哈工大csapp-LAB3程序优化

实验报告

实验（三）

题目优化

专业人工智能（未来技术）

学　　号 7203610716

班　　级 20WJ102

学生孙铭蔚

指导教师刘宏伟

实验地点 G712

实验日期 2022.04.16

计算学部

目** **录

第1章实验基本信息

1.1 实验目的

- 理解程序优化的10个维度- 熟练利用工具进行程序的性能评价、瓶颈定位- 掌握多种程序性能优化的方法- 熟练应用软件、硬件等底层技术优化程序性能

1.2 实验环境与工具

1.2.1 硬件环境

硬件1概览：

型号名称： MacBook Air

型号标识符： MacBookAir10,1

芯片： Apple M1

核总数： 8（4性能和4能效）

内存： 8 GB

系统固件版本： 7429.81.3

操作系统加载程序版本： 7429.81.3

序列号（系统）： C02H479LQ6L5

硬件UUID： B9297F28-81B7-5DB0-8760-89063F63E0E5

预置UDID： 00008103-001205960108801E

激活锁状态：已启用

硬件2概览：

64 位操作系统, 基于 x64 的处理器

AMD Ryzen 7 4800H with Radeon Graphics 2.90 GHz

LAPTOP-CSSCDDGT

1.2.2 软件环境

Windows下Visual Studio 2020以上64位

Windows下Perf、VS的性能探测器

Ubuntu下oprofiler、gprof

1.2.3 开发工具

Visual Studio 2022 64位；vs code 64位

1.3 实验预习

了解实验的目的、实验环境与软硬件工具、实验操作步骤，复习与实验有关的理论知识。性能测试准确性的文献查找，我了解到，流水线、超线程、超标量、向量、多核、GPU、多级CACHE、编译优化Ox、多进程、多线程等多种因素对程序性能均有综合影响。

第2章实验预习

总分20分

2.1 程序优化的十大方法（5分）

优化性能
减少空间占用，减少运行内存
美化UI界面
更加正确
增加程序可靠性
增加可移植性
有更强大功能
使用方便
更加符合编程规范和接口规范
更加易懂，加注释、模块化

2.2性能优化的方法概述（5分）

1.一般有用的优化

2.面向编译器的优化

3.面向超标量CPU的优化

4.面向向量CPU的优化

CMOVxx等指令
嵌入式汇编

7.面向编译器的优化

8.面向存储器的优化：

9.内存作为逻辑磁盘

10.多进程优化

11.文件访问优化：带Cache的文件访问

12.并行计算：多线程优化

13.网络计算优化

14.GPU编程、算法优化

15.超级计算

2.3 Linux下性能测试的方法（5分）

linux下使用Oprofile等工具
使用自己构造的函数测出程序运行时间，进而测试性能

2.4 Windows下性能测试的方法（5分）

1.在visual studio中使用调试工具：性能探测器：CPU、RAM、GPU

2.使用自己构造的函数测出程序运行时间，进而测试性能

第3章性能优化的方法

总分20分

逐条论述性能优化方法名称、原理、实现方案（至少10条）

**3.1 **

1.一般有用的优化

代码移动

复杂指令简化

公共子表达式

2.面向编译器的优化：障碍

函数副作用

内存别名

3.面向超标量CPU的优化

流水线、超线程、多功能部件、分支预测投机执行、乱序执行、多核：分离的循环展开！

只有保持能够执行该操作的所有功能单元的流水线都是满的，程序才能达到这个操作的吞吐量界限

4.面向向量CPU的优化：MMX/SSE/AVR

CMOVxx等指令

代替test/cmp+jxx

嵌入式汇编

7.面向编译器的优化

Ox:0 1 2 3 g

8.面向存储器的优化：Cache无处不在

重新排列提高空间局部性

分块提高时间局部性

9.内存作为逻辑磁盘：内存够用的前提下。

10.多进程优化

fork，每个进程负责各自的工作任务，通过mmap共享内存或磁盘等进行交互。

11.文件访问优化：带Cache的文件访问

12.并行计算：多线程优化：第12章

13.网络计算优化：第11章、分布式计算、云计算

14.GPU编程、算法优化

15.超级计算

第4章性能优化实践

总分60分

**4.1 **原始程序及说明（10分）

void putong(long img[1922][1082])
{
    for(int j = 1; j < 1081; j++)
    {
        for (int i = 1; i < 1921;i++)
        {
            /* code */
            img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) / 4;
        }
    }
}

程序的功能：

源程序功能是对给定的数组模拟图像平滑算法，对数组的值进行更改

流程：任一点的颜色值为其上下左右4个点颜色的平均值，即：img[i][j] = ( img[i-1][j] + img[i+1][j] +img[i][j-1] + img[i][j+1] ) /4。

程序可能瓶颈：

1、这个程序不符合空间局部性

2、这个程序使用了占用时钟周期较长的除法

3、这个程序没有充分利用CPU，即流水线不是总处于满的状态，具有数据相关性。由于循环减少了分支预测失败的可能性，同时增加了循环体内语句并发执行的可能性，我们考虑使用循环展开对代码优化。

**4.2 **优化后的程序及说明（20分）

至少包含面向CPU、Cache的两种优化策略（20分），额外每增加1种优化方法加5分至第4章满分。

面向CPU(循环展开)：

void cpu(long img[1922][1082])//循环展开

{

    int i;

    long bef1,aft1,bef2,aft2;

    long B[1082];

    for (i = 0;i < 1082;i++) {

        B[i] = img[0][i];

    }

    for(int j=1;j<1080;j+=8)

    {

        for(int i=1;i<1921;i++)

        {

            bef1=img[i][j+1];

            aft1=img[i][j+2];

            bef2=img[i][j+5];

            aft2=img[i][j+6];

            img[i][j]=(B[j]+img[i+1][j]+img[i][j-1]+bef1)/4;

            img[i][j+1]=(B[j+1]+img[i+1][j+1]+aft1+img[i][j])/4;

            img[i][j+2]=(B[j+2]+img[i+1][j+2]+bef1+img[i][j+3])/4;

            img[i][j+3]=(B[j+3]+img[i+1][j+3]+aft1+img[i][j+4])/4;

            img[i][j+4]=(B[j+4]+img[i+1][j+4]+img[i][j+3]+bef2)/4;

            img[i][j+5]=(B[j+5]+img[i+1][j+5]+aft2+img[i][j+4])/4;

            img[i][j+6]=(B[j+6]+img[i+1][j+6]+bef2+img[i][j+7])/4;

            img[i][j+7]=(B[j+7]+img[i+1][j+7]+aft2+img[i][j+8])/4;

            B[j] = img[i][j];

            B[j + 1] = img[i][j+1];

            B[j + 2] = img[i][j+2];

            B[j + 3] = img[i][j+3];

            B[j+4] = img[i][j+4];

            B[j + 5] = img[i][j+5];

            B[j + 6] = img[i][j+6];

            B[j + 7] = img[i][j+7];

        }

    }

}

说明：

显然流水线只要流起来可以大大提高CPU的工作效率，我们在循环的时候，每次可以使用更多变量参与运算，能使流水线更好地流。于是。我首先讲边缘数据存储到数组B中。在主循环中，我设置的步长为8，我定义4个变量aft1和bef1，aft2和bef2，分别存储8个原数据的第3、2、7、6个，每次循环更新img数组后，更新B数组。

这样可以使硬件能让流水线很好地运作，即使在少数情况下也只牺牲一点效率。

面向Cache1（符合空间局部性）:

void cache(long img[1922][1082])

{

    for(int i = 1; i < 1921;i++)

    {

        for (int j = 1; j < 1081; j++)

        {

            /* code */

            img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) /4;

        }

    }

}

说明：

由于数组在电脑中按行进行存储，根据上课讲过的命中和不命中的知识，通过书中知识可以知道，对于数组来说，一旦程序访问了某个存储单元，在不久之后，其附近的存储单元也将被访问，即程序在一段时间内所访问的地址，可能集中在一定的范围之内，这是因为指令通常是顺序存放、顺序执行的，数据也一般是以向量、数组、表等形式簇聚存储的。如果一个存储器的位置被引用，那么将来他附近的位置也会被引用。如果其访问顺序和存储顺序一致，程序性能会提升很多。

面向Cache2（按行进行分块）:

void fenkuai_cpu_row(long img[1922][1082])

{

    int i, j, k, kk=4, jj=4;

    int bsize = 4;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int en = 1921; /* Amount that fits evenly into blocks */

    for (jj = 1; jj < en; jj += bsize)

    {

        for (i = jj; i < jj + bsize; i++)

        {

            for (j = 1; j < 1081; j++)

            {

                img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) / 4;

            }

        }

    }

}

说明：

根据csapp中所述，有一种有趣的技术叫做分块，它可以改善内部循环的时间局部性。分块的一般思想是将程序中的数据结构组织成称为块的大块。(在这里，“块”指的是应用程序级的数据块，而不是缓存块。)程序是结构化的，它将一个数据块加载到L1缓存中，对该数据块执行所有需要的读写操作，然后丢弃该数据块，加载下一个数据块，以此类推。与用于改进空间局部性的简单循环转换不同，阻塞使代码更难阅读和理解。由于这个原因，它最适合优化编译器或频繁执行的库例程。利用上述原理，我将数据按列分块，我默认一个块中有4个数据，进行试验后发现性能提升不少。

面向Cache3（按列进行分块）:

void fenkuai_cpu_col(long img[1922][1082])

{

    int i, j, k, kk=4, jj=4;

    int bsize = 4;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int en = 1081; /* Amount that fits evenly into blocks */

    for (jj = 1; jj < en; jj += bsize)

    {

        for (i = 1; i < 1921; i++)

        {

            for (j = jj; j < jj + bsize; j++)

            {

                img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) / 4;

            }

        }

    }

}

说明：

面向Cache4（按正方形进行分块）:

void fenkuai_cpu_row4(long img[1922][1082])

{

    int i, j, k, kk = 4, jj = 4;

    int bsize = 4;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int M = 1081, N = 1921;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int en = 1921; /* Amount that fits evenly into blocks */

    for (int ii = 1; ii < N; ii += bsize)

    {

        for (int jj = 1; jj < M; jj += bsize)

        {

            for (int i = ii; i < ((ii + bsize) > N ? N : ii + bsize); i++)

            {

                for (int j = jj; j < ((jj + bsize) > M ? M : jj + bsize); j++)

                {

                    img[i][j] = (img[i - 1][j] + img[i + 1][j] + img[i][j - 1] + img[i][j + 1]) / 4;

                }

            }

        }

    }

}

一般的优化方法（除法变成移位操作）：

void cache1(long img[1922][1082])

{

    for(int j = 1; j < 1081; j++)

    {

        for (int i = 1; i < 1921;i++)

        {

            /* code */

            img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) >> 2;

        }

    }

}

说明：

由于从效率上看，使用移位指令有更高的效率，因为移位指令占2个机器周期，而乘除法指令占4个机器周期。从硬件上看，移位对硬件更容易实现，所以会用移位，左移一位就乘2,右移一位处以2，这种乘除法考虑移位实现会更快。

整合所有方法：

void success(long img[1922][1082])

{

    int i;

    long bef,aft;

    long B[1082];

    for (i = 0;i < 1082;i++) {

        B[i] = img[0][i];//存储边界值

    }

    for(int i=1;i<1921;i++)

    {

        for(int j=1;j<1081;j+=4)

        {

            bef=img[i][j+1];

            aft=img[i][j+2];

            img[i][j]=(B[j]+img[i+1][j]+img[i][j-1]+bef)>>2;

            img[i][j+1]=(B[j+1]+img[i+1][j+1]+aft+img[i][j])>>2;

            img[i][j+2]=(B[j+2]+img[i+1][j+2]+bef+img[i][j+3])>>2;

            img[i][j+3]=(B[j+3]+img[i+1][j+3]+aft+img[i][j+4])>>2;

            B[j] = img[i][j];

            B[j + 1] = img[i][j+1];

            B[j + 2] = img[i][j+2];

            B[j + 3] = img[i][j+3];

        }

    }

}

**4.3 **优化前后的性能测试（10分）

测试方法：

使用C语言中的库函数测量程序开始到结束的时间，对各个优化方法的时间进行比较，而且我每次运算后打印指定位置数据，发现均相同，证明程序没出错。

测试结果：

图1性能测试截图

从测试结果可以看到，我采用的优化方法确实提高了程序性能，减少了程序运行时间。

整理所有运行时间如下表：

表1:性能测试结果

采用方法描述

运行时间(s)

(初始状态，没有进行任何优化，局部性很差)

0.86

after (一般有用的优化，除法变为移位操作)

0.55

after cache（空间局部性）

0.78

after cpu（循环展开8）

0.46

(整合所有非分块的优化方案)

0.42

按列对矩阵进行分块(cache)

0.80

按行对矩阵进行分块(cache)

0.77

按列对矩阵进行分块+除法变成移位

0.52

按行对矩阵进行分块+除法变成移位

0.47

分成4*4的块（cache）

0.42

4.4 *结合自己计算机的硬件参数，分析优化后程序的各个参数选择依据。*（15分）

我选择结合自己计算机的硬件参数，分析优化后程序的各个参数选择依据。

首先我查看了自己电脑的L1、L2、L3缓存大小，如下图所示：

对分块进行优化：

程序如下：

void fenkuai_cpu_row128(long img[1922][1082])

{

    int bsize = 128;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int en = 1081; /* Amount that fits evenly into blocks */

    int M = 1081, N = 1921;

  for (int jj = 1; jj < M; jj += bsize)

    {

    for (int ii = 1; ii < N; ii += bsize)

        {

            for (int j = jj; j < ((jj + bsize) > M ? M : jj + bsize); j++)

            {

                for (int i = ii; i < ((ii + bsize) > N ? N : ii + bsize); i++)

                {

                    img[i][j] = (img[i - 1][j] + img[i + 1][j] + img[i][j - 1] + img[i][j + 1]) / 4;

                }

            }

        }

    }

}

以下为程序运行结果：

说明：Cache的层次，一般有L1, L2, L3 （L是level的意思）的cache。通常来说L1，L2是集成在CPU里面的（可以称之为On-chip cache），而L3是放在CPU外面（可以称之为Off-chip cache）。当然这个不是绝对的，不同CPU的做法可能会不太一样。这里面应该还需要加上 register，虽然register不是cache，但是把数据放到register里面是能够提高性能的。可以使用减少D-cache miss的数量，增加有效的数据访问的数量。这个要比I-cache优化难一些。由于我的L1高速缓存大小为512KB,8核，所以一个核为64KB,由于long数据类型是8个字节。每个分块的大小为128128，所以每个块的miss次数是128。这样总的miss率就是119221081/（4128），如果分成44的块，不命中率就会很高，经过实验分成更大的块，实验效果不好，根据我电脑的参数，选择128128的块比选择其他参数效果更好。

对循环展开优化：

void success(long img[1922][1082])

{

    int i;

    long bef,aft;

    long B[1082];

    for (i = 0;i < 1082;i++) {

        B[i] = img[0][i];//瀛樺偍杈圭晫鍊?

    }

    for(int i=1;i<1921;i++)

    {

        for(int j=1;j<1081;j+=4)

        {

            bef=img[i][j+1];

            aft=img[i][j+2];

            img[i][j]=(B[j]+img[i+1][j]+img[i][j-1]+bef)/4;

            img[i][j+1]=(B[j+1]+img[i+1][j+1]+aft+img[i][j])/4;

            img[i][j+2]=(B[j+2]+img[i+1][j+2]+bef+img[i][j+3])/4;

            img[i][j+3]=(B[j+3]+img[i+1][j+3]+aft+img[i][j+4])/4;

            B[j] = img[i][j];

            B[j + 1] = img[i][j+1];

            B[j + 2] = img[i][j+2];

            B[j + 3] = img[i][j+3];

        }

    }

}

以下为运行结果：

说明：一个规律应当是被普遍认同的，那就是循环展开的程度越高，循环执行开销所占的比例就会越小。可是，根据实验结果，循环展开4次的结果确实好于循环展开8次的结果，经过分析，可能是由于循环展开8次初始化过多变量，导致程序性能提升效果比循环展开4次的效果差。

**4.5 **还可以采取的进一步的优化方案（5分）

正因为线程是调度的最小单位，控制好线程，也就相当于控制好了计算资源。

多线程与异步计算的关系密切，一般可以使用异步计算的，都可以用多线程来实现，而多线程加速也依赖于异步计算，利用多线程来并行处理多个任务，提高计算资源的利用率，也可以对我们的程序进行优化，从而提升程序性能。

程序代码如下，可以直接运行调试：

#include "stdio.h"

#include<time.h>

#include "math.h"

long img[1922][1082];

// void timecmp(long img[1922][1082])

void test (long img[1922][1082])

{

    // printf("\n");

    for(int k=0;k<1900;k+=500)

    {

        printf("%ld\t",img[k][1000]);

    }

    printf("\n");

}

void putong(long img[1922][1082])

{

    for(int j = 1; j < 1081; j++)

    {

        for (int i = 1; i < 1921;i++)

        {

            /* code */

            img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) / 4;

        }

    }

}

void cache1(long img[1922][1082])

{

    for(int j = 1; j < 1081; j++)

    {

        for (int i = 1; i < 1921;i++)

        {

            /* code */

            img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) >> 2;

        }

    }

}

void cache(long img[1922][1082])

{

    for(int i = 1; i < 1921;i++)

    {

        for (int j = 1; j < 1081; j++)

        {

            /* code */

            img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) /4;

        }

    }

}

void cpu(long img[1922][1082])//循环展开

{

    int i;

    long bef,aft;

    long B[1082];

    for (i = 0;i < 1082;i++) {

        B[i] = img[0][i];//存储边界值

    }

    for(int j=1;j<1080;j+=4)

    {

        for(int i=1;i<1921;i++)

        {

            bef=img[i][j+1];

            aft=img[i][j+2];

            img[i][j]=(B[j]+img[i+1][j]+img[i][j-1]+bef)/4;

            img[i][j+1]=(B[j+1]+img[i+1][j+1]+aft+img[i][j])/4;

            img[i][j+2]=(B[j+2]+img[i+1][j+2]+bef+img[i][j+3])/4;

            img[i][j+3]=(B[j+3]+img[i+1][j+3]+aft+img[i][j+4])/4;

            B[j] = img[i][j];

            B[j + 1] = img[i][j+1];

            B[j + 2] = img[i][j+2];

            B[j + 3] = img[i][j+3];

        }

    }

}

void fenkuai_cpu_row(long img[1922][1082])

{

    int i, j, k, kk=4, jj=4;

    int bsize = 4;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int en = 1921; /* Amount that fits evenly into blocks */

    for (jj = 1; jj < en; jj += bsize)

    {

        for (i = jj; i < jj + bsize; i++)

        {

            for (j = 1; j < 1081; j++)

            {

                img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) /4;

            }

        }

    }

}

void fenkuai_cpu_row_yi(long img[1922][1082])

{

    int i, j, k, kk=4, jj=4;

    int bsize = 4;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int en = 1921; /* Amount that fits evenly into blocks */

    for (jj = 1; jj < en; jj += bsize)

    {

        for (i = jj; i < jj + bsize; i++)

        {

            for (j = 1; j < 1081; j++)

            {

                img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) >>2;

            }

        }

    }

}

void fenkuai_cpu_col(long img[1922][1082])

{

    int i, j, k, kk=4, jj=4;

    int bsize = 4;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int en = 1081; /* Amount that fits evenly into blocks */

    for (jj = 1; jj < en; jj += bsize)

    {

        for (i = 1; i < 1921; i++)

        {

            for (j = jj; j < jj + bsize; j++)

            {

                img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) /4;

            }

        }

    }

}

void fenkuai_cpu_col_yi(long img[1922][1082])

{

    int i, j, k, kk=4, jj=4;

    int bsize = 4;

    // int en = bsize * (1922/bsize); /* Amount that fits evenly into blocks */

    int en = 1081; /* Amount that fits evenly into blocks */

    for (jj = 1; jj < en; jj += bsize)

    {

        for (i = 1; i < 1921; i++)

        {

            for (j = jj; j < jj + bsize; j++)

            {

                img[i][j] = (img[i-1][j] + img[i+1][j]+img[i][j-1] + img[i][j+1] ) >>2;

            }

        }

    }

}

void success(long img[1922][1082])

{

    int i;

    long bef,aft;

    long B[1082];

    for (i = 0;i < 1082;i++) {

        B[i] = img[0][i];//存储边界值

    }

    for(int i=1;i<1921;i++)

    {

        for(int j=1;j<1081;j+=4)

        {

            bef=img[i][j+1];

            aft=img[i][j+2];

            img[i][j]=(B[j]+img[i+1][j]+img[i][j-1]+bef)>>2;

            img[i][j+1]=(B[j+1]+img[i+1][j+1]+aft+img[i][j])>>2;

            img[i][j+2]=(B[j+2]+img[i+1][j+2]+bef+img[i][j+3])>>2;

            img[i][j+3]=(B[j+3]+img[i+1][j+3]+aft+img[i][j+4])>>2;

            B[j] = img[i][j];

            B[j + 1] = img[i][j+1];

            B[j + 2] = img[i][j+2];

            B[j + 3] = img[i][j+3];

        }

    }

}

int main ()

{

    printf("startle!\n");

    int i = 0;

    for(int i=0;i<1922;i++)

    {

        for (int j = 0; j < 1082; j++)

        {

            /* code */

            img[i][j]= i+j;

        }

    }

    clock_t start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        putong(img);

    clock_t end_t = clock();

    test(img);

    double sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("(初始状态，没有进行任何优化，局部性很差)cost time: %f(s)\n",sum_time);

    start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        cache1(img);

    end_t = clock();

    test(img);

    sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("after (一般有用的优化，除法变为移位操作)cost time: %f(s)\n",sum_time);

    start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        cache(img);

    end_t = clock();

    test(img);

    sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("after cache（空间局部性） cost time: %f(s)\n",sum_time);

    start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        cpu(img);

    end_t = clock();

    test(img);

    sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("after cpu（循环展开） cost time: %f(s)\n",sum_time);

    start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        success(img);

    end_t = clock();

    test(img);

    sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("(整合所有非分块的优化方案)cost time: %f(s)\n",sum_time);

    start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        fenkuai_cpu_col(img);

    end_t = clock();

    test(img);

    sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("(分块col)cost time: %f(s)\n",sum_time);

    start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        fenkuai_cpu_row(img);

    end_t = clock();

    test(img);

    sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("(分块row)cost time: %f(s)\n",sum_time);

    start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        fenkuai_cpu_col_yi(img);

    end_t = clock();

    test(img);

    sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("(分块col+移位)cost time: %f(s)\n",sum_time);

    start_t = clock();

    for(i=0;i<50;i++)

        fenkuai_cpu_row_yi(img);

    end_t = clock();

    test(img);

    sum_time=((double)(end_t-start_t))/CLOCKS_PER_SEC;

    printf("(分块row+移位)cost time: %f(s)\n",sum_time);

}

第5章总结

5.1 请总结本次实验的收获

实验了很多优化方案，对老师课上内容理解更透彻
解决啦以前对程序性能的疑惑，即为什么时间复杂度高的程序运行有时候更快
掌握时间函数使用方法
提升数学思维，锻炼编程能力
了解了图像平滑算法
总的来说，这个实验收获还是很多的。尤其是对miss次数的定量分析，让我很受益。之前学习算法之类的，只会大概估计一下复杂度的等级，完全定量地对程序分析对我来说还是比较少。在其他方面，如怎样写出对缓存友好的代码，也有不少收获。

5.2 请给出对本次实验内容的建议

实验内容很好，就是某些问题描述不清，例如4.4题，没有给出操作实例，可能导致很多学生不知道从何做起，希望能改进这一点，其余做的都很好。

注：本章为酌情加分项。

参考文献

为完成本次实验你翻阅的书籍与网站等

[1] 林来兴. 空间控制技术[M]. 北京：中国宇航出版社，1992：25-42.

[2] 辛希孟. 信息技术与信息服务国际研讨会论文集：A集[C]. 北京：中国科学出版社，1999.

[3] 赵耀东. 新时代的工业工程师[M/OL]. 台北：天下文化出版社，1998 [1998-09-26]. http://www.ie.nthu.edu.tw/info/ie.newie.htm（Big5）.

[4] 谌颖. 空间交会控制理论与方法研究[D]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学，1992：8-13.

[5] KANAMORI H. Shaking Without Quaking[J]. Science，1998，279（5359）：2063-2064.

[6] CHRISTINE M. Plant Physiology: Plant Biology in the Genome Era[J/OL]. Science，1998，281：331-332[1998-09-23]. http://www.sciencemag.org/cgi/ collection/anatmorp.

标签： c语言性能优化

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_52495533/article/details/124874704
版权归原作者蔚来可期^=* 所有，如有侵权，请联系我们删除。

哈工大csapp-LAB3程序优化

第1章实验基本信息

1.1 实验目的

1.2 实验环境与工具

1.2.1 硬件环境

1.2.2 软件环境

1.2.3 开发工具

1.3 实验预习

第2章实验预习

2.1 程序优化的十大方法（5分）

2.2性能优化的方法概述（5分）

2.3 Linux下性能测试的方法（5分）

2.4 Windows下性能测试的方法（5分）

第3章性能优化的方法

第5章总结

5.1 请总结本次实验的收获

5.2 请给出对本次实验内容的建议

参考文献

发表评论