摘要：如何计算矩阵乘法，这个大家都知道。通常情况下，我们都是用以下代码实现的：for(i=0;i<n;++i) for(j=0;j<n;++j){ sum=0; for(k=0;k<n;++k) sum+=A[i][k]*B[k][j]; C[i][j]+=sum;}但是考虑了高速缓存的问题后，其实有一种更好的实现方式：for(i=0;i<n;++i) for(k=0;k<n;++k){ r=A[i][k]; for(j=0;j<n;++j) C[i][j]+=r*B[k][...
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摘要：在前一篇博客里，我们提出了三种常见的循环优化的方法，主要包括：减少不必要的计算，减少不必要的函数调用，减少不必要的内存访问。这三种方法跟特定的机器的特性无关，具有很强的通用性。今天，我们本着榨干机器最后一滴性能的原则，再进一步提出几种跟指令执行有关系的优化方法。一.循环展开循环展开可以减少循环的次数，对程序的性能带了两方面的提高。一是减少了对循环没有直接贡献的计算，比如循环计数变量的计算，分支跳转指令的执行等。二是提供了进一步利用机器特性进行的优化的机会。例子：优化前的代码见前一篇博客里的sum3.优化后：void sum4(vec_ptr v,data_t *dest){int i;int
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摘要：一.代码移动将在循环里面多次计算，但是结果不会改变的计算，移到循环外面去。例子：优化前：void lower1(char *s){int i;for(i=0;i<strlen(s);++i) if(s[i]>='A'&&s[i]<='Z') s[i]-=('A'-'a');}优化后：void lower2(char *s){int i;int len=strlen(s);for(int i=0;i<len;++i) if(s[i]>='A'&&s[i]&
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