我正在用Java和C++编写各种等效程序,以比较两种语言的速度。这些程序在循环中进行大量的数学计算。
有趣的是,当我使用-O3
时,我发现C++击败了Java。当我使用-O2
时,Java胜过C++。
我应该使用哪种g++编译器优化来得出我的比较结论?
我知道这并不像听起来那样简单,但是我想对Java和C++之间的延迟/速度比较有一些见解。
最佳答案
-O3
在微基准测试中肯定会胜过-O2
,但是当您对更实际的应用程序(例如FIX引擎)进行基准测试时,您会发现-O2
在性能方面胜过-O3
。
据我所知,-O3
在编译小型和数学代码方面做得很好,但是对于更现实和大型的应用程序,它实际上可能比-O2
慢。通过尝试积极优化所有内容(即内联,向量化等),编译器将产生巨大的二进制文件,从而导致CPU缓存未命中(特别是指令缓存未命中)。这是Hotspot JIT选择不优化大型方法和/或非热点方法的原因之一。
需要注意的重要一件事是,JIT使用方法作为有资格进行优化的独立单元。在your previous questions中,您具有以下代码:
int iterations = stoi(argv[1]);
int load = stoi(argv[2]);
long long x = 0;
for(int i = 0; i < iterations; i++) {
long start = get_nano_ts(); // START clock
for(int j = 0; j < load; j++) {
if (i % 4 == 0) {
x += (i % 4) * (i % 8);
} else {
x -= (i % 16) * (i % 32);
}
}
long end = get_nano_ts(); // STOP clock
// (omitted for clarity)
}
cout << "My result: " << x << endl;
但是此代码对JIT不友好,因为该热代码段不在其自己的方法中。为了获得更大的JIT yield ,您应该使用自己的方法将代码块放入循环内。 您的方法执行热代码块,而不是热方法。包含
for
循环的方法可能仅被调用一次,因此JIT对此不会做任何事情。好吧,如果您将
-O3
用于微基准测试,您将获得惊人的快速结果,这对于大型和更复杂的应用程序将是不现实的。这就是为什么我认为法官使用-O2
而不是-O3
的原因。例如,our garbage-free Java FIX engine比C++ FIX引擎快,我不知道它们是使用-O0
,-O1
,-O2
,-O3
还是通过可执行链接将它们混合使用。从理论上讲,一个人可以有选择地将整个C++应用程序划分为可执行文件,选择哪些将使用
-O2
进行编译,哪些将使用-O3
进行编译。然后将所有内容链接到理想的二进制可执行文件中。但是实际上,这有多可行?热点选择的方法要简单得多。它说:
听着,我将每种方法视为独立的执行单元,而不是任何地方的任何代码块。如果该方法足够热(即经常调用)并且足够小,我将尝试积极优化它。
当然,这具有需要代码预热的缺点,但是它要简单得多,并且在大多数情况下对于实际/大型/复杂的应用程序会产生最佳结果。
最后但并非最不重要的一点是,如果您想使用
-O3
编译整个应用程序,则应该考虑这个问题:关于java - 在比较Java与C++的速度时,应该使用-O3或-O2编译C++代码吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/31227983/