জাভাতে কেন 2 * (আমি * আমি) 2 * আমি * আই এর চেয়ে দ্রুত?

855

নিম্নলিখিত জাভা প্রোগ্রামটি চালাতে গড়ে 0.50 সেকেন্ড এবং 0.55 সেকেন্ডের মধ্যে সময় নেয়:

public static void main(String[] args) {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * (i * i);
    }
    System.out.println((double) (System.nanoTime() - startTime) / 1000000000 + " s");
    System.out.println("n = " + n);
}

যদি আমি প্রতিস্থাপন 2 * (i * i)সঙ্গে 2 * i * i, এটা 0.60 এবং 0.65 মধ্যে সেকেন্ড চালানোর সময় লাগে। কিভাবে?

আমি এই প্রোগ্রামটির প্রতিটি সংস্করণ 15 বার চালিয়েছি, দুজনের মধ্যেই একসাথে। ফলাফল এখানে:

 2*(i*i)  |  2*i*i
----------+----------
0.5183738 | 0.6246434
0.5298337 | 0.6049722
0.5308647 | 0.6603363
0.5133458 | 0.6243328
0.5003011 | 0.6541802
0.5366181 | 0.6312638
0.515149  | 0.6241105
0.5237389 | 0.627815
0.5249942 | 0.6114252
0.5641624 | 0.6781033
0.538412  | 0.6393969
0.5466744 | 0.6608845
0.531159  | 0.6201077
0.5048032 | 0.6511559
0.5232789 | 0.6544526

সবচেয়ে দ্রুততম রানটি 2 * i * iসবচেয়ে ধীরতম রানের চেয়ে বেশি সময় নিয়েছে 2 * (i * i)। তাদের যদি একই দক্ষতা থাকে তবে এই ঘটনার সম্ভাবনা কম হবে 1/2^15 * 100% = 0.00305%।

java  performance  benchmarking  bytecode  jit 
— স্টিফান
সূত্র
5
আমি অনুরূপ ফলাফল পেয়েছি (সামান্য ভিন্ন সংখ্যা, তবে স্পষ্টভাবে লক্ষণীয় এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ফাঁক, নমুনা ত্রুটির চেয়ে স্পষ্টতই বেশি)
— ক্রিয়াস
29
এছাড়াও দয়া করে দেখুন: stackoverflow.com/questions/504103/...
— lexicore
3
@ ক্রাইস ভাল যে আপনি আমার ভুলটি ধরেছেন। নতুন বেঞ্চমার্ক অনুসারে আমি দৌড়েছি 2 * i * iধীর। আমি গ্রেট সাথে চালানোর চেষ্টা করব।
— জর্ন ভার্নি
5
@ নালপ পয়েন্টার কেন একজনের চেয়ে অন্যের চেয়ে দ্রুত হয় তা বাস্তবের জন্য, আমাদের এই পদ্ধতির জন্য বিশৃঙ্খলা বা আদর্শ গ্রাফগুলি পেতে হবে। চেষ্টা করার জন্য এবং এটি নির্ধারণ করার জন্য এসেম্বলার খুব বিরক্তিকর, সুতরাং আমি একটি ওপেনজেডিকে ডিবাগ বিল্ড পাওয়ার চেষ্টা করছি যা ভাল গ্রাফগুলি আউটপুট করতে পারে।
— জর্ন ভার্নি
4
সমস্যাটি ক্রিয়াকলাপের আদেশে রয়েছে তা উন্নত স্পষ্টতার জন্য আপনি আপনার প্রশ্নের নাম " তুলনায় দ্রুত কেন ?i * i * 22 * i * i " করতে পারেন।
— Cœur

উত্তর:

1202

বাইটকোডের ক্রমটিতে সামান্য পার্থক্য রয়েছে।

2 * (i * i):

     iconst_2
     iload0
     iload0
     imul
     imul
     iadd

বনাম 2 * i * i:

     iconst_2
     iload0
     imul
     iload0
     imul
     iadd

প্রথম দর্শনে এটি কোনও পার্থক্য করা উচিত নয়; যদি দ্বিতীয় সংস্করণটি আরও অনুকূল হয় তবে এটি একটি স্লট কম ব্যবহার করে।

সুতরাং আমাদের নিম্ন স্তরের (জেআইটি) 1 এর আরও গভীর খনন করা দরকার ।

মনে রাখবেন জেআইটি খুব আক্রমনাত্মকভাবে ছোট লুপগুলি আনারোল করার প্রবণতা রাখে। প্রকৃতপক্ষে আমরা এই 2 * (i * i)মামলার জন্য একটি 16x তালিকাভুক্ত নয় :

030   B2: # B2 B3 <- B1 B2  Loop: B2-B2 inner main of N18 Freq: 1e+006
030     addl    R11, RBP    # int
033     movl    RBP, R13    # spill
036     addl    RBP, #14    # int
039     imull   RBP, RBP    # int
03c     movl    R9, R13 # spill
03f     addl    R9, #13 # int
043     imull   R9, R9  # int
047     sall    RBP, #1
049     sall    R9, #1
04c     movl    R8, R13 # spill
04f     addl    R8, #15 # int
053     movl    R10, R8 # spill
056     movdl   XMM1, R8    # spill
05b     imull   R10, R8 # int
05f     movl    R8, R13 # spill
062     addl    R8, #12 # int
066     imull   R8, R8  # int
06a     sall    R10, #1
06d     movl    [rsp + #32], R10    # spill
072     sall    R8, #1
075     movl    RBX, R13    # spill
078     addl    RBX, #11    # int
07b     imull   RBX, RBX    # int
07e     movl    RCX, R13    # spill
081     addl    RCX, #10    # int
084     imull   RCX, RCX    # int
087     sall    RBX, #1
089     sall    RCX, #1
08b     movl    RDX, R13    # spill
08e     addl    RDX, #8 # int
091     imull   RDX, RDX    # int
094     movl    RDI, R13    # spill
097     addl    RDI, #7 # int
09a     imull   RDI, RDI    # int
09d     sall    RDX, #1
09f     sall    RDI, #1
0a1     movl    RAX, R13    # spill
0a4     addl    RAX, #6 # int
0a7     imull   RAX, RAX    # int
0aa     movl    RSI, R13    # spill
0ad     addl    RSI, #4 # int
0b0     imull   RSI, RSI    # int
0b3     sall    RAX, #1
0b5     sall    RSI, #1
0b7     movl    R10, R13    # spill
0ba     addl    R10, #2 # int
0be     imull   R10, R10    # int
0c2     movl    R14, R13    # spill
0c5     incl    R14 # int
0c8     imull   R14, R14    # int
0cc     sall    R10, #1
0cf     sall    R14, #1
0d2     addl    R14, R11    # int
0d5     addl    R14, R10    # int
0d8     movl    R10, R13    # spill
0db     addl    R10, #3 # int
0df     imull   R10, R10    # int
0e3     movl    R11, R13    # spill
0e6     addl    R11, #5 # int
0ea     imull   R11, R11    # int
0ee     sall    R10, #1
0f1     addl    R10, R14    # int
0f4     addl    R10, RSI    # int
0f7     sall    R11, #1
0fa     addl    R11, R10    # int
0fd     addl    R11, RAX    # int
100     addl    R11, RDI    # int
103     addl    R11, RDX    # int
106     movl    R10, R13    # spill
109     addl    R10, #9 # int
10d     imull   R10, R10    # int
111     sall    R10, #1
114     addl    R10, R11    # int
117     addl    R10, RCX    # int
11a     addl    R10, RBX    # int
11d     addl    R10, R8 # int
120     addl    R9, R10 # int
123     addl    RBP, R9 # int
126     addl    RBP, [RSP + #32 (32-bit)]   # int
12a     addl    R13, #16    # int
12e     movl    R11, R13    # spill
131     imull   R11, R13    # int
135     sall    R11, #1
138     cmpl    R13, #999999985
13f     jl     B2   # loop end  P=1.000000 C=6554623.000000

আমরা দেখতে পাচ্ছি যে এখানে 1 টি নিবন্ধ রয়েছে যা স্ট্যাকের উপরে "স্পিল" করা হয়েছে।

এবং 2 * i * iসংস্করণের জন্য:

05a   B3: # B2 B4 <- B1 B2  Loop: B3-B2 inner main of N18 Freq: 1e+006
05a     addl    RBX, R11    # int
05d     movl    [rsp + #32], RBX    # spill
061     movl    R11, R8 # spill
064     addl    R11, #15    # int
068     movl    [rsp + #36], R11    # spill
06d     movl    R11, R8 # spill
070     addl    R11, #14    # int
074     movl    R10, R9 # spill
077     addl    R10, #16    # int
07b     movdl   XMM2, R10   # spill
080     movl    RCX, R9 # spill
083     addl    RCX, #14    # int
086     movdl   XMM1, RCX   # spill
08a     movl    R10, R9 # spill
08d     addl    R10, #12    # int
091     movdl   XMM4, R10   # spill
096     movl    RCX, R9 # spill
099     addl    RCX, #10    # int
09c     movdl   XMM6, RCX   # spill
0a0     movl    RBX, R9 # spill
0a3     addl    RBX, #8 # int
0a6     movl    RCX, R9 # spill
0a9     addl    RCX, #6 # int
0ac     movl    RDX, R9 # spill
0af     addl    RDX, #4 # int
0b2     addl    R9, #2  # int
0b6     movl    R10, R14    # spill
0b9     addl    R10, #22    # int
0bd     movdl   XMM3, R10   # spill
0c2     movl    RDI, R14    # spill
0c5     addl    RDI, #20    # int
0c8     movl    RAX, R14    # spill
0cb     addl    RAX, #32    # int
0ce     movl    RSI, R14    # spill
0d1     addl    RSI, #18    # int
0d4     movl    R13, R14    # spill
0d7     addl    R13, #24    # int
0db     movl    R10, R14    # spill
0de     addl    R10, #26    # int
0e2     movl    [rsp + #40], R10    # spill
0e7     movl    RBP, R14    # spill
0ea     addl    RBP, #28    # int
0ed     imull   RBP, R11    # int
0f1     addl    R14, #30    # int
0f5     imull   R14, [RSP + #36 (32-bit)]   # int
0fb     movl    R10, R8 # spill
0fe     addl    R10, #11    # int
102     movdl   R11, XMM3   # spill
107     imull   R11, R10    # int
10b     movl    [rsp + #44], R11    # spill
110     movl    R10, R8 # spill
113     addl    R10, #10    # int
117     imull   RDI, R10    # int
11b     movl    R11, R8 # spill
11e     addl    R11, #8 # int
122     movdl   R10, XMM2   # spill
127     imull   R10, R11    # int
12b     movl    [rsp + #48], R10    # spill
130     movl    R10, R8 # spill
133     addl    R10, #7 # int
137     movdl   R11, XMM1   # spill
13c     imull   R11, R10    # int
140     movl    [rsp + #52], R11    # spill
145     movl    R11, R8 # spill
148     addl    R11, #6 # int
14c     movdl   R10, XMM4   # spill
151     imull   R10, R11    # int
155     movl    [rsp + #56], R10    # spill
15a     movl    R10, R8 # spill
15d     addl    R10, #5 # int
161     movdl   R11, XMM6   # spill
166     imull   R11, R10    # int
16a     movl    [rsp + #60], R11    # spill
16f     movl    R11, R8 # spill
172     addl    R11, #4 # int
176     imull   RBX, R11    # int
17a     movl    R11, R8 # spill
17d     addl    R11, #3 # int
181     imull   RCX, R11    # int
185     movl    R10, R8 # spill
188     addl    R10, #2 # int
18c     imull   RDX, R10    # int
190     movl    R11, R8 # spill
193     incl    R11 # int
196     imull   R9, R11 # int
19a     addl    R9, [RSP + #32 (32-bit)]    # int
19f     addl    R9, RDX # int
1a2     addl    R9, RCX # int
1a5     addl    R9, RBX # int
1a8     addl    R9, [RSP + #60 (32-bit)]    # int
1ad     addl    R9, [RSP + #56 (32-bit)]    # int
1b2     addl    R9, [RSP + #52 (32-bit)]    # int
1b7     addl    R9, [RSP + #48 (32-bit)]    # int
1bc     movl    R10, R8 # spill
1bf     addl    R10, #9 # int
1c3     imull   R10, RSI    # int
1c7     addl    R10, R9 # int
1ca     addl    R10, RDI    # int
1cd     addl    R10, [RSP + #44 (32-bit)]   # int
1d2     movl    R11, R8 # spill
1d5     addl    R11, #12    # int
1d9     imull   R13, R11    # int
1dd     addl    R13, R10    # int
1e0     movl    R10, R8 # spill
1e3     addl    R10, #13    # int
1e7     imull   R10, [RSP + #40 (32-bit)]   # int
1ed     addl    R10, R13    # int
1f0     addl    RBP, R10    # int
1f3     addl    R14, RBP    # int
1f6     movl    R10, R8 # spill
1f9     addl    R10, #16    # int
1fd     cmpl    R10, #999999985
204     jl     B2   # loop end  P=1.000000 C=7419903.000000

এখানে [RSP + ...]মধ্যবর্তী ফলাফলগুলি সংরক্ষণ করা দরকার বলে আমরা এখানে স্ট্যাকের আরও অনেক "স্পিলিং" এবং আরও অ্যাক্সেস পর্যবেক্ষণ করি ।

সুতরাং প্রশ্নের উত্তর সহজ: জেআইটি প্রথম মামলার জন্য সর্বোত্তম সমাবেশ কোড উত্পন্ন করার 2 * (i * i)চেয়ে দ্রুততর 2 * i * i।

তবে অবশ্যই এটি স্পষ্ট যে প্রথম বা দ্বিতীয় সংস্করণ কোনওটিই ভাল নয়; লুপটি সত্যই ভেক্টরাইজেশন থেকে উপকৃত হতে পারে, যেহেতু কোনও x86-64 সিপিইউতে কমপক্ষে এসএসই 2 সমর্থন রয়েছে।

সুতরাং এটি অপ্টিমাইজারের একটি সমস্যা; যেমনটি প্রায়শই ঘটে থাকে, এটি খুব আক্রমণাত্মকভাবে তালিকাভুক্ত হয় এবং নিজেকে পায়ে গুলি করে, অন্য সমস্ত সুযোগ হারিয়ে যায় না।

প্রকৃতপক্ষে, আধুনিক x86-64 সিপিইউগুলি নির্দেশকে আরও মাইক্রো-অপস (µপস) এ বিভক্ত করে এবং রেজিস্টার নামকরণ, aches উপরে ক্যাশে এবং লুপ বাফারগুলির মতো বৈশিষ্ট্য সহ লুপ অপটিমাইজেশন অনুকূল পারফরম্যান্সের জন্য একটি সহজ সরল তালিকাভুক্ত হওয়ার চেয়ে অনেক বেশি জরিমানা লাগে। অ্যাগনার ফগের অপ্টিমাইজেশান গাইড অনুসারে :

গড় নির্দেশের দৈর্ঘ্য 4 বাইটের বেশি হলে µ শীর্ষের ক্যাশের কারণে পারফরম্যান্সে লাভটি যথেষ্ট বিবেচ্য হতে পারে। ওপ ক্যাশে ব্যবহারের অনুকূলকরণের নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলি বিবেচনা করা যেতে পারে:

  • নিশ্চিত করুন যে সমালোচনামূলক লুপগুলি উপরের ক্যাশে ফিট করার জন্য যথেষ্ট ছোট।
  • সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ লুপ এন্ট্রি এবং ফাংশন এন্ট্রি 32 দ্বারা সারিবদ্ধ করুন।
  • অপ্রয়োজনীয় লুপ আনرولিং এড়ান।
  • অতিরিক্ত লোড সময় রয়েছে এমন নির্দেশাবলী এড়িয়ে চলুন
    । । ।

এই লোডের সময়গুলি সম্পর্কে - এমনকি দ্রুততম L1D হিটের জন্য 4 টি চক্র , একটি অতিরিক্ত রেজিস্ট্রার এবং শীর্ষেও ব্যয় হয়, তাই হ্যাঁ, এমনকি মেমরির কয়েকটি অ্যাক্সেসও টাইট লুপগুলিতে কর্মক্ষমতা ক্ষতিগ্রস্থ করবে।

তবে ভেক্টরাইজেশনের সুযোগটিতে ফিরে আসুন - এটি কত দ্রুত হতে পারে তা দেখতে, আমরা জিসিসির সাথে অনুরূপ সি অ্যাপ্লিকেশন সংকলন করতে পারি , যা একে একে ভেক্টরাইজ করে (এভিএক্স 2 প্রদর্শিত হয়, এসএসই 2 সমান) 2 :

  vmovdqa ymm0, YMMWORD PTR .LC0[rip]
  vmovdqa ymm3, YMMWORD PTR .LC1[rip]
  xor eax, eax
  vpxor xmm2, xmm2, xmm2
.L2:
  vpmulld ymm1, ymm0, ymm0
  inc eax
  vpaddd ymm0, ymm0, ymm3
  vpslld ymm1, ymm1, 1
  vpaddd ymm2, ymm2, ymm1
  cmp eax, 125000000      ; 8 calculations per iteration
  jne .L2
  vmovdqa xmm0, xmm2
  vextracti128 xmm2, ymm2, 1
  vpaddd xmm2, xmm0, xmm2
  vpsrldq xmm0, xmm2, 8
  vpaddd xmm0, xmm2, xmm0
  vpsrldq xmm1, xmm0, 4
  vpaddd xmm0, xmm0, xmm1
  vmovd eax, xmm0
  vzeroupper

রান সময় সহ:

  • এসএসই: 0.24 গুলি, বা 2 গুণ বেশি দ্রুত।
  • AVX: 0.15 s, বা 3 গুণ দ্রুত।
  • AVX2: 0.08 s, বা 5 গুণ দ্রুত।

1 জেআইটি উত্পন্ন সমাবেশের আউটপুট পেতে, একটি ডিবাগ জেভিএম পান এবং এর সাথে চালান-XX:+PrintOptoAssembly

2 সি সংস্করণটি -fwrapvপতাকাটির সাথে সংকলিত হয় , যা জিসিসিকে স্বাক্ষরিত পূর্ণসংখ্যার ওভারফ্লোটিকে দু'জনের পরিপূরক মোড়কের চারপাশে হিসাবে চিকিত্সা করতে সক্ষম করে।

— rustyx
সূত্র
11
সি উদাহরণে অপটিমাইজারের মুখোমুখি একক বৃহত্তম সমস্যা হ'ল স্বাক্ষরিত পূর্ণসংখ্যা ওভারফ্লো দ্বারা চালিত অপরিজ্ঞাত আচরণ। যা অন্যথায়, সম্ভবত কেবল একটি ধ্রুবক লোড করতে পারে কারণ সংকলনের সময় পুরো লুপটি গণনা করা যায়।
— দামন
44
@ ড্যামন অপরিশোধিত আচরণ অপটিমাইজারের জন্য কেন সমস্যা হবে? অপ্টিমাইজারটি ফলাফলটি গণনা করার চেষ্টা করার সময় যদি এটি উপচে পড়ে যায়, তার অর্থ হ'ল এটি চাইলেও এটি অপ্টিমাইজ করতে পারে, কারণ আচরণটি অনির্ধারিত।
13
@ রুনেমোরো: যদি অপ্টিমাইজার প্রমাণ করে যে ফাংশনটি কল করা অবশ্যম্ভাবীভাবে সংজ্ঞায়িত আচরণের ফলস্বরূপ হয় তবে এটি ধরে নিতে পারে যে ফাংশনটি কখনই ডাকা হবে না এবং এর জন্য কোনও শরীর নির্গত করবে না। অথবা কেবল কোনও retনির্দেশ প্রেরণ করুন, বা একটি লেবেল প্রেরণ করুন এবং কোনও পুনঃনির্দেশনা নির্দেশনা দেবেন না যাতে মৃত্যুদণ্ড কার্যকর হয়। যদিও জিসি প্রকৃতপক্ষে এটি ব্যবহার করে যখন এটি ইউবির মুখোমুখি হয়। উদাহরণস্বরূপ: কেন অপ্টিমাইজেশান দিয়ে রিট অদৃশ্য? । আপনি asm বুদ্ধিমান হয়েছে তা নিশ্চিত হওয়ার জন্য আপনি অবশ্যই সুসংহত কোডটি সংকলন করতে চান।
— পিটার কর্ডস
8
অক্ষম কোড-জেনের কারণে এটি সম্ভবত একটি সামনের শেষ ইউওপ থ্রুপুট বাধা n এমনকি এলএইএ mov/ / এর জন্য একটি পীফোল হিসাবে ব্যবহার করছে না add-immediate। যেমন movl RBX, R9/ addl RBX, #8হওয়া উচিত leal ebx, [r9 + 8], অনুলিপি এবং যুক্ত করতে 1 টি ইউওপ op বা leal ebx, [r9 + r9 + 16]করতে হবে ebx = 2*(r9+8)। হ্যাঁ, স্পিলিংয়ের বিন্দুতে তালিকাভুক্ত হওয়া বোবা এবং একইভাবে নির্দোষ ব্রেনিডেড কোডজেন যা পূর্ণসংখ্যার পরিচয় এবং সহযোগী পূর্ণসংখ্যার গণিতের সুবিধা নেয় না।
— পিটার কর্ডেস
7
ক্রমহ্রাসমান হ্রাসের জন্য ভেক্টরাইজেশন সি 2 ( bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-8078563 ) এ অক্ষম করা হয়েছিল , তবে এখন এটি পুনরায় সক্রিয় করার জন্য বিবেচনা করা হচ্ছে ( বাগস.ওপেনজডক.জাভা . net / ব্রাউজ / জেডিকে-8188313 )।
— , pron
131

গুণটি যখন হয় 2 * (i * i), জেভিএম 2লুপ থেকে গুণনটি বের করতে সক্ষম হয় , ফলস্বরূপ এই সমতুল্য কিন্তু আরও কার্যকর কোড:

int n = 0;
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
    n += i * i;
}
n *= 2;

কিন্তু যখন গুণটি হয় (2 * i) * i, জেভিএম এটিকে অপ্টিমাইজ করে না কারণ সংযোজনের আগে ধ্রুবক দ্বারা গুণ করা আর সঠিক হয় না।

আমি মনে করি কেন এই কারণটি এখানে কয়েকটি কারণ রয়েছে:

  • if (n == 0) n = 1উভয় সংস্করণে লুপের ফলাফলের শুরুতে একটি বিবৃতি যুক্ত করা কার্যকর হিসাবে কার্যকর হয়, যেহেতু গুণটি বের করে দেওয়ার ফলে আর ফলাফলটি হবে না বলে গ্যারান্টি দেয় fact
  • অপ্টিমাইজড সংস্করণ (2 দ্বারা গুণনটি বের করে) 2 * (i * i)সংস্করণটির ঠিক তত দ্রুত fast

এই পরীক্ষার কোডটি যা আমি এই সিদ্ধান্তগুলি আঁকতে ব্যবহার করেছি:

public static void main(String[] args) {
    long fastVersion = 0;
    long slowVersion = 0;
    long optimizedVersion = 0;
    long modifiedFastVersion = 0;
    long modifiedSlowVersion = 0;

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        fastVersion += fastVersion();
        slowVersion += slowVersion();
        optimizedVersion += optimizedVersion();
        modifiedFastVersion += modifiedFastVersion();
        modifiedSlowVersion += modifiedSlowVersion();
    }

    System.out.println("Fast version: " + (double) fastVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Slow version: " + (double) slowVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Optimized version: " + (double) optimizedVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Modified fast version: " + (double) modifiedFastVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Modified slow version: " + (double) modifiedSlowVersion / 1000000000 + " s");
}

private static long fastVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * (i * i);
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long slowVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * i * i;
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long optimizedVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += i * i;
    }
    n *= 2;
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long modifiedFastVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        if (n == 0) n = 1;
        n += 2 * (i * i);
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long modifiedSlowVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        if (n == 0) n = 1;
        n += 2 * i * i;
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

এবং ফলাফল এখানে:

Fast version: 5.7274411 s
Slow version: 7.6190804 s
Optimized version: 5.1348007 s
Modified fast version: 7.1492705 s
Modified slow version: 7.2952668 s
3
আমি মনে করি অপ্টিমাইজড n *= 2000000000;
— সংস্করণে
4
@ স্টেফানসআর্যা - নং যেখানে সীমা 4 এর ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন এবং আমরা গণনা করার চেষ্টা করছি 2*1*1 + 2*2*2 + 2*3*3। এটি সুস্পষ্ট যে গণনা 1*1 + 2*2 + 3*3এবং 2 দ্বারা গুণন করা সঠিক, যেখানে 8 দ্বারা গুণ করা হবে না।
— মার্টিন বোনার
5
গণিতের সমীকরণটি ঠিক এরকমই ছিল 2(1²) + 2(2²) + 2(3²) = 2(1² + 2² + 3²)। এটি খুব সাধারণ ছিল এবং আমি কেবল এটি ভুলে গিয়েছিলাম কারণ লুপের বৃদ্ধি।
— স্টেফানসআর্যা
5
আপনি যদি কোনও ডিবাগ জেভিএম ব্যবহার করে অ্যাসেমবিলিটি মুদ্রণ করেন তবে এটি সঠিক বলে মনে হয় না। আপনি লুপে একগুচ্ছ সল ..., # 1 দেখতে পাবেন যা 2 দ্বারা গুণিত হয়। মজার বিষয় হল, ধীর সংস্করণটি লুপে বহুগুণ হিসাবে উপস্থিত হবে না।
— ড্যানিয়েল বার্লিন 4
2
কেন জেভিএম ফ্যাক্টরটি 2 থেকে বের করে 2 * (i * i)কিন্তু থেকে পাওয়া যায় না (2 * i) * i? আমি তাদের সমতুল্য মনে করব (এটি আমার খারাপ ধারণা হতে পারে)। যদি তা হয় তবে জেভিএম অপ্টিমাইজ করার আগে অভিব্যক্তিটিকে ক্যানোনিকালাইজ করবে না?
— রেডস্পাইকিথিং
41

বাইট কোডগুলি: https://cs.nyu.edu/courses/fall00/V22.0201-001/jvm2.html বাইট কোড ভিউয়ার: https://github.com/Konloch/bytecode- ভিউয়ার

আমার জেডিকে (উইন্ডোজ 10 64 বিট, 1.8.0_65-বি 17) আমি পুনরুত্পাদন এবং ব্যাখ্যা করতে পারি:

public static void main(String[] args) {
    int repeat = 10;
    long A = 0;
    long B = 0;
    for (int i = 0; i < repeat; i++) {
        A += test();
        B += testB();
    }

    System.out.println(A / repeat + " ms");
    System.out.println(B / repeat + " ms");
}


private static long test() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        n += multi(i);
    }
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += multi(i);
    }
    long ms = (System.currentTimeMillis() - startTime);
    System.out.println(ms + " ms A " + n);
    return ms;
}


private static long testB() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        n += multiB(i);
    }
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += multiB(i);
    }
    long ms = (System.currentTimeMillis() - startTime);
    System.out.println(ms + " ms B " + n);
    return ms;
}

private static int multiB(int i) {
    return 2 * (i * i);
}

private static int multi(int i) {
    return 2 * i * i;
}

আউটপুট:

...
405 ms A 785527736
327 ms B 785527736
404 ms A 785527736
329 ms B 785527736
404 ms A 785527736
328 ms B 785527736
404 ms A 785527736
328 ms B 785527736
410 ms
333 ms

তাহলে কেন? বাইট কোডটি হ'ল:

 private static multiB(int arg0) { // 2 * (i * i)
     <localVar:index=0, name=i , desc=I, sig=null, start=L1, end=L2>

     L1 {
         iconst_2
         iload0
         iload0
         imul
         imul
         ireturn
     }
     L2 {
     }
 }

 private static multi(int arg0) { // 2 * i * i
     <localVar:index=0, name=i , desc=I, sig=null, start=L1, end=L2>

     L1 {
         iconst_2
         iload0
         imul
         iload0
         imul
         ireturn
     }
     L2 {
     }
 }

পার্থক্য হচ্ছে: বন্ধনী সহ (2 * (i * i) ):

  • ধাক্কা কনস্ট স্ট্যাক
  • স্থানীয় স্ট্যাক উপর ধাক্কা
  • স্থানীয় স্ট্যাক উপর ধাক্কা
  • স্ট্যাকের শীর্ষগুণ
  • স্ট্যাকের শীর্ষগুণ

বন্ধনী ছাড়া ( 2 * i * i):

  • ধাক্কা কনস্ট স্ট্যাক
  • স্থানীয় স্ট্যাক উপর ধাক্কা
  • স্ট্যাকের শীর্ষগুণ
  • স্থানীয় স্ট্যাক উপর ধাক্কা
  • স্ট্যাকের শীর্ষগুণ

স্ট্যাকের মধ্যে সমস্ত লোড করা এবং তারপরে পিছনে কাজ করা স্ট্যাক লাগানো এবং এটি চালানোয়ের মধ্যে স্যুইচ করার চেয়ে দ্রুত।

— DSchmidt
সূত্র
তবে কেন পুশ-পুশ-মাল্টিপল্টি-গুনটি পুশ-মাল্টিপল-পুশ-গুনটির চেয়ে দ্রুত?
— m0skit0
35

ক্যাস্পার্ড গৃহীত উত্তরের একটি মন্তব্যে জিজ্ঞাসা করেছিলেন:

জাভা এবং সি উদাহরণগুলি রেজিস্ট্রারের নামগুলি বেশ আলাদাভাবে ব্যবহার করে। উভয়ই AMD64 ISA ব্যবহারের উদাহরণ?

xor edx, edx
xor eax, eax
.L2:
mov ecx, edx
imul ecx, edx
add edx, 1
lea eax, [rax+rcx*2]
cmp edx, 1000000000
jne .L2

মন্তব্যে এর উত্তর দেওয়ার মতো যথেষ্ট খ্যাতি আমার নেই, তবে এগুলি একই আইএসএ। এটি উল্লেখ করার মতো যে জিসিসি সংস্করণটি 32-বিট পূর্ণসংখ্যার যুক্তি ব্যবহার করে এবং জেভিএম সংকলিত সংস্করণটি অভ্যন্তরীণভাবে 64-বিট পূর্ণসংখ্যার লজিক ব্যবহার করে।

আর 8 থেকে আর 15 কেবলমাত্র নতুন এক্স 86_64 রেজিস্টার । EAX থেকে EDX হল RAX থেকে RDX সাধারণ উদ্দেশ্যে নিবন্ধগুলির নীচের অংশ। উত্তরের গুরুত্বপূর্ণ অংশটি হ'ল জিসিসি সংস্করণটি নিবন্ধভুক্ত নয়। এটি কেবল আসল মেশিন কোড লুপ প্রতি লুপের এক রাউন্ড কার্যকর করে। যদিও জেভিএম সংস্করণটির একটি দৈহিক লুপে লুপের 16 রাউন্ড রয়েছে (রাস্টিক্স উত্তরের উপর ভিত্তি করে, আমি সমাবেশটি পুনরায় ব্যাখ্যা করি নি)। লুপ বডিটি আসলে 16 গুণ বেশি লম্বা হওয়ায় আরও বেশি রেজিস্টার ব্যবহার করার একটি কারণ এটি।

— হতবুদ্ধি
সূত্র
2
খুব খারাপ জিসিসি লক্ষ্য করে না এটি *2লুপের বাইরে ডুবে যেতে পারে । যদিও এই ক্ষেত্রে এটি করা কোনও জয় নয়, কারণ এটি এলইএর সাথে নিখরচায় করছে doing ইন্টেল সিপিইউতে, lea eax, [rax+rcx*2]একই 1c লেটেন্সি রয়েছে add eax,ecx। যাইহোক, এএমডি সিপিইউগুলিতে যে কোনও আকারযুক্ত সূচক এলইএ ল্যাটেন্সিটি 2 চক্রে বৃদ্ধি করে। সুতরাং লুপ বহনকারী নির্ভরতা শৃঙ্খলা 2 চক্রের দৈর্ঘ্যে বৃদ্ধি পায়, যা রাইজনে বাধা হয়ে দাঁড়ায়। ( imul ecx,edxথাইপুট রাইজেনের প্রতি ঘড়ি প্রতি 1, এবং ইনটেলের)।
— পিটার কর্ডেস
31

প্রশ্নের কৌতূহলের সাথে সরাসরি সম্পর্কিত না হলেও, কৌতূহলের জন্য, আমি। নেট কোর ২.১, এক্স ,64, রিলিজ মোডে একই পরীক্ষা করেছি।

আকর্ষণীয় ফলাফল এখানে, ফোনের অন্ধকার দিক দিয়ে ঘটছে একই ধরণের ফোনেমেনাকে (অন্য উপায়ে) নিশ্চিত করে। কোড:

static void Main(string[] args)
{
    Stopwatch watch = new Stopwatch();

    Console.WriteLine("2 * (i * i)");

    for (int a = 0; a < 10; a++)
    {
        int n = 0;

        watch.Restart();

        for (int i = 0; i < 1000000000; i++)
        {
            n += 2 * (i * i);
        }

        watch.Stop();

        Console.WriteLine($"result:{n}, {watch.ElapsedMilliseconds} ms");
    }

    Console.WriteLine();
    Console.WriteLine("2 * i * i");

    for (int a = 0; a < 10; a++)
    {
        int n = 0;

        watch.Restart();

        for (int i = 0; i < 1000000000; i++)
        {
            n += 2 * i * i;
        }

        watch.Stop();

        Console.WriteLine($"result:{n}, {watch.ElapsedMilliseconds}ms");
    }
}

ফলাফল:

2 * (আমি * আমি)

  • ফলাফল: 119860736, 438 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 433 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 437 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 435 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 436 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 435 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 435 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 439 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 436 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 437 এমএস

2 * আমি * আমি

  • ফলাফল: 119860736, 417 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 417 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 417 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 418 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 418 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 417 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 418 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 416 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 417 এমএস
  • ফলাফল: 119860736, 418 এমএস
— Alnsal Ersöz
সূত্র
1
যদিও এটি প্রশ্নের উত্তর নয়, এটির সাথে মান যুক্ত হয়। বলা হচ্ছে, যদি আপনার পোস্টের জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে দয়া করে কোনও অফ-সাইট সংস্থার সাথে লিঙ্ক না করে পোস্টে ইন-লাইন করুন । লিঙ্কগুলি মারা যায়।
— জারেড স্মিথ
1
প্রতিক্রিয়াটির জন্য ধন্যবাদ জার্ডস্মিথ আপনার উল্লিখিত লিঙ্কটি বিবেচনা করে "ফলাফল" লিঙ্কটি হয়, সেই চিত্রটি কোনও অফ-সাইট উত্স নয়। আমি এটি নিজস্ব প্যানেলের মাধ্যমে স্ট্যাকওভারফ্লোতে আপলোড করেছি।
— alnsal Ersöz
1
এটি ইমগুরের একটি লিঙ্ক, তাই হ্যাঁ, এটি হ'ল আপনি কীভাবে লিঙ্কটি যুক্ত করেছেন তা বিবেচ্য নয়। কিছু কনসোল আউটপুট অনুলিপি-পেস্ট করা সম্পর্কে এতটা কঠিন তা আমি দেখতে ব্যর্থ।
— জারেড স্মিথ
5
এটি অন্য উপায়ে বাদে
— লিপি
2
@ স্যামবি এটি এখনও ইমগুর ডটকম ডোমেইনে রয়েছে যার অর্থ এটি কেবল ইমগুরের মতো বেঁচে থাকবে।
— p91পল
21

আমি একই রকম ফলাফল পেয়েছি:

2 * (i * i): 0.458765943 s, n=119860736
2 * i * i: 0.580255126 s, n=119860736

উভয় লুপ একই প্রোগ্রামে থাকলে বা প্রতিটি পৃথক। জাভা ফাইল / .ক্লাসে ছিলাম, আলাদাভাবে চালানো হলে আমি একই ফলাফল পেয়েছি ।

অবশেষে, এখানে javap -c -v <.java>প্রতিটিের পচন রচনা রয়েছে:

     3: ldc           #3                  // String 2 * (i * i):
     5: invokevirtual #4                  // Method java/io/PrintStream.print:(Ljava/lang/String;)V
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
    11: lstore_1
    12: iconst_0
    13: istore_3
    14: iconst_0
    15: istore        4
    17: iload         4
    19: ldc           #6                  // int 1000000000
    21: if_icmpge     40
    24: iload_3
    25: iconst_2
    26: iload         4
    28: iload         4
    30: imul
    31: imul
    32: iadd
    33: istore_3
    34: iinc          4, 1
    37: goto          17

বনাম

     3: ldc           #3                  // String 2 * i * i:
     5: invokevirtual #4                  // Method java/io/PrintStream.print:(Ljava/lang/String;)V
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
    11: lstore_1
    12: iconst_0
    13: istore_3
    14: iconst_0
    15: istore        4
    17: iload         4
    19: ldc           #6                  // int 1000000000
    21: if_icmpge     40
    24: iload_3
    25: iconst_2
    26: iload         4
    28: imul
    29: iload         4
    31: imul
    32: iadd
    33: istore_3
    34: iinc          4, 1
    37: goto          17

এফওয়াইআই -

java -version
java version "1.8.0_121"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_121-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.121-b13, mixed mode)
— paulsm4
সূত্র
1
একটি ভাল উত্তর এবং সম্ভবত আপনি মুছে ফেলাতে ভোট দিতে পারেন - stackoverflow.com/a/53452836/1746118 ... পার্শ্ব নোট - আমি যাইহোক ডাউনভাইটার নই।
— নামান
@ নালপয়েন্টার - আমি সম্মত আমি অবশ্যই মুছে ফেলতে চাই, যদি আমি পারতাম। "উল্লেখযোগ্য" এর একটি পরিমাণগত সংজ্ঞা দেওয়ার জন্য আমি
— স্টেফানকে
— ভুলটি
2
একটি ডিবাগ jre পান এবং সাথে চালান -XX:+PrintOptoAssembly। অথবা কেবল ভিটিউন বা একইভাবে ব্যবহার করুন।
— rustyx
1
@ রুস্টিক্স - যদি সমস্যাটি জেআইটি বাস্তবায়ন হয় ... তবে সম্পূর্ণ ডিফারেন্ট জেআরইর "ডিবাগ সংস্করণ পাওয়া" অগত্যা সহায়তা দিচ্ছে না। তবুও: এটি আপনার জেআরইতে আপনার জেআইটি বিচ্ছিন্ন করার সাথে ওপরের জেআরই এবং খনি সম্পর্কে আচরণের ব্যাখ্যা দেয় বলে মনে হয় found এবং অন্যান্য জেআরইর কেন "আলাদাভাবে" আচরণ করে তাও ব্যাখ্যা করে। +1: দুর্দান্ত গোয়েন্দা কাজের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ!
— পলস্ম 4
18

জাভা 11 ব্যবহার করে আকর্ষণীয় পর্যবেক্ষণ এবং নীচের ভিএম বিকল্পের সাথে আনলোলিং লুপটি বন্ধ করে দেওয়া:

-XX:LoopUnrollLimit=0

2 * (i * i)অভিব্যক্তিযুক্ত লুপটি আরও কমপ্যাক্ট নেটিভ কোড 1 এর ফলাফল দেয় :

L0001: add    eax,r11d
       inc    r8d
       mov    r11d,r8d
       imul   r11d,r8d
       shl    r11d,1h
       cmp    r8d,r10d
       jl     L0001

2 * i * iসংস্করণের সাথে তুলনা করুন :

L0001: add    eax,r11d
       mov    r11d,r8d
       shl    r11d,1h
       add    r11d,2h
       inc    r8d
       imul   r11d,r8d
       cmp    r8d,r10d
       jl     L0001

জাভা সংস্করণ:

java version "11" 2018-09-25
Java(TM) SE Runtime Environment 18.9 (build 11+28)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM 18.9 (build 11+28, mixed mode)

বেঞ্চমার্ক ফলাফল:

Benchmark          (size)  Mode  Cnt    Score     Error  Units
LoopTest.fast  1000000000  avgt    5  694,868 ±  36,470  ms/op
LoopTest.slow  1000000000  avgt    5  769,840 ± 135,006  ms/op

বেঞ্চমার্ক উত্স কোড:

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Thread)
@Fork(1)
public class LoopTest {

    @Param("1000000000") private int size;

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(LoopTest.class.getSimpleName())
            .jvmArgs("-XX:LoopUnrollLimit=0")
            .build();
        new Runner(opt).run();
    }

    @Benchmark
    public int slow() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++)
            n += 2 * i * i;
        return n;
    }

    @Benchmark
    public int fast() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++)
            n += 2 * (i * i);
        return n;
    }
}

1 - ভিএম বিকল্পগুলি ব্যবহৃত: -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintAssembly -XX:LoopUnrollLimit=0

— ওলেকসান্ডার পাইরোহভ
সূত্র
2
বাহ, এটা কিছু ব্রেনডেড asm। এটি গণনা i করার জন্য অনুলিপি করার আগে বৃদ্ধি করার পরিবর্তে 2*iএটি এটি পরে করে তাই এর জন্য অতিরিক্ত add r11d,2নির্দেশের প্রয়োজন। (প্লাস এটা ব্যার্থ add same,sameদরজার ফুটো পরিবর্তে shl1 (আরও পোর্ট অ্যাড রান)। এটি একটি কর্মদিবসের দরজার ফুটো ব্যার্থ x*2 + 2( lea r11d, [r8*2 + 2]) যদি এটা সত্যিই কিছু পাগল নির্দেশ-সিডিউলিং কারণে যাতে কিছু করতে চায়। আমরা ইতিমধ্যে থেকে দেখতে পারে এলআরএ-র নিবন্ধভুক্ত সংস্করণটি এখানে উভয় লুপের মতোই প্রচুর পরিমাণে উওপের জন্য ব্যয় করেছিল
— পিটার
2
lea eax, [rax + r11 * 2]2 টি নির্দেশাবলী (উভয় লুপগুলিতে) প্রতিস্থাপন করবে যদি জেআইটি সংকলক দীর্ঘমেয়াদী লুপগুলিতে সেই অপ্টিমাইজেশনটি সন্ধান করার জন্য সময় পেত। আগাম কোনও সময়ের সংকলক এটি খুঁজে পেত। (যদি না হয় কেবলমাত্র এএমডি-তে সুর দেওয়া হয়, যেখানে স্কেলড-ইনডেক্স এলইএর 2 টি চক্রের বিলম্ব রয়েছে তাই সম্ভবত এটি মূল্যহীন নয়))
— পিটার কর্ডেস
15

আমি ডিফল্ট আরকিটাইপ ব্যবহার করে একটি জেএমএইচ চেষ্টা করেছি: আমিও রুনেমোরো এর ব্যাখ্যার ভিত্তিতে একটি অনুকূলিত সংস্করণ যুক্ত করেছি ।

@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 2)
@Fork(1)
@Measurement(iterations = 10)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
//@BenchmarkMode({ Mode.All })
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class MyBenchmark {
  @Param({ "100", "1000", "1000000000" })
  private int size;

  @Benchmark
  public int two_square_i() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += 2 * (i * i);
    }
    return n;
  }

  @Benchmark
  public int square_i_two() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += i * i;
    }
    return 2*n;
  }

  @Benchmark
  public int two_i_() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += 2 * i * i;
    }
    return n;
  }
}

ফলাফল এখানে:

Benchmark                           (size)  Mode  Samples          Score   Score error  Units
o.s.MyBenchmark.square_i_two           100  avgt       10         58,062         1,410  ns/op
o.s.MyBenchmark.square_i_two          1000  avgt       10        547,393        12,851  ns/op
o.s.MyBenchmark.square_i_two    1000000000  avgt       10  540343681,267  16795210,324  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_                 100  avgt       10         87,491         2,004  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_                1000  avgt       10       1015,388        30,313  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_          1000000000  avgt       10  967100076,600  24929570,556  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i           100  avgt       10         70,715         2,107  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i          1000  avgt       10        686,977        24,613  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i    1000000000  avgt       10  652736811,450  27015580,488  ns/op

আমার পিসিতে ( কোর আই 760 - এটি আমার স্মার্টফোনে পড়া ছাড়া অনেক কিছুই করছে না):

  • n += i*iতারপর n*2প্রথম হয়
  • 2 * (i * i) দ্বিতীয় হয়।

জেভিএম স্পষ্টভাবে কোনও মানুষের চেয়ে একইভাবে অনুকূল নয় (রুনেমোর জবাবের ভিত্তিতে)।

এখন, বাইটকোড পড়া: javap -c -v ./target/classes/org/sample/MyBenchmark.class

  • 2 * (আমি * আমি) (বাম) এবং 2 * আমি * আমি (ডান) এর মধ্যে পার্থক্য এখানে: https://www.diffchecker.com/cvSFppWI
  • 2 * (আমি * আমি) এবং এখানে অনুকূলিত সংস্করণের মধ্যে পার্থক্য: https://www.diffchecker.com/I1XFu5dP

আমি বাইটকোডে বিশেষজ্ঞ নই, তবে আমরা আমাদের iload_2আগে imul: সম্ভবত আপনি যেখানে পার্থক্যটি পেয়েছেন: আমি ধরে নিতে পারি যে জেভিএম iদু'বার পড়ার জন্য অনুকূলিত করেছে ( iইতিমধ্যে এখানে রয়েছে, আবার এটি লোড করার দরকার নেই) যতক্ষণ না 2*i*iপারে ' টি।

— NoDataFound
সূত্র
4
AFAICT বাইটকোড পারফরম্যান্সের জন্য বেশ অপ্রাসঙ্গিক, এবং এর ভিত্তিতে আমি কী দ্রুত তা অনুমান করার চেষ্টা করব না। এটি কেবল জেআইটি সংকলকের সোর্স কোড ... নিশ্চিত অর্থ সংরক্ষণ-পুনর্নির্মাণ উত্স কোড লাইনগুলি ফলাফলের কোডটি পরিবর্তন করতে পারে এবং এর দক্ষতা পরিবর্তন করতে পারে, তবে এটি সমস্ত অপ্রত্যাশিত।
— মার্টিনাস
13

একটি সংযোজন আরও। আমি আইবিএম থেকে সর্বশেষ জাভা 8 জেভিএম ব্যবহার করে পরীক্ষার প্রতিশোধ নিয়েছি:

java version "1.8.0_191"
Java(TM) 2 Runtime Environment, Standard Edition (IBM build 1.8.0_191-b12 26_Oct_2018_18_45 Mac OS X x64(SR5 FP25))
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)

এবং এটি খুব অনুরূপ ফলাফল দেখায়:

0.374653912 s
n = 119860736
0.447778698 s
n = 119860736

(2 * আমি * আমি ব্যবহার করে দ্বিতীয় ফলাফল)।

আকর্ষণীয় যথেষ্ট, একই মেশিনে চলার সময়, তবে ওরাকল জাভা ব্যবহার করে:

Java version "1.8.0_181"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_181-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.181-b13, mixed mode)

ফলাফলগুলি খানিকটা ধীর গতিতে:

0.414331815 s
n = 119860736
0.491430656 s
n = 119860736

দীর্ঘ গল্প সংক্ষিপ্ত: এমনকি হটস্পট পদার্থের ছোটখাটো সংস্করণ সংখ্যাও এখানে, কারণ জেআইটি বাস্তবায়নের মধ্যে সূক্ষ্ম পার্থক্যের উল্লেখযোগ্য প্রভাব থাকতে পারে।

— GhostCat
সূত্র
5

যুক্ত করার দুটি পদ্ধতি কিছুটা আলাদা বাইট কোড উত্পন্ন করে:

  17: iconst_2
  18: iload         4
  20: iload         4
  22: imul
  23: imul
  24: iadd

জন্য 2 * (i * i)বনাম:

  17: iconst_2
  18: iload         4
  20: imul
  21: iload         4
  23: imul
  24: iadd

জন্য 2 * i * i ।

এবং এর মতো জেএমএইচ বেঞ্চমার্ক ব্যবহার করার সময় :

@Warmup(iterations = 5, batchSize = 1)
@Measurement(iterations = 5, batchSize = 1)
@Fork(1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class MyBenchmark {

    @Benchmark
    public int noBrackets() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            n += 2 * i * i;
        }
        return n;
    }

    @Benchmark
    public int brackets() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            n += 2 * (i * i);
        }
        return n;
    }

}

পার্থক্যটি পরিষ্কার:

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 11, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 11+28
# VM options: <none>

Benchmark                      (n)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MyBenchmark.brackets    1000000000  avgt    5  380.889 ± 58.011  ms/op
MyBenchmark.noBrackets  1000000000  avgt    5  512.464 ± 11.098  ms/op

আপনি যা পর্যবেক্ষণ করছেন তা সঠিক এবং আপনার বেঞ্চমার্কিং শৈলীর একমাত্র ব্যতিক্রম নয় (যেমন কোনও উষ্ণতা নেই, দেখুন আমি কীভাবে জাভাতে একটি সঠিক মাইক্রো-বেঞ্চমার্ক লিখব? )

গ্রাল দিয়ে আবার দৌড়ানো:

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 11, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 11+28
# VM options: -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+EnableJVMCI -XX:+UseJVMCICompiler

Benchmark                      (n)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MyBenchmark.brackets    1000000000  avgt    5  335.100 ± 23.085  ms/op
MyBenchmark.noBrackets  1000000000  avgt    5  331.163 ± 50.670  ms/op

আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে ফলাফলগুলি খুব কাছাকাছি রয়েছে, যার অর্থ উপলব্ধি হয়, যেহেতু গ্রাল সামগ্রিকভাবে আরও ভাল পারফর্মিং, আরও আধুনিক, সংকলক।

সুতরাং এটি সত্যিই ঠিক জেআইটি সংকলক একটি নির্দিষ্ট কোডের টুকরোটিকে অনুকূল করতে পারে এবং এটির যৌক্তিক কোনও কারণ নেই।

— জর্ন ভার্নি
সূত্র
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.