深入理解计算机系统 perflab 程序性能优化实验

自从上次实验3bomb已经过去很久了，昨天周六下午刚刚验收完所带班级的必做实验的最后两个，最近一直很忙，也没有来更新了，其实不是最近应该是每天都好忙，最近一直还在看论文做实验。

验收前周五拿出时间来看了一下最后两个必做实验。一个是perflab，性能实验，这个实验主要是考察的课本中的第五章的程序优化的一些知识，通过优化程序的核函数，然后来对比自己和原始函数的CPE和加速比。

这个实验主要考虑一些优化措施，里面有两个函数，一个rotate函数，rotate函数是将图像实现逆时针旋转90°，针对这个函数的优化，

1交换内外循环的次序，优先考虑写操作

2循环展开

3循环分块，这个最有效的优化，主要是可以查看提供的函数头里面关于cache的大小，根据cache的大小来设置块的大小，做到cache友好性，提高命中率。开始很多同学只是懂把循环分块了，但是不懂为什么不是块越大越好，因为如果比cache大了，超出的部分又不命中了。

第二个函数是smooth函数，用来实现类似于求图片中每个元素所在的九宫格的平均值，然后将该值放到该元素中。

 

这里最大函数缺陷就是每次都去重复的读取元素。

首先看到smooth函数在两层for循环中还去调用一个avg函数，就要去看看avg函数做一些优化。

看到avg函数中也有两层for循环，而且for循环中的条件赋值语句不是一个值而是一个min和max的函数调用，果断提到for外边先求出值，保存为临时变量，减少每次的调用计算次数。也就是尽量减少函数调用，另外同理将调用宏函数RIDX的计算结果也存储起来，减少计算和调用的次数。

但是这些做完的实验结果不是非常明显的优化。

主要是smooth中有两层for循环，而调用的avg函数中也是两层for循环，而且原函数每次都是去扫描，所以重复读取很多以前已经读取过的元素了，最好的优化就是不去调用原函数的avg而是自己实现一个avg，分情况逐一实现求取平均值，考虑边角元素，边上元素，以及中间元素等几种情况分别来实现。这样的优化带来很大的提高，但是函数变的非常冗长而且可读性非常差，用低可读性的代价来换来程序的优化性能。

这个实验就是这样，主要考察一些程序性能优化的方法，减少过程调用，消除不必要的寄存器引用，循环展开，分块cache友好性等。