - 1; i++) {
        ... (same operations as before) ...
    }
}

Durch die Implementierung dieser Modifikation verschwindet die Leistungsungleichheit. wie in den folgenden Ausführungszeiten zu sehen:

SIZE = 8191: 0.376 seconds
SIZE = 8192: 0.357 seconds
SIZE = 8193: 0.351 seconds

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