【大话处理器】编写高效代码

一、软件效率

         在软件开发中，就叫软件性能剖析。性能剖析工具分析每个函数（有的工具能分析到每个循环）的执行时间。常用的性能剖析软件有：IBM的Rational Quantify、Intel的VTune、AMD的CodeAnalyst，DSP的软件集成开发环境中也自带有这种工具。

二、减少指令数

1.      使用更快的算法：算法，程序设计的灵魂；（高斯的故事）

2.      选用合适的指令：合适的人做合适的事；（主要是处理器的专用汇编指令）

3.      降低数据精度：比特也要省着用；（单精度浮点数绝对值函数fabsf()比双精度fabs()快）

4.      减少函数调用：不要老打断我；

           a)      将小函数直接写成语句；

           b)      将小函数写成宏；

           c)       将函数声明为内联函数；

5.      空间交换时间：将中间结果保存；（Fibonacci数列某项值的计算、Google百度搜索引擎算法）

6.      减少过保护：避免冗余功能；（函数入参检查、保护可适当去掉）

三、减少处理器不擅长的操作

1.      少用乘法；（可转化为移位运算）

2.      少用除法、求余；

3.      在精度允许的条件下，将浮点数定点化；

4.      尽量减少分支；（if和switch跳转语句会打乱流水线执行，影响效率）

5.      将最有可能进入的分支放在if中，而不是else中；

四、优化内存访问

1.      少使用数组，少使用指针；（用局部变量代替）

2.      少使用全局变量；（用局部变量代替）

3.      一次多访问一些数据；

4.      数据对齐访问：对于n字节的变量，它的起始地址应该为n的整数倍；

5.      大数据结构时的Cacheline对齐；（Intel处理器的Cache line大多为64 byte，在对大数据结构分配内存时，起始地址最好为64 byte的整数倍，这样Cachemiss的次数最少。）

6.      程序、数据访问符合Cache的时间、空间局部性；（两重for循环处理二维数组例子；程序组织、存储符合Cache局部性原则）

7.      多线程编程时，避免falsesharing；

8.      自己管理内存的动态分配；(频繁的动态分配和释放内存所带来的危害)

9.      隐藏数据搬移时间；（根据处理器支持，用DMA将SRAM中数据搬移到处理器、Cache预取机制）

五、充分利用编译期进行优化

1.      编译器的结构；(编译原理与编译器构造)      

2.      编译器提供了几级优化选项：选择优化级别；(根据具体情况适度优化)

3.      编译器会计算常量；

4.      简化表达式；（消除重复计算）

5.      提取公共代码；（把两个分支中的公共代码提到外面）

6.      循环展开、软件流水；（比如可以使用编译期的预编译指令）

7.      自动向量化；（使用关键字restrict）

8.      高效的数据组织；（编译器对变量、函数分配存储空间，减少Cache miss）

9.      指令并行化；

10.   编译器更懂处理器；

六、 利用多核来加速程序

1.      并行计算；（分工：任务划分、数据划分、数据流划分；Amdahl’s law，阿姆达尔定律：串行与并行分开；多线程编程）

2.      OpenMP；（并行编程框架，适合共享内存系统、多核处理器）