Почему программа С++, скомпилированная для платформы x64, медленнее, чем компилируется для x86?
Я написал программу и скомпилировал ее для платформы x64 и x86 в Visual Studio 2010 на Intel Core i5-2500. Для версии x64 требуется около 19 секунд, а x86 занимает около 17 секунд. Что может быть причиной такого поведения?
#include "timer.h"
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <sstream>
/********************DECLARATIONS************************************************/
class Vector
{
public:
Vector():x(0),y(0),z(0){}
Vector(double x, double y, double z)
: x(x)
, y(y)
, z(z)
{
}
double x;
double y;
double z;
};
double Dot(const Vector& a, const Vector& b)
{
return a.x * b.x + a.y * b.y + a.z * b.z;
}
class Vector2
{
public:
typedef double value_type;
Vector2():x(0),y(0){}
Vector2(double x, double y)
: x(x)
, y(y)
{
}
double x;
double y;
};
/******************************TESTS***************************************************/
void Test(const std::vector<Vector>& m, std::vector<Vector2>& m2)
{
Vector axisX(0.3f, 0.001f, 0.25f);
Vector axisY(0.043f, 0.021f, 0.45f);
std::vector<Vector2>::iterator i2 = m2.begin();
std::for_each(m.begin(), m.end(),
[&](const Vector& v)
{
Vector2 r(0,0);
r.x = Dot(axisX, v);
r.y = Dot(axisY, v);
(*i2) = r;
++i2;
});
}
int main()
{
cpptask::Timer timer;
int len2 = 300;
size_t len = 5000000;
std::vector<Vector> m;
m.reserve(len);
for (size_t i = 0; i < len; ++i)
{
m.push_back(Vector(i * 0.2345, i * 2.67, i * 0.98));
}
/***********************************************************************************/
{
std::vector<Vector2> m2(m.size());
double time = 0;
for (int i = 0; i < len2; ++i)
{
timer.Start();
Test(m, m2);
time += timer.End();
}
std::cout << "Dot product double - " << time / len2 << std::endl;
}
/***********************************************************************************/
return 0;
}
Ответы
Ответ 1
Короткий ответ: Это компилятор с икотой. x64 оптимизатор не работает.
Длинный ответ:
Эта версия x86 очень медленная, если SSE2 отключен. Но я могу воспроизвести результаты с поддержкой SSE2 в x86.
Если вы погрузитесь в сборку этого внутреннего цикла. Версия x64 имеет две дополнительные копии памяти в конце.
x86:
[email protected]:
movsd xmm2, QWORD PTR [eax-8]
movsd xmm0, QWORD PTR [eax-16]
movsd xmm3, QWORD PTR [eax]
movapd xmm1, xmm0
mulsd xmm0, QWORD PTR [email protected]
movapd xmm7, xmm2
mulsd xmm2, QWORD PTR [email protected]
mulsd xmm7, xmm5
mulsd xmm1, xmm4
addsd xmm1, xmm7
movapd xmm7, xmm3
mulsd xmm3, QWORD PTR [email protected]
mulsd xmm7, xmm6
add eax, 24 ; 00000018H
addsd xmm1, xmm7
addsd xmm0, xmm2
movq QWORD PTR [ecx], xmm1
addsd xmm0, xmm3
movq QWORD PTR [ecx+8], xmm0
lea edx, DWORD PTR [eax-16]
add ecx, 16 ; 00000010H
cmp edx, esi
jne SHORT [email protected]
64:
[email protected]:
movsdx xmm3, QWORD PTR [rdx-8]
movsdx xmm5, QWORD PTR [rdx-16]
movsdx xmm4, QWORD PTR [rdx]
movapd xmm2, xmm3
mulsd xmm2, xmm6
movapd xmm0, xmm5
mulsd xmm0, xmm7
addsd xmm2, xmm0
movapd xmm1, xmm4
mulsd xmm1, xmm8
addsd xmm2, xmm1
movsdx QWORD PTR r$109492[rsp], xmm2
mulsd xmm5, xmm9
mulsd xmm3, xmm10
addsd xmm5, xmm3
mulsd xmm4, xmm11
addsd xmm5, xmm4
movsdx QWORD PTR r$109492[rsp+8], xmm5
mov rcx, QWORD PTR r$109492[rsp]
mov QWORD PTR [rax], rcx
mov rcx, QWORD PTR r$109492[rsp+8]
mov QWORD PTR [rax+8], rcx
add rax, 16
add rdx, 24
lea rcx, QWORD PTR [rdx-16]
cmp rcx, rbx
jne SHORT [email protected]
Версия x64 имеет намного больше (необъяснимых) ходов в конце цикла. Это похоже на некоторую копию данных с памятью на память.
EDIT:
Оказывается, оптимизатор x64 не может оптимизировать следующую копию:
(*i2) = r;
Вот почему внутренний цикл имеет две дополнительные копии памяти. Если вы измените цикл на это:
std::for_each(m.begin(), m.end(),
[&](const Vector& v)
{
i2->x = Dot(axisX, v);
i2->y = Dot(axisY, v);
++i2;
});
Это устраняет копии. Теперь версия x64 так же быстро, как и версия x86:
x86: 0.0249423
x64: 0.0249348
Извлеченные уроки: Компиляторы не идеальны.
Ответ 2
Я не отвечаю на ваш вопрос, но я думаю, что стоит упомянуть:
Вы не должны писать векторные классы самостоятельно. Для векторов с фиксированной длиной используйте boost:: Array или cv:: Vec2d и cv:: Vec3d, который имеет встроенные точки и другие быстрые функции, такие как операция +, - и т.д. (также предлагается cv:: Vec < type, length > )
Ответ 3
64-бит обычно немного медленнее 32-битного (для кода, который специально не использует преимущества 64-битных функций). Одна из особых проблем заключается в том, что указатели больше, уменьшая количество, которое может храниться в кеше.