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應對分支預測有哪些優(yōu)化措施

麥辣雞腿堡 ? 來源:軒哥談芯 ? 作者:義軒 ? 2023-11-29 17:32 ? 次閱讀

應對分支預測有哪些優(yōu)化措施

下面再來看一下分支預測,這也是 ChatGPT 給出的一個簡易答案

// 不利于流水線的循環(huán)結(jié)構(gòu)
for (int i = 0; i < N; ++i) {
    if (condition) {
        // 循環(huán)體
    }
}


// 更有利于流水線的循環(huán)結(jié)構(gòu)
if (condition) {
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        // 循環(huán)體
    }
}

上面的案例就是說明,我們應該在循還外進行條件判斷,這樣即便是預測失敗概率 10%,也只有 10%的回滾情況,但是如果放到循環(huán)體內(nèi)部,那么這個 10%的回滾操作將被執(zhí)行 N 次。

除了把判斷語句從循環(huán)體中挪出來,還有一些小的技巧供大家參考一下。

合并條件,盡可能減少分支預測失敗時對效率的影響

優(yōu)化前:

if(case1){    if( case2 )    {        do();    }}

優(yōu)化后:

if( case1 && case2 ){    do();}

優(yōu)化前:

if( case1 == 0 && case2 == 0 && case3 == 0 ){    do();}

優(yōu)化后:

if( ( case1 | case2 | case3 ) == 0 ){    do();}

跳轉(zhuǎn)避免分支預測

if else改寫成switch形式(switch使用的指針 list 進行跳轉(zhuǎn)的指令,直接跳轉(zhuǎn)到對應分支)。這樣就相當于將多個函數(shù)使用函數(shù)指針的形式存儲到數(shù)組中,然后通過 case 查表,直接進行調(diào)用。

直接運算,避免判斷

先說明一些基本位運算知識:

|x| > > 31 = 0     // 非負數(shù)右移31為一定為0
~(|x| > > 31) = -1 // 0取反為-1


-|x| > > 31 = -1   // 負數(shù)右移31為一定為0xffff = -1
~(-|x| > > 31) = 0 // -1取反為0


-1 = 0xffff
-1 & x = x        // 以-1為mask和任何數(shù)求與,值不變

如對于

if(value < 0 ) value = 0

可改成

value &= ~(value > > 31 )

再比如:

if (data[c] >= 128){    sum += data[c];}

可以優(yōu)化為:

int t = (data[c] - 128) >> 31; // 非負數(shù)右移 310,負數(shù)右移則為 -1sum += ~t & data[c];     // 這里利用 0 和 -1,正好等同于條件,大于 128 忽略,小于 128
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