1. Banderas del compilador:
Estas son las optimizaciones más impactantes. Los agregas a tu línea de comando de compilación (por ejemplo, `g ++ -o3 -ffast -matath ...`).
* `-o`,` -o2`, `-o3`,` -fast`: Estas banderas controlan el nivel de optimización. `-O` es una optimización básica,` -O2` es un buen equilibrio de velocidad y tiempo de compilación, `-O3` es una optimización agresiva y` -fast` permite optimizaciones aún más agresivas, violando potencialmente los estándares IEEE 754 para la aritmética de punto flotante (ver más abajo). Comience con `-o2` o` -O3` a menos que tenga razones específicas para no hacerlo.
* `-ffast-matath`: Esto es crucial para las matemáticas rápidas. Permite varias otras optimizaciones que pueden acelerar significativamente los cálculos, pero pueden comprometer la precisión estricta requerida por IEEE 754:
* Reordenamiento de operaciones: El CCG puede reorganizar los cálculos para mejorar la eficiencia, incluso si cambia ligeramente el resultado debido a las limitaciones de precisión del punto flotante.
* Usando funciones matemáticas más rápidas pero menos precisas: Podría reemplazar las funciones matemáticas estándar (como `sin`,` cos`, `exp`) con aproximaciones más rápidas.
* Asumir que las operaciones son asociativas y distributivas: Esto permite un reordenamiento y simplificación adicionales.
* Reglas relajantes de alias estrictas: Esto puede ayudar al compilador a hacer mejores optimizaciones en diferentes tipos de datos.
* `-march =national`: Este indicador le dice al compilador que genere código específicamente optimizado para su arquitectura de CPU. Aprovecha instrucciones y características específicas de su procesador, lo que resulta en mejoras de velocidad significativas. Tenga en cuenta que el código compilado con este indicador podría no ser portátil a otras arquitecturas.
* `-msse`,` -msse2`, `-msse3`,` -mssse3`, `-msse4`,` -mavx`, `-mavx2`, etc.: Estos indicadores habilitan el soporte para conjuntos de instrucciones SIMD específicos (instrucción única, múltiples datos). Las instrucciones SIMD permiten el procesamiento paralelo de múltiples elementos de datos, acelerando drásticamente muchas operaciones matemáticas. Use las banderas que corresponden a las capacidades de su CPU.
2. Optimizaciones de nivel de código:
Incluso con banderas de compiladores agresivos, el código bien escrito es esencial para un rendimiento óptimo.
* Utilice los tipos de datos apropiados: Elija el tipo de datos más pequeño que pueda representar sus datos sin pérdida de precisión. Por ejemplo, use `float` en lugar de` doble 'si la precisión de una sola precisión es suficiente.
* Vectorización: Estructure sus bucles y datos para permitir que el compilador los vectorice fácilmente. Esto significa procesar múltiples elementos de datos simultáneamente utilizando las instrucciones SIMD. La vectorización automática de GCC es bastante buena, pero es posible que deba ayudarlo utilizando asignaciones de memoria alineadas y garantizando que las iteraciones de bucle sean independientes.
* Identidades y algoritmos matemáticos: Use identidades y algoritmos matemáticos eficientes. Por ejemplo, el uso de `exp2 (x)` en lugar de `exp (x)` puede ser más rápido porque el primero está optimizado específicamente para potencias de 2. Considere bibliotecas especializadas para operaciones de matriz (como Eigen o BLAS).
* Unrolling de bucle: Desenrollo manualmente bucles (repitiendo el cuerpo del bucle varias veces) para reducir la sobrecarga de bucle, pero tenga en cuenta la presión de registro. El compilador ya puede realizar esta optimización, así que pruebe antes y después.
* Patrones de acceso a la memoria: Organice los datos en la memoria para minimizar las fallas de caché. Acceder a datos secuencialmente siempre que sea posible.
* Función Entrada: Para funciones pequeñas y frecuentemente llamadas, considere usar la palabra clave `inline` para reducir la sobrecarga de llamadas de función. El compilador puede decidir no estar en línea de todos modos, según su propio análisis de optimización.
3. Bibliotecas:
* Bibliotecas de matemáticas optimizadas: Use bibliotecas como Eigen (para álgebra lineal), BLAS (subprogramas básicos de álgebra lineal) y Lapack (paquete de álgebra lineal). Estos están altamente optimizados para diversas arquitecturas y, a menudo, superan el código escrito a mano.
4. Perfil:
Después de aplicar optimizaciones, use un Profiler (como `gprof` o perf) para identificar cuellos de botella de rendimiento. Esto le ayuda a enfocar sus esfuerzos en las partes de su código que son más críticos.
Nota importante sobre `-ffast-matath`:
Si bien `-ffast-math` ofrece ganancias de rendimiento significativas, puede conducir a inexactitudes. Si sus cálculos requieren una adherencia estricta a los estándares IEEE 754 (por ejemplo, en la informática científica o las aplicaciones financieras), evite usar este indicador o verifique cuidadosamente los resultados contra una versión no optimizada.
Comando de compilación de ejemplo:
`` `Bash
g ++ -o3 -ffast -matath -march =national -mavx2 my_math_program.cpp -o my_math_program
`` `` ``
Recuerde adaptar las banderas a su CPU específica y los requisitos de precisión de su aplicación. Siempre perfile y compare para garantizar que sus optimizaciones realmente mejoren el rendimiento.