请优化(不是并行化,而是从cache、函数调用开销、编译等方面优化)下面的串行程序,测试每个优化措施的效果。用Linux环境,编译器不限(gcc,icc等都可以)。以报告形式上传。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define M 1500 #define NM 2000 #define N 2500 void generate_matrix(double *A, long m, long n) {     long i, j;     for (i=0; i<m; i++)         for (j=0; j<n; j++) {             A[i*n + j] = rand()/(RAND_MAX+1.0); //0 - 1             A[i*n + j] = 2*A[i*n + j] - 1;  //-1 - +1         } } double handle_data(double data) {     return sqrt(fabs(data)); } void handle_matrix(double *A, double *B, double *C, long m, long nm, long n) {     long i, j, k;     double s;     for (i=0; i<m; i++) {         for (j=0; j<n; j++) {             s = 0;             for (k=0; k<nm; k++)                 s += A[i*nm + k] * B[k*n + j];             C[i*n + j] = handle_data(s);         }     } } double sum_matrix(double *A, long m, long n) {     long i, j;     double s = 0;     for (i=0; i<m; i++)          for (j=0; j<n; j++)              s += A[i*n + j];     return s; } int main() {     double *A = (double *)malloc(M * NM * sizeof(double));     double *B = (double *)malloc(NM * N * sizeof(double));     double *C = (double *)malloc(M * N * sizeof(double));          generate_matrix(A, M, NM);     generate_matrix(B, NM, N);          struct timeval begin_time, end_time;     double run_time_ms;     gettimeofday(&begin_time);     handle_matrix(A, B, C, M, NM, N);     gettimeofday(&end_time);     run_time_ms =         (end_time.tv_sec - begin_time.tv_sec)*1000 +         (end_time.tv_usec - begin_time.tv_usec)*1.0/1000;     printf("run_time = %lfms\n", run_time_ms);     printf("Sum = %.4f\n", sum_matrix(C, M, N));          free(A);     free(B);     free(C);     return 0; }

时间: 2023-05-27 13:06:59 浏览: 87
首先,需要分析程序的瓶颈所在,确定需要优化的方向。常见的优化方向包括以下几个方面: 1. 缓存优化:尽量避免缓存未命中,尽量利用CPU的缓存。可以通过改变数据结构布局,使得数据在内存中的位置更加紧凑,提高数据的局部性,减少缓存未命中率。 2. 函数调用开销优化:尽量减少函数调用的次数。可以将一些简单的函数内联,避免额外的函数调用开销。 3. 编译优化:使用编译器提供的优化选项,如-O2、-O3等。同时,可以使用编译器提供的profile工具,分析程序的热点函数,优化热点函数的性能。 4. 并行化优化:使用多线程或者多进程并行化程序,充分利用多核CPU的性能。 针对不同的优化方向,可以采取以下措施: 1. 缓存优化:可以使用结构体代替数组,将数据紧凑的存储在内存中;使用循环展开,减少缓存未命中率。 2. 函数调用开销优化:可以使用宏或者内联函数代替函数调用,减少函数调用的开销。 3. 编译优化:使用编译器提供的优化选项,如-O2、-O3等,优化编译器生成的代码;使用profile工具分析程序的热点函数,优化热点函数的性能。 4. 并行化优化:使用多线程或者多进程并行化程序,充分利用多核CPU的性能。可以使用OpenMP或者MPI等并行编程框架。 在优化程序时,需要注意以下几个问题: 1. 优化不是万能的,需要根据具体情况进行选择。 2. 优化需要权衡,可能会牺牲代码的可读性、可维护性等方面的因素。 3. 优化需要测试,需要对每个优化措施进行测试,确定其对程序性能的影响。 4. 优化需要持续进行,程序的优化是一个持续的过程,需要不断地寻找新的优化方案。 最后,需要注意在优化程序时,需要遵循代码规范,保证代码的可读性和可维护性。同时,需要注重程序的正确性,避免因为优化而引入新的bug。
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