由于线程机制是与操作系统密切相关的,因此,在本文的这一部分中不可能做更为深入地探讨。在后续的章节中,我将介绍Win32、FreeBSD5.x以及Linux中提供的内核级线程机制(这三种操作系统都支持SMP及超线程技术,并且以线程作为调度单位)在汇编语言中的使用方法。
关于线程的讨论就此打住,因为它更多地依赖于操作系统,并且,无论如何,操作系统的线程调度需要更大的开销并且,到目前为止,真正使用支持超线程的CPU,并且使用相应操作系统的人是非常少的。因此,我们需要关心的实际上还是同一执行序列中的并发执行和指令封包。不过,令人遗憾的是,实际上在这方面编译器做的几乎是肯定要比人好,因此,你需要做的只是开启相应的优化;如果你的编译器不支持这样的特性,那么就把它扔掉……据我所知,目前在Intel平台上指令封包方面做的最好的是Intel的C++编译器,经过Intel编译器编译的代码的性能令人惊异地高,甚至在AMD公司推出的兼容处理器上也是如此。
从前一节的图中我们不难看出,方案2中,如果谁的动作慢,那么他就会成为性能的瓶颈。实际上,CPU也不会像我描述的那样四平八稳地运行,指令执行的不同阶段需要的时间(时钟周期数)是不同的,因此,缩短关键步骤(即,造成瓶颈的那个步骤)是缩短执行时间的关键。
至少对于使用Intel系列的CPU来说,取数据这个步骤需要消耗比较多的时间。此外,假如数据跨越了某种边界(如4或8字节,与CPU的字长有关),则CPU需要启动两次甚至更多次数的读内存操作,这无疑对性能构成不利影响。
基于这样的原因,我们可以得到下面的设计策略:
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第一条规则比较简单。例如,需要求一组数据中的最大值、最小值、平均数,那么,最好是在一次循环中做完。
“于是,这家伙又攒了一段代码”……
int a={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}; int i; int avg, max, min; avg=max=min=a[0]; for(i=1; i<(sizeof(a)/sizeof(int)); i++){ avg /= i; |
Visual C++编译器把最开始一段赋值语句翻译成了一段简直可以说是匪夷所思的代码:
; int a={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}; mov edi, 2 ; 此时edi没有意义 mov esi, 3 ; esi也是!临时变量而已。 mov DWORD PTR _a$[esp+92], edi mov edx, 5 ; 黑名单加上edx mov eax, 7 ; eax也别跑:) mov DWORD PTR _a$[esp+132], edi mov ecx, 9 ; 就差你了,ecx ; int i; ; int avg, max, min; ; avg=max=min=a[0]; mov edi, 1 ; edi摇身一变,现在它是min了。 mov DWORD PTR _a$[esp+96], esi mov DWORD PTR _a$[esp+104], edx mov DWORD PTR _a$[esp+112], eax mov DWORD PTR _a$[esp+136], esi mov DWORD PTR _a$[esp+144], edx mov DWORD PTR _a$[esp+152], eax mov DWORD PTR _a$[esp+88], 1 ; 编译器失误 此处edi应更好 mov DWORD PTR _a$[esp+100], 4 mov DWORD PTR _a$[esp+108], 6 mov DWORD PTR _a$[esp+116], 8 mov DWORD PTR _a$[esp+120], ecx mov DWORD PTR _a$[esp+124], 0 mov DWORD PTR _a$[esp+128], 1 mov DWORD PTR _a$[esp+140], 4 mov DWORD PTR _a$[esp+148], 6 mov DWORD PTR _a$[esp+156], 8 mov DWORD PTR _a$[esp+160], ecx mov DWORD PTR _a$[esp+164], 0 mov edx, edi ; edx是max。 mov eax, edi ; 期待已久的avg, 它被指定为eax |
这