程序速度优化案例分析.ppt
程序速度优化案例分析,软件DSC简介,凸阵式扇形扫查的回波信号是极坐标形式的。图示出这种极坐标形式的采样点与光栅扫描显示像素间的位置关系。,软件DSC简介,对于每一个象素点，需要找到与其相邻的四个采样点进行线性插值，得到该点灰度值。,软件DSC简介,DSC要解决的两个主要问题是：坐标变换及插补处理。首先要将屏幕上每个象素点(DisX,DisY)转化为以探头圆心为原点的直角坐标系中的坐标(X,Y)，再将(X,Y)转换为极坐标(R,)，然后求得对应扫描线线号(Col,Row)。,提高代码执行效率的准备工作,建立起时间测试框架 以递增方式做测试 打开编译器的优化选项,打开编译器的优化选项,为了便于调试，编译器在Debug下一般对代码不作或只作很少的优化，所以依据Debug版的测试结果来作为效率改进的依据有时可能意义并不大，编译器可能已经作了你想作的优化。,软件DSC速度改进过程,单B图像（35c50ha探头，深度5.17），速度大约为13.7帧/秒，显然不具备实时性。(测试所用机器配置如下：cpu:奔腾四2.8G，L1 data cache 8K Bytes，L2 cache 512K Bytes。),95以上时间花费在此,UConvexDSC:DSC(),对于屏幕上每个象素点来说，对于给定探头，如果深度、放大系数、偏移系数固定，每个点对应极坐标位置和插值系数是固定的。如果将第一次的计算结果存储到表格中，以后计算时不需要重新计算每个点的坐标位置和插值系数，而使用表格中存储的数据，直接进行插值运算。,不需要每帧都进行计算,以空间效率换取时间效率,经过这一步优化，耗时从72ms减少到8.8ms，达到113.9帧/秒。,循环内判断应当移到循环外部,将循环体的逻辑判断移到循环体外,通过这一修改，耗时从8.8ms减少到5.5ms，达到180.8帧/秒。,存在冗余计算,存在冗余计算,循环体内工作量最小化，减少冗余的操作,这一步改进使得耗时从5.5ms减少3.6ms，达到274帧/秒。,CPU的cache对性能的影响,位于CPU芯片上的L1高速缓存的访问速度几乎和访问寄存器堆一样快，CPU可以在一个时钟周期内访问它们。L2高速缓存是通过一条特殊的总线连接到处理器的，访问L2的时间开销要比访问L1大5倍。而通常CPU需要几十或几百个时钟周期才能访问到内存。,存储器层次结构,分层结构的中心思想是，对于每个k，位于k层的更快更小的存储设备作为位于k+1层的更大更慢的存储设备的缓存。,存储器层次结构中的基本缓存原理,L0和L1层之间传送通常使用1个字的块，L1和L2之间以及L2和L3之间的传送通常使用48个字的块。,局部性原理,时间局部性 在一个具有良好时间局部性的程序中，被引用过一次的变量很可能在不远的将来再多次被引用(重复引用一个变量)。空间局部性 在一个具有良好空间局部性的程序中，如果一个存储器位置被引用了一次，那么程序很可能在不远的将来引用附近的一个存储器位置。,局部性原理对速度的影响,测得软件DSC耗时增大了5.07ms，速度为98.0帧/秒，速度降低65%！,局部性原理对速度的影响,C语言以行优先顺序存储数组，二维数组在内存中存放顺序如下：,如果高速缓存和内存之间传送数据块大小是4个字，则原来的代码缓存命中率为75%，而调整后的代码缓存命中率为0。Cpu每次读数据时都必须到内存中去读，导致效率大幅度降低。,数据存储方式对效率的影响,修改后耗时减少0.0486ms，速度变为277.7帧/秒，速度只提高了1.38%。,原因分析,假设L2 cache每次从内存中读入6个字的数据，在读某个象素的参数时没有命中，将该参数所在数据块一起读入到cache中，如上图所示。之后对row、insert0insert3的访问都会命中，命中率为5/6。,原因分析,而原来的存储方式在读col0时没有命中，会将col0col5内容读入cache中，对于Row0等也是如此，,虽然在读第0点参数时命中率为0，但后面的5个点的参数已经读入到cache中，命中率同样为5/6。因而速度变化并不显著。,代码耗时比例,插值和后处理耗时46,双重循环耗时8,比较这一步耗时39%,耗时不在比较和赋值操作，而在于从内存中读取数据,通过提高空间效率提高时间效率,调整完后的DSC_PARAM结构所占内存空间只有原来的1/3，通过测试，耗时从3.6ms减少到3.1ms，运算速度变为317帧/秒，速度提高13%。这一步修改通过减少数组的大小，减少了cpu从访问内存的次数，提高了cache的利用率。,测试数据表格,测试所用机器配置 cpu:奔腾四2.8G，L1 data cache 8K Bytes，L2 cache 512K Bytes，512M内存。测试单B图像，35c50ha探头，深度为5.17。原始运算速度为15.7帧/秒。,不同pc上的比较测试,对于奔四 3.0G3.75G，cache大小一样，计算速度和cpu时钟频率基本呈线性关系。对于奔四3.0G和奔四2.8G，cpu时钟频率增大了1.07倍，而速度却增大了1.29倍，原因在于cache增大了一倍。,提高代码执行效率的一些原则,1.不要一味地追求程序的效率，应当在满足正确性、可靠性、健壮性、可读性等质量因素的前提下，设法提高程序的效率。2.局部效率应为全局效率服务，不能因为提高局部效率而对全局效率造成影响。3.不要一味追求紧凑的代码，因为紧凑的代码并不代表高效的机器码。,提高代码执行效率的一些原则,4.先优化算法，再优化执行代码。比如计算从1到100的和，使用以下代码int sum=0;for(int i=1;i=100;i+)sum+=i;需要执行200次加法指令，100次比较指令，100次跳转指令。而如果使用高斯公式 sum=(1+100)*100/2;只需要执行1次加法，1次乘法，1次移位。5.找到影响代码速度的瓶颈。在优化程序的效率时，应当先找出限制效率的“瓶颈”，不要在无关紧要之处优化。,提高代码执行效率的一些原则,6.有时候时间效率和空间效率可能对立，此时 应当分析那个更重要，作出适当的折衷。7.如果循环体内存在逻辑判断，并且循环次数很大，宜将逻辑判断移到循环体的外面。8.循环体内工作量最小化，减少冗余的操作,提高代码执行效率的一些原则,9.在多重循环中，应将最长的循环放在最内层。这样可以减少pc指针从内循环跳转到外循环的次数。10.减少循环中的函数调用。函数调用会带来相当大的开销，而且妨碍大多数形式的程序优化。,提高代码执行效率的一些原则,11.用低代价操作代替高代价操作。如：用乘法或其它方法代替除法，因为除法运算要占用较多CPU资源。示例：如下表达式运算可能要占较多CPU资源。#definePAI3.1416radius=circle_length/(2*PAI);应如下把浮点除法改为浮点乘法。#definePAI_RECIPROCAL(1/3.1416)/编译器编译时，将生成具体浮点数radius=circle_length*PAI_RECIPROCAL/2;,提高代码执行效率的一些原则,12.收集公共表达式。如果一个代价昂贵的计算多次出现，应该只在一个地方做它，并记录计算结果。比如:for(int i=0;i strlen(p);i+)sum+=i;每次循环都会计算strlen(p)的值，应当改成int size=strlen(p);for(int i=0;i size;i+)sum+=i;,提高代码执行效率的一些原则,13.适当使用近似值。如果精度不重要，尽量使用具有较低精度的数据类型。编写时间局部性和空间局部性良好的程序。选用正确的数学运算函数。比如:如果把求平方根的运算double a=sqrt(b);改用求幂运算double a=pow(b,0.5);来实现，运行速度大约会下降3倍。,
