简单的处理方法是直接拽到chrome://tracing里分析 一个简单的使用cout的hello world的编译耗时如下图所示...
生成LLVM IR:CodeGen 将语法树从顶至下遍历翻译成 IR 代码 生成汇编:将 IR 代码转变成汇编代码 生成目标文件:汇编器将汇编代码转变成机器代码 可以看到,从源文件到目标文件的编译过程中做了大量工作,如果一个源文件新增了一行代码,那么所有研发同学 build 时都要按照这些步骤重新走一遍,增加了大量重复耗时。 dolphin...
静态变量是低效的,当一块数据被反复读写,其数据会留在CPU的一级缓存(Cache)中 代码冗余度 避免大的循环,循环中避免判断语句 在写程序过程中,最影响代码运行速度的往往都是循环语句,我记得当时在写matlab的时候,处理大数据,都是禁止用循环的,特别是多层嵌套的循环语句。 其次,尽量将循环嵌套控制在 3 层以内,有研...
这段代码最复杂部分就讲完了。性能对比 下面我们来运行一下优化后代码，同上，还是在ubuntu下面使用gcc并且加了-O2优化选型，优化代码，编译运行，结果如下：可以看到合并函数耗时是0.000001秒，也就是1微秒，效率提升原来2倍。需要指出的是，有些编译器自动优化后，效果不一定有提升。提升这么点时间，有意义吗？真...
我在windows机器上写C语言代码,用cmake编译运行,用clock函数计时,用来判断程序运行时间。 二,分析难点 1,对于简单的情况,编译器很可能已经做了大量的优化,使得对比结果并不明显。 但是,这却并不代表我们可以完全依赖编译器。 2,代码的两种写法,在不同程度的编译优化下,哪种写法更快可能没有定论。
将编译产物和预编译制品(.o、.a、.so)“拼”成可执行文件,具体一些就是为main编译过程中每一个未定义的符号去编译产物中挨个寻找相应的实现代码,补全符号地址信息。 在编译耗时分析中也就应该对以上几个主要方面分别进行时间维度的评估,逐渐细化分析粒度确定时间瓶颈,直到某个文件、某个函数、某个模板才能有针对性...
我们来分析一下。 无用指令太多 所谓无用指令,是指不直接对所期望的结果产生影响的指令。 对于这段代码,我们期望的结果就是把数据都拷贝到I/O寄存器to中。那么,对于这个期望的结果来说,真正有用的代码,其实只有中间那一行赋值操作: 复制 *to=*from++; ...
代码冗余度 避免大的循环,循环中避免判断语句 在写程序过程中,最影响代码运行速度的往往都是循环语句,我记得当时在写matlab的时候,处理大数据,都是禁止用循环的,特别是多层嵌套的循环语句。 其次,尽量将循环嵌套控制在 3 层以内,有研究数据表明,当循环嵌套超过 3 层,程序员对循环的理解能力会极大地降低。同时,这样...
当提升 Python 程序性能是我们的目标时,Pareto 原则对我们帮助很大,即:程序百分之 80 的运行耗时是由百分之 20 的代码引起的。但如果不进行仔细的分析,那么是很难找到这百分之 20 的代码的。因此我们在使用 Cython 提升性能之前,分析整体业务逻辑是第一步。
gprof工具是通过在程序中插入性能分析代码来收集性能数据的,而这些性能分析代码是由编译器自动生成的,而不是由程序员手动添加的。 具体来说,当您在编译程序时加上-pg参数时,编译器会在程序中插入性能分析代码,以便在程序运行时收集性能数据。这些性能分析代码包括mcount函数和__gnu_profile_*函数等,它们会在程序的...