C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pptx
• 来源: github.com/archibate

摘要

从汇编角度看编译器优化 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， R

AI总结

以下是对文档内容的总结：

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### 《C++高性能并行编程与优化 - 从汇编角度看编译器优化》

#### 课程概述
本课程围绕高性能并行编程与优化展开，内容分为两大部分：前半部分聚焦现代C++，后半部分聚焦并行编程与优化。课程共13章，涵盖开发环境搭建、现代C++入门与进阶、编译器优化、多线程与并行编程、访存优化、GPU专题、稀疏数据结构、物理仿真及工程实践等内容。

#### 硬件与软件要求
- 硬件：64位系统，至少2核心4线程，支持英伟达显卡。
- 软件：Windows用户需安装Visual Studio 2019，Linux用户需GCC 9及以上，CMake 3.12及以上，Git 2.x，CUDA Toolkit 10.0以上（GPU专题）。

#### 编译器优化核心内容
1. **代数化简与常量折叠**
编译器会自动化简代码，例如常量折叠。编写简洁的代码比手动优化更重要。

2. **避免堆内存分配**
- **堆内存分配不利于优化**：如`vector`、`map`、`string`等。
- **栈内存分配利于优化**：如`array`、`bitset`、`pair`等。栈内存无法动态扩容，这也是`vector`存储在堆上的原因。

3. **合并写入与矢量化**
- 合并写入：将两个`int32`写入合并为一个`int64`写入，提升性能。
- 矢量化：编译器生成SIMD代码，但受指针别名和数据依赖限制。
- 如果指针无重叠，生成SIMD代码；若重叠，生成标量代码。
- C++20引入`std::assume_aligned`，帮助编译器生成更高效的对齐读写。

4. **循环与优化**
编译器在处理循环时，可能因指针别名问题无法充分矢量化。`std::assume_aligned`可提升性能。

#### 结论
- **简洁代码更重要**：避免过度复杂化，减少堆内存分配。
- **合理使用新特性**：如`std::assume_aligned`，提升编译器优化效果。

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以上是文档内容的核心要点和关键信息，保持了逻辑连贯和重点突出。