Недавно я начал использовать Ubuntu 16.04 с g++ 5.3.1 и проверял, что моя программа работает в 3 раза медленнее.
До этого я использовал Ubuntu 14.04, g++ 4.8.4.
Я построил его с теми же командами: CFLAGS = -std=c++11 -Wall -O3.
Моя программа содержит циклы, заполненные математическими вызовами (sin, cos, exp). Здесь вы можете найти .
Я попытался скомпилировать с различными флагами оптимизации (O0, O1, O2, O3, Ofast), но во всех случаях проблема воспроизводится (с Ofast оба варианта выполняются быстрее, но первый работает в 3 раза медленнее).
В моей программе я использую libtinyxml-dev, libgslcblas. Но в обоих случаях они имеют одинаковые версии и не играют существенной роли в программе (согласно коду и профилированию callgrind) с точки зрения производительности.
Я выполнил профилирование, но это не дает мне представления о том, почему это происходит.
Сравнение Kcachegrind (слева медленнее).
Я только заметил, что теперь программа использует libm-2.23 по сравнению с libm-2.19 с Ubuntu 14.04.
Мой процессор i7-5820, Haswell.
Я понятия не имею, почему он становится медленнее. У вас есть идеи?
P.S. Ниже вы можете найти наиболее трудоемкую функцию:
void InclinedSum::prepare3D()
{
double buf1, buf2;
double sum_prev1 = 0.0, sum_prev2 = 0.0;
int break_idx1, break_idx2;
int arr_idx;
for(int seg_idx = 0; seg_idx < props->K; seg_idx++)
{
const Point& r = well->segs[seg_idx].r_bhp;
for(int k = 0; k < props->K; k++)
{
arr_idx = seg_idx * props->K + k;
F[arr_idx] = 0.0;
break_idx2 = 0;
for(int m = 1; m <= props->M; m++)
{
break_idx1 = 0;
for(int l = 1; l <= props->L; l++)
{
buf1 = ((cos(M_PI * (double)(m) * well->segs[k].r1.x / props->sizes.x - M_PI * (double)(l) * well->segs[k].r1.z / props->sizes.z) -
cos(M_PI * (double)(m) * well->segs[k].r2.x / props->sizes.x - M_PI * (double)(l) * well->segs[k].r2.z / props->sizes.z)) /
( M_PI * (double)(m) * tan(props->alpha) / props->sizes.x + M_PI * (double)(l) / props->sizes.z ) +
(cos(M_PI * (double)(m) * well->segs[k].r1.x / props->sizes.x + M_PI * (double)(l) * well->segs[k].r1.z / props->sizes.z) -
cos(M_PI * (double)(m) * well->segs[k].r2.x / props->sizes.x + M_PI * (double)(l) * well->segs[k].r2.z / props->sizes.z)) /
( M_PI * (double)(m) * tan(props->alpha) / props->sizes.x - M_PI * (double)(l) / props->sizes.z )
) / 2.0;
buf2 = sqrt((double)(m) * (double)(m) / props->sizes.x / props->sizes.x + (double)(l) * (double)(l) / props->sizes.z / props->sizes.z);
for(int i = -props->I; i <= props->I; i++)
{
F[arr_idx] += buf1 / well->segs[k].length / buf2 *
( exp(-M_PI * buf2 * fabs(r.y - props->r1.y + 2.0 * (double)(i) * props->sizes.y)) -
exp(-M_PI * buf2 * fabs(r.y + props->r1.y + 2.0 * (double)(i) * props->sizes.y)) ) *
sin(M_PI * (double)(m) * r.x / props->sizes.x) *
cos(M_PI * (double)(l) * r.z / props->sizes.z);
}
if( fabs(F[arr_idx] - sum_prev1) > F[arr_idx] * EQUALITY_TOLERANCE )
{
sum_prev1 = F[arr_idx];
break_idx1 = 0;
} else
break_idx1++;
if(break_idx1 > 1)
{
//std::cout << "l=" << l << std::endl;
break;
}
}
if( fabs(F[arr_idx] - sum_prev2) > F[arr_idx] * EQUALITY_TOLERANCE )
{
sum_prev2 = F[arr_idx];
break_idx2 = 0;
} else
break_idx2++;
if(break_idx2 > 1)
{
std::cout << "m=" << m << std::endl;
break;
}
}
}
}
}
Дальнейшие исследования. Я написал следующую простую программу:
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <chrono>
#define CYCLE_NUM 1E+7
using namespace std;
using namespace std::chrono;
int main()
{
double sum = 0.0;
auto t1 = high_resolution_clock::now();
for(int i = 1; i < CYCLE_NUM; i++)
{
sum += sin((double)(i)) / (double)(i);
}
auto t2 = high_resolution_clock::now();
microseconds::rep t = duration_cast<microseconds>(t2-t1).count();
cout << "sum = " << sum << endl;
cout << "time = " << (double)(t) / 1.E+6 << endl;
return 0;
}
Мне действительно интересно, почему эта простая примерная программа 2,5 быстрее в g++ 4.8.4 libc-2.19 (libm-2.19), чем в g++ 5.3.1 libc-2.23 (libm-2.23).
Команда компиляции:
g++ -std=c++11 -O3 main.cpp -o sum
Использование других флагов оптимизации не меняет соотношение.
Как я могу понять, кто, gcc или libc, замедляет работу программы?
