


C 17 でメモリ アクセスとパフォーマンスを最適化するために、「std::hardware_destructive_interference_size」と「std::hardware_constructive_interference_size」をどのように使用できますか?
std::hardware_destructive_interference_size および std::hardware_constructive_interference_size について
はじめに
C 17 、追加std::hardware_destructive_interference_size および std::hardware_constructive_interference_size は、メモリ アクセスを最適化し、パフォーマンスの落とし穴を回避する移植可能な方法を提供します。
L1 キャッシュ ライン サイズとの関係
これらの定数は通常、 L1 キャッシュ ライン サイズに関連します。これは、データの最小単位です。 CPUとキャッシュの間で転送されます。これらのサイズに従ってデータ構造を調整および編成することで、競合を回避し、パフォーマンスを向上させることができます。
ユースケース
- 破壊的干渉: 実行時アクセス パターンが時間的にばらばらである複数のオブジェクトが近接して配置されると、互いのキャッシュ ラインに干渉し、パフォーマンスが低下する可能性があります。劣化。 std::hardware_destructive_interference_size をパディングまたはアライメント値として使用すると、この問題を軽減できます。
- 建設的干渉: 一時的にローカルなランタイム アクセス パターンを持つオブジェクトが近くに配置されている場合、同じキャッシュを共有できます。ライン、パフォーマンスを向上させます。 std::hardware_constructive_interference_size は、これらのオブジェクトの最適なサイズと配置を決定するのに役立ちます。
静的定数による課題
これらの定数は、静的 constexpr として定義されます。これらはコンパイル時に評価されます。ただし、これには課題が生じます。計算された値が、実行時にターゲット マシンのキャッシュ ライン サイズと完全に一致しない可能性があります。
回避策
これに対処するには、次のようにします。利用可能な場合は、既知のシステム特性に基づいて独自の定数値を定義できます。あるいは、キャッシュ ライン サイズを動的に検出するプラットフォーム固有のヒントまたはライブラリを使用することもできます。
例
次のコードは、これらの定数がどのように機能するかを示す簡単な例を示しています。できるused:
#include <iostream> using namespace std; int main() { // Assuming hardware_destructive_interference_size and hardware_constructive_interference_size are defined int x1[hardware_destructive_interference_size]; // Avoid false sharing int x2[hardware_destructive_interference_size / 2]; // Potential false sharing int y1[hardware_constructive_interference_size]; // Promote true sharing pair<int, int> y2; // Potential true sharing // Use these arrays to store data and observe the performance difference due to alignment issues return 0; }
結論
std::hardware_destructive_interference_size および std::hardware_constructive_interference_size は、メモリ アクセスを最適化し、キャッシュ ラインの競合を回避するための貴重なツールを提供します。ただし、静的定数に関連する課題を認識し、さまざまなプラットフォームで最適なパフォーマンスを確保するための適切な回避策を検討することが重要です。
以上がC 17 でメモリ アクセスとパフォーマンスを最適化するために、「std::hardware_destructive_interference_size」と「std::hardware_constructive_interference_size」をどのように使用できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

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Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

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Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。

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