目次
C 関数のパフォーマンス最適化におけるコンパイラ オプション構成ガイド
最適化レベル (-O)
関数のインライン化 (-finline-functions)
ループ展開 (-funroll-loops)
自動ベクトル化 (-ftree-vectorize)
スレッド化 (-fopenmp)
ケーススタディ
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C++ 関数パフォーマンスの最適化におけるコンパイラ オプション構成ガイド

Apr 23, 2024 am 11:09 AM
c++ 翻訳者

最適な C 関数パフォーマンス最適化コンパイラ オプションは次のとおりです。 最適化レベル: O2 関数のインライン化: -finline-functions ループ展開: -funroll-loops 自動ベクトル化: -ftree-vectorize スレッド化: -fopenmp

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C 関数のパフォーマンス最適化におけるコンパイラ オプション構成ガイド

コンパイラ設定の最適化は、C 関数のパフォーマンスを向上させるために重要です。以下は、一般的なコンパイラ オプションと、それが関数のパフォーマンスに与える影響に関するガイドです。

最適化レベル (-O)

  • O0: 最適化なし、簡単に実行可能デバッグされたコードを生成します。
  • O1: インライン展開や定数伝播などの基本的な最適化。
  • O2: ループの最適化やコード生成を含む広範な最適化。 (推奨)
  • O3: 徹底的な最適化により、コンパイル時間とコード サイズが増加する可能性がありますが、パフォーマンスが向上する可能性があります。

関数のインライン化 (-finline-functions)

  • コンパイラは、関数呼び出しのオーバーヘッドを回避するために、小さな関数を呼び出しサイトに直接埋め込みます。
  • 適切なサイズでコンパイル時間を大幅に増加させない関数に対してのみ有効にします。

ループ展開 (-funroll-loops)

  • コンパイラは、制御フローのオーバーヘッドを削減するために、ループ本体を複数のブロックにコピーします。
  • データの依存関係を回避する大規模な反復やループに適しています。

自動ベクトル化 (-ftree-vectorize)

  • コンパイラーは、SIMD 命令をサポートするループを識別してベクトル化します。
  • 内部ループが短く、ベクトル化の可能性があるループに適しています。

スレッド化 (-fopenmp)

  • OpenMP コンパイラのサポートを有効にして、マルチスレッドの並列処理を可能にします。
  • 並列化可能なコンピューティング集約型タスクに適しています。

ケーススタディ

次の関数について考えてみましょう:

int sumArray(int* arr, int n) {
  int sum = 0;
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    sum += arr[i];
  }
  return sum;
}
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さまざまなコンパイラ オプションを使用して、この関数のパフォーマンス測定を実行します:

#コンパイラ オプション実行時間 (ミリ秒)##-O0-O1-O2- O3-finline-functions##-funroll-loops 65-ftree-vectorize50##これを複数組み合わせるとわかる最適化オプションを使用すると、関数のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
270
190
120
100
80

以上がC++ 関数パフォーマンスの最適化におけるコンパイラ オプション構成ガイドの詳細内容です。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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