[c#] 32 비트 및 64 비트 용으로 컴파일 할 때 큰 성능 차이 (26 배 더 빠름)
값 유형 및 참조 유형 목록에 액세스 할 때 a for
와 a 를 사용하는 차이를 측정하려고했습니다 foreach
.
다음 클래스를 사용하여 프로파일 링을 수행했습니다.
public static class Benchmarker
{
public static void Profile(string description, int iterations, Action func)
{
Console.Write(description);
// Warm up
func();
Stopwatch watch = new Stopwatch();
// Clean up
GC.Collect();
GC.WaitForPendingFinalizers();
GC.Collect();
watch.Start();
for (int i = 0; i < iterations; i++)
{
func();
}
watch.Stop();
Console.WriteLine(" average time: {0} ms", watch.Elapsed.TotalMilliseconds / iterations);
}
}
double
내 가치 유형에 사용 했습니다. 그리고 참조 유형을 테스트하기 위해이 ‘가짜 클래스’를 만들었습니다.
class DoubleWrapper
{
public double Value { get; set; }
public DoubleWrapper(double value)
{
Value = value;
}
}
마지막으로이 코드를 실행하고 시간 차이를 비교했습니다.
static void Main(string[] args)
{
int size = 1000000;
int iterationCount = 100;
var valueList = new List<double>(size);
for (int i = 0; i < size; i++)
valueList.Add(i);
var refList = new List<DoubleWrapper>(size);
for (int i = 0; i < size; i++)
refList.Add(new DoubleWrapper(i));
double dummy;
Benchmarker.Profile("valueList for: ", iterationCount, () =>
{
double result = 0;
for (int i = 0; i < valueList.Count; i++)
{
unchecked
{
var temp = valueList[i];
result *= temp;
result += temp;
result /= temp;
result -= temp;
}
}
dummy = result;
});
Benchmarker.Profile("valueList foreach: ", iterationCount, () =>
{
double result = 0;
foreach (var v in valueList)
{
var temp = v;
result *= temp;
result += temp;
result /= temp;
result -= temp;
}
dummy = result;
});
Benchmarker.Profile("refList for: ", iterationCount, () =>
{
double result = 0;
for (int i = 0; i < refList.Count; i++)
{
unchecked
{
var temp = refList[i].Value;
result *= temp;
result += temp;
result /= temp;
result -= temp;
}
}
dummy = result;
});
Benchmarker.Profile("refList foreach: ", iterationCount, () =>
{
double result = 0;
foreach (var v in refList)
{
unchecked
{
var temp = v.Value;
result *= temp;
result += temp;
result /= temp;
result -= temp;
}
}
dummy = result;
});
SafeExit();
}
나는 선택 Release
하고 Any CPU
옵션을 선택 하고 프로그램을 실행하고 다음과 같은 시간을 얻었습니다.
valueList for: average time: 483,967938 ms
valueList foreach: average time: 477,873079 ms
refList for: average time: 490,524197 ms
refList foreach: average time: 485,659557 ms
Done!
그런 다음 릴리스 및 x64 옵션을 선택하고 프로그램을 실행하고 다음과 같은 시간을 얻었습니다.
valueList for: average time: 16,720209 ms
valueList foreach: average time: 15,953483 ms
refList for: average time: 19,381077 ms
refList foreach: average time: 18,636781 ms
Done!
x64 비트 버전이 훨씬 빠른 이유는 무엇입니까? 나는 약간의 차이를 예상했지만 그렇게 큰 것은 아닙니다.
다른 컴퓨터에 액세스 할 수 없습니다. 당신의 컴퓨터에서 이것을 실행하고 결과를 알려주시겠습니까? Visual Studio 2015를 사용하고 있으며 Intel Core i7 930이 있습니다.
SafeExit()
방법 은 다음과 같습니다 . 혼자서 컴파일 / 실행할 수 있습니다.
private static void SafeExit()
{
Console.WriteLine("Done!");
Console.ReadLine();
System.Environment.Exit(1);
}
요청한대로 double?
내 대신 사용 DoubleWrapper
:
모든 CPU
valueList for: average time: 482,98116 ms
valueList foreach: average time: 478,837701 ms
refList for: average time: 491,075915 ms
refList foreach: average time: 483,206072 ms
Done!
x64
valueList for: average time: 16,393947 ms
valueList foreach: average time: 15,87007 ms
refList for: average time: 18,267736 ms
refList foreach: average time: 16,496038 ms
Done!
마지막으로 중요한 점 : x86
프로필을 만들면Any CPU
.
답변
나는 이것을 4.5.2에서 재현 할 수있다. 여기에 RyuJIT가 없습니다. x86 및 x64 디스 어셈블리 모두 합리적으로 보입니다. 범위 검사 등은 동일합니다. 동일한 기본 구조. 루프 풀림이 없습니다.
x86은 다른 float 명령어 세트를 사용합니다. 이 명령어의 성능은 분할을 제외하고 x64 명령어와 비슷해 보입니다 .
분할 작업은 32 비트 버전을 매우 느리게 만듭니다. 분할의 주석 처리를 제거하면 성능 이 크게 향상 됩니다 (430ms에서 3.25ms로 32 비트 감소).
Peter Cordes는 두 개의 부동 소수점 단위의 명령 대기 시간이 그렇게 다르지 않다고 지적합니다. 중간 결과 중 일부는 비정규 화 된 숫자 또는 NaN 일 수 있습니다. 이것은 유닛 중 하나에서 느린 경로를 유발할 수 있습니다. 또는 10 바이트 대 8 바이트 부동 소수점 정밀도 때문에 두 구현간에 값이 다를 수 있습니다.
Peter Cordes 는 또한 모든 중간 결과가 NaN 이라고 지적합니다. 이 문제를 제거하면 ( valueList.Add(i + 1)
제수가 0이되지 않도록) 대부분 결과가 동일 해집니다. 분명히 32 비트 코드는 NaN 피연산자를 전혀 좋아하지 않습니다. 중간 값을 인쇄 해 봅시다 : if (i % 1000 == 0) Console.WriteLine(result);
. 이것은 데이터가 이제 정상임을 확인합니다.
벤치마킹 할 때 현실적인 워크로드를 벤치마킹해야합니다. 하지만 무고한 부서가 당신의 벤치 마크를 망칠 수 있다고 누가 생각했을까요?!
더 나은 벤치 마크를 얻으려면 단순히 숫자를 합산하십시오.
나누기와 모듈로는 항상 매우 느립니다. Dictionary
모듈로 연산자를 사용하지 않도록 BCL 코드를 수정하면 버킷 인덱스 성능이 향상됩니다. 이것이 얼마나 느린 분할인지입니다.
다음은 32 비트 코드입니다.
64 비트 코드 (동일한 구조, 빠른 분할) :
이것은되어 있지 SSE 명령어를 사용에도 불구하고 벡터화.
답변
valueList[i] = i
,에서 시작 i=0
하므로 첫 번째 루프 반복이 수행 0.0 / 0.0
됩니다. 따라서 전체 벤치 마크의 모든 작업은 NaN
s 로 수행됩니다 .
으로 @usr이 분해 출력을 보여 64 비트는 SSE 부동 소수점을 사용하면서, 32 비트 버전은 x87 부동 소수점을 사용했다.
나는 NaN
s의 성능 이나 x87과 SSE의 차이 에 대한 전문가는 아니지만 이것이 26x 성능 차이를 설명한다고 생각합니다. 초기화하면 결과가 32 비트와 64 비트 사이 에서 훨씬 더 가까워 질 것 valueList[i] = i+1
입니다. (업데이트 : usr은 이것이 32 비트 및 64 비트 성능을 상당히 가깝게 만들었다는 것을 확인했습니다.)
분할은 다른 작업에 비해 매우 느립니다. @usr의 답변에 대한 내 의견을 참조하십시오. 또한 http://agner.org/optimize/ 에서 하드웨어와 asm 및 C / C ++ 최적화에 대한 수많은 유용한 정보 를 확인하십시오 . 일부는 C #과 관련이 있습니다. 그는 모든 최신 x86 CPU에 대한 대부분의 명령에 대한 대기 시간 및 처리량에 대한 명령 테이블을 가지고 있습니다.
그러나 10B x87 fdiv
은 divsd
일반 값 의 경우 SSE2의 8B 배정 밀도보다 훨씬 느리지 않습니다 . NaN, 무한대 또는 비정규와의 성능 차이에 대한 IDK.
그러나 NaN 및 기타 FPU 예외에서 발생하는 작업에 대해 다른 제어 기능이 있습니다. x87의 FPU 제어 단어 SSE를 라운딩 / 예외 제어 레지스터 (MXCSR)로부터 분리된다. x87이 모든 부서에 대해 CPU 예외를 수신하지만 SSE가 그렇지 않은 경우 26의 요소를 쉽게 설명합니다. 또는 NaN을 처리 할 때 큰 성능 차이가있을 수도 있습니다. 하드웨어는되어 있지 통해 튐에 최적화 NaN
후 NaN
.
비정상적인 속도 저하를 피하기위한 SSE 컨트롤이 여기에서 작동한다면 IDK result
는 항상 그럴 것이라고 믿기 NaN
때문입니다. C #이 MXCSR에서 비정규가 0 인 플래그를 설정하거나 0으로 플러시 플래그를 설정하는 경우 IDK (다시 읽을 때 비정규를 0으로 처리하는 대신 처음에 0을 씁니다).
x87 FPU 제어 단어와 대조되는 SSE 부동 소수점 제어에 대한 인텔 기사를 찾았습니다 . NaN
하지만 에 대해 할 말이 많지 않습니다 . 다음과 같이 끝납니다.
결론
비정규 및 언더 플로 번호로 인한 직렬화 및 성능 문제를 방지하려면 SSE 및 SSE2 명령어를 사용하여 하드웨어 내에서 Flush-to-Zero 및 Denormals-Are-Zero 모드를 설정하여 부동 소수점 응용 프로그램에 대한 최고의 성능을 활성화하십시오.
이것이 0으로 나누기에 도움이된다면 IDK.
for와 foreach
하나의 단일 루프 전달 종속성 체인이 아니라 처리량이 제한된 루프 본문을 테스트하는 것이 흥미로울 수 있습니다. 그대로 모든 작업은 이전 결과에 따라 달라집니다. CPU가 병렬로 수행 할 작업이 없습니다 (경계를 제외하고 mul / div 체인이 실행되는 동안 다음 배열로드를 확인).
“실제 작업”이 CPU 실행 리소스를 더 많이 차지하는 경우 메서드간에 더 많은 차이를 볼 수 있습니다. 또한 Sandybridge 이전 Intel에서는 28uop 루프 버퍼의 루프 피팅에 큰 차이가 있습니다. 그렇지 않은 경우 명령 디코딩 병목 현상이 발생합니다. 평균 명령어 길이가 더 긴 경우 (SSE에서 발생). 둘 이상의 uop로 디코딩하는 명령어는 디코더에 적합한 패턴 (예 : 2-1-1)이 아닌 한 디코더 처리량도 제한합니다. 따라서 루프 오버 헤드에 대한 더 많은 명령이있는 루프는 28 개 항목의 uop 캐시에있는 루프 피팅의 차이를 만들 수 있습니다. 이는 Nehalem에서 큰 문제이며 때로는 Sandybridge 이상에서 유용합니다.
답변
우리는 모든 부동 소수점 연산의 99.9 %가 NaN을 포함 할 것이라는 관찰을 가지고 있는데, 이는 최소한 매우 드문 것입니다 (Peter Cordes가 먼저 발견). usr에 의한 또 다른 실험이 있는데, 나누기 명령을 제거하면 시간차가 거의 완전히 사라진다는 것을 발견했습니다.
그러나 사실은 첫 번째 분할이 초기 NaN을 제공하는 0.0 / 0.0을 계산하기 때문에 NaN이 생성된다는 것입니다. 나누기가 수행되지 않으면 결과는 항상 0.0이되고 항상 0.0 * temp-> 0.0, 0.0 + temp-> temp, temp-temp = 0.0을 계산합니다. 따라서 분할을 제거하면 분할이 제거 될뿐만 아니라 NaN도 제거되었습니다. NaN이 실제로 문제이고 한 구현은 NaN을 매우 느리게 처리하고 다른 구현에는 문제가 없다고 예상합니다.
i = 1에서 루프를 시작하고 다시 측정하는 것이 좋습니다. 4 개의 연산 결과 * temp, + temp, / temp,-temp는 효과적으로 (1-temp)를 더하므로 대부분의 연산에 대해 비정상적인 숫자 (0, 무한대, NaN)가 없습니다.
유일한 문제는 나누기가 항상 정수 결과를 제공하고 일부 나누기 구현에는 올바른 결과가 많은 비트를 사용하지 않을 때 바로 가기가 있다는 것입니다. 예를 들어, 310.0 / 31.0을 나누면 10.0을 처음 4 비트로 제공하고 나머지는 0.0이고 일부 구현은 나머지 50 비트를 평가하는 것을 중지 할 수 있지만 다른 구현은 할 수 없습니다. 상당한 차이가있는 경우 결과 = 1.0 / 3.0으로 루프를 시작하면 차이가 발생합니다.
답변
컴퓨터에서 64 비트에서 더 빠르게 실행되는 데에는 몇 가지 이유가있을 수 있습니다. 어떤 CPU를 사용하고 있는지 물어 본 이유는 64 비트 CPU가 처음 등장했을 때 AMD와 Intel이 64 비트 코드를 처리하는 메커니즘이 다르기 때문입니다.
프로세서 아키텍처 :
인텔의 CPU 아키텍처는 순전히 64 비트였습니다. 32 비트 코드를 실행하기 위해서는 32 비트 명령어를 실행하기 전에 CPU 내부에서 64 비트 명령어로 변환해야했습니다.
AMD의 CPU 아키텍처는 32 비트 아키텍처 바로 위에 64 비트를 구축하는 것이 었습니다. 즉, 기본적으로 64 비트 확장이있는 32 비트 아키텍처였으며 코드 변환 프로세스가 없었습니다.
이것은 분명히 몇 년 전 이었기 때문에 기술이 어떻게 바뀌 었는지 모르겠지만, 기본적으로 64 비트 코드가 64 비트 시스템에서 더 나은 성능을 발휘할 것으로 기대할 수 있습니다. 명령어 당 비트.
.NET JIT
JIT 컴파일러가 프로세서 아키텍처에 따라 코드를 최적화 할 수있는 방식 때문에 .NET (및 Java와 같은 기타 관리 언어)이 C ++와 같은 언어보다 성능이 우수하다고 주장합니다. 이 점에서 JIT 컴파일러는 64 비트 아키텍처에서 사용할 수 없었거나 32 비트에서 실행될 때 해결 방법이 필요한 것을 활용하고 있음을 알 수 있습니다.
노트 :
DoubleWrapper를 사용하는 대신 Nullable<double>
또는 약식 구문을 사용하는 것을 고려해 보셨습니까? double?
-테스트에 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다.
참고 2 : 일부 사람들은 64 비트 아키텍처에 대한 내 의견을 IA-64와 통합하는 것 같습니다. 명확히하기 위해 내 대답에서 64 비트는 x86-64를 나타내고 32 비트는 x86-32를 나타냅니다. 여기에는 IA-64가 언급 된 것이 없습니다!