几种编译器的性能比较

现在市面上，主流的C/C++编译器包括M$的CL、gcc、Intel的icl、PGI的pgcc及Codegear的bcc（原来属于Borland公司）。Windows上使用最多的自然是cl，而在更广阔的平台上，gcc则是C/C++编译器的首选。但要提到能力优化，排名就未必与它们的市场占有率一致了。

 

今天一时兴起，便做了一个各编译器数值性能的比较。测试的代码是一个求积分的程序，来源于intel编译器的例子程序，修改了一个头文件，以便每个编译器都能编译。

1. #include <stdio.h>
2. #include <stdlib.h> 
3. #include <time.h> 
4. #include <math.h>
6. // Function to be integrated
7. // Define and prototype it here
8. // | sin(x) |
9. #define INTEG_FUNC(x)  fabs(sin(x))
11. // Prototype timing function
12. double dclock(void);
14. int main(void)
15. {
16.    // Loop counters and number of interior points
17.    unsigned int i, j, N;
18.    // Stepsize, independent variable x, and accumulated sum
19.    double step, x_i, sum;
20.    // Timing variables for evaluation   
21.    double start, finish, duration, clock_t;
22.    // Start integral from 
23.    double interval_begin = 0.0;
24.    // Complete integral at 
25.    double interval_end = 2.0 * 3.141592653589793238;
27.    // Start timing for the entire application
28.    start = clock();
30.    printf("     /n");
31.    printf("    Number of    | Computed Integral | /n");
32.    printf(" Interior Points |                   | /n");
33.    for (j=2;j<27;j++)
34.    {
35.     printf("------------------------------------- /n");
37.      // Compute the number of (internal rectangles + 1)
38.      N =  1 << j;
40.      // Compute stepsize for N-1 internal rectangles 
41.      step = (interval_end - interval_begin) / N;
43.      // Approx. 1/2 area in first rectangle: f(x0) * [step/2] 
44.      sum = INTEG_FUNC(interval_begin) * step / 2.0;
46.      // Apply midpoint rule:
47.      // Given length = f(x), compute the area of the
48.      // rectangle of width step
49.      // Sum areas of internal rectangle: f(xi + step) * step 
51.      for (i=1;i<N;i++)
52.      {
53.         x_i = i * step;
54.         sum += INTEG_FUNC(x_i) * step;
55.      }
57.      // Approx. 1/2 area in last rectangle: f(xN) * [step/2] 
58.      sum += INTEG_FUNC(interval_end) * step / 2.0;
60.      printf(" %10d      |  %14e   | /n", N, sum);
61.    }
62.    finish = clock();
63.    duration = (finish - start);
64.    printf("     /n");
65.    printf("   Application Clocks   = %10e  /n", duration);
66.    printf("     /n");
68.    return 0;
69. }

当然，这个代码来自于intel，当然非常适合intel的编译器。以下的测试在Intel Core 2 Duo上进行。

 

gcc (GCC TDM-2 for MinGW) 4.3.0	VC 9.0 (cl 15.00.21022.08)	Intel (icl 10.1)	PGI (pgcc 7.16)	CodeGear (bcc32 6.10)
禁止优化
-O0	/Od	-Od	-O0	-Od
17161	14461	12441	10514	13400
17133	14430	11687	9956	12917
17155	14476	11871	10099	13026
编译选项 -O2
13011	7737	4540	9348	12636
16571	7706	4185	9148	13026
16573	7706	4042	9183	13057
针对平台的优化
-march=core2 -O2	/arch:SSE2 /O2	-QxT	-tp core2 -O2	无
16060	7710	1938	9578

 

测试的结果说明，在数值计算方法，intel的编译器是非常利害的，特别是针对某CPU的优化，能提高很多性能。GCC表现却有些让人失望。在禁止优化到-O2级优化的对比中，可以看出intel与m$的编译器的优化效果是非常明显的，而其它编译器优化后的提高非常有限。如果给个排名，那么将是 icl>cl>pgcc>bcc>gcc。

 

另外，在一台P4 1.5G的机器，linux环境下，测试得到

gcc	icc	pgCC
-O2	-O2	-O2
24920000	10840000	22270000
-O0	-O0	-O0
28290000	19210000	24320000
-march=pentium4 -O2		-xN	-tp piv -O2
24990000	6640000	22150000

 

同样，还是intel的表现最好，而gcc最差。

 

又在Athlon X2 4800+, Linux上测试，得到下表

gcc	icc	pgcc
-O0	-O0	-O0
9390000	14950000	9950000
-O2	-O2	-O2
8910000	9240000	9400000
-march=amdfam10 -O2		-msse3 -O2	-tp k8-32 -O2
8800000	3800000	9030000

 

虽然icc主要是针对intel的处理器，但只要优化选项找对，同样能带给amd cpu性能的巨大提高。gcc也回归到普通水平。奇怪的是pgi的编译器，估计是我还没找到好的选项吧。

 

总结看来，在数值计算方法，“最快”的选择应该属于intel