C ++ 11を有効にするとstd :: vectorパフォーマンスが低下する


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C ++ 11を有効にすると、小さなC ++スニペットで興味深いパフォーマンスの低下が見つかりました。

#include <vector>

struct Item
{
  int a;
  int b;
};

int main()
{
  const std::size_t num_items = 10000000;
  std::vector<Item> container;
  container.reserve(num_items);
  for (std::size_t i = 0; i < num_items; ++i) {
    container.push_back(Item());
  }
  return 0;
}

g ++(GCC)4.8.2 20131219(プレリリース)とC ++ 03を使用すると、次のようになります。

milian:/tmp$ g++ -O3 main.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

        35.206824 task-clock                #    0.988 CPUs utilized            ( +-  1.23% )
                4 context-switches          #    0.116 K/sec                    ( +-  4.38% )
                0 cpu-migrations            #    0.006 K/sec                    ( +- 66.67% )
              849 page-faults               #    0.024 M/sec                    ( +-  6.02% )
       95,693,808 cycles                    #    2.718 GHz                      ( +-  1.14% ) [49.72%]
  <not supported> stalled-cycles-frontend 
  <not supported> stalled-cycles-backend  
       95,282,359 instructions              #    1.00  insns per cycle          ( +-  0.65% ) [75.27%]
       30,104,021 branches                  #  855.062 M/sec                    ( +-  0.87% ) [77.46%]
            6,038 branch-misses             #    0.02% of all branches          ( +- 25.73% ) [75.53%]

      0.035648729 seconds time elapsed                                          ( +-  1.22% )

一方、C ++ 11を有効にすると、パフォーマンスが大幅に低下します。

milian:/tmp$ g++ -std=c++11 -O3 main.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

        86.485313 task-clock                #    0.994 CPUs utilized            ( +-  0.50% )
                9 context-switches          #    0.104 K/sec                    ( +-  1.66% )
                2 cpu-migrations            #    0.017 K/sec                    ( +- 26.76% )
              798 page-faults               #    0.009 M/sec                    ( +-  8.54% )
      237,982,690 cycles                    #    2.752 GHz                      ( +-  0.41% ) [51.32%]
  <not supported> stalled-cycles-frontend 
  <not supported> stalled-cycles-backend  
      135,730,319 instructions              #    0.57  insns per cycle          ( +-  0.32% ) [75.77%]
       30,880,156 branches                  #  357.057 M/sec                    ( +-  0.25% ) [75.76%]
            4,188 branch-misses             #    0.01% of all branches          ( +-  7.59% ) [74.08%]

    0.087016724 seconds time elapsed                                          ( +-  0.50% )

誰かがこれを説明できますか?これまでのところ、私の経験では、STLはC ++ 11を有効にすることで高速化されました。移動セマンティクスに感謝します。

編集:提案されているように、container.emplace_back();代わりに使用すると、パフォーマンスはC ++ 03バージョンと同等になります。C ++ 03バージョンで同じようにするにはどうすればよいpush_backですか?

milian:/tmp$ g++ -std=c++11 -O3 main.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

        36.229348 task-clock                #    0.988 CPUs utilized            ( +-  0.81% )
                4 context-switches          #    0.116 K/sec                    ( +-  3.17% )
                1 cpu-migrations            #    0.017 K/sec                    ( +- 36.85% )
              798 page-faults               #    0.022 M/sec                    ( +-  8.54% )
       94,488,818 cycles                    #    2.608 GHz                      ( +-  1.11% ) [50.44%]
  <not supported> stalled-cycles-frontend 
  <not supported> stalled-cycles-backend  
       94,851,411 instructions              #    1.00  insns per cycle          ( +-  0.98% ) [75.22%]
       30,468,562 branches                  #  840.991 M/sec                    ( +-  1.07% ) [76.71%]
            2,723 branch-misses             #    0.01% of all branches          ( +-  9.84% ) [74.81%]

   0.036678068 seconds time elapsed                                          ( +-  0.80% )

1
コンパイルしてアセンブリすると、内部で何が行われているのかを確認できます。stackoverflow.com/questions/8021874/…
Cogwheel 2014年

8
C ++ 11バージョンに変更push_back(Item())するemplace_back()とどうなりますか?
Cogwheel 2014年

8
上記を参照してください。これにより、回帰が「修正」されます。それでも、なぜC ++ 03とC ++ 11の間でpush_backがパフォーマンスを低下させるのか疑問に思います。
milianw 2014年

1
@milianw間違ったプログラムをコンパイルしていたことがわかりました。コメントを無視します。

2
clang3.4を使用すると、C ++ 11バージョンの方が速くなり、C ++ 98バージョンの0.058に対して0.047秒でした
Praetorian

回答:


247

あなたの投稿に書いたオプションを使って、私のマシンで結果を再現できます。

ただし、リンク時の最適化も有効にすると(-fltoフラグもgcc 4.7.2に渡されます)、結果は同じになります。

(私は元のコードをでコンパイルしていますcontainer.push_back(Item());

$ g++ -std=c++11 -O3 -flto regr.cpp && perf stat -r 10 ./a.out 

 Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

         35.426793 task-clock                #    0.986 CPUs utilized            ( +-  1.75% )
                 4 context-switches          #    0.116 K/sec                    ( +-  5.69% )
                 0 CPU-migrations            #    0.006 K/sec                    ( +- 66.67% )
            19,801 page-faults               #    0.559 M/sec                  
        99,028,466 cycles                    #    2.795 GHz                      ( +-  1.89% ) [77.53%]
        50,721,061 stalled-cycles-frontend   #   51.22% frontend cycles idle     ( +-  3.74% ) [79.47%]
        25,585,331 stalled-cycles-backend    #   25.84% backend  cycles idle     ( +-  4.90% ) [73.07%]
       141,947,224 instructions              #    1.43  insns per cycle        
                                             #    0.36  stalled cycles per insn  ( +-  0.52% ) [88.72%]
        37,697,368 branches                  # 1064.092 M/sec                    ( +-  0.52% ) [88.75%]
            26,700 branch-misses             #    0.07% of all branches          ( +-  3.91% ) [83.64%]

       0.035943226 seconds time elapsed                                          ( +-  1.79% )



$ g++ -std=c++98 -O3 -flto regr.cpp && perf stat -r 10 ./a.out 

 Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

         35.510495 task-clock                #    0.988 CPUs utilized            ( +-  2.54% )
                 4 context-switches          #    0.101 K/sec                    ( +-  7.41% )
                 0 CPU-migrations            #    0.003 K/sec                    ( +-100.00% )
            19,801 page-faults               #    0.558 M/sec                    ( +-  0.00% )
        98,463,570 cycles                    #    2.773 GHz                      ( +-  1.09% ) [77.71%]
        50,079,978 stalled-cycles-frontend   #   50.86% frontend cycles idle     ( +-  2.20% ) [79.41%]
        26,270,699 stalled-cycles-backend    #   26.68% backend  cycles idle     ( +-  8.91% ) [74.43%]
       141,427,211 instructions              #    1.44  insns per cycle        
                                             #    0.35  stalled cycles per insn  ( +-  0.23% ) [87.66%]
        37,366,375 branches                  # 1052.263 M/sec                    ( +-  0.48% ) [88.61%]
            26,621 branch-misses             #    0.07% of all branches          ( +-  5.28% ) [83.26%]

       0.035953916 seconds time elapsed  

理由については、生成されたアセンブリコード(g++ -std=c++11 -O3 -S regr.cpp)を確認する必要があります。C ++ 11モードでは、生成されたコードは C ++ 98モードの場合よりもはるかに乱雑になり、関数のインライン展開は C ++ 11モードではデフォルトで
void std::vector<Item,std::allocator<Item>>::_M_emplace_back_aux<Item>(Item&&)
失敗しますinline-limit

この失敗したインラインには、ドミノ効果があります。この関数が呼び出されている(それはさえ呼ばれていません!)私たちが持っているので、準備することがないので:場合は、それが呼び出され、関数argments(Item.aItem.b)すでに適切な場所でなければなりません。これはかなり厄介なコードにつながります。

インライン化が成功した場合の生成コードの関連部分は次のとおりです。

.L42:
    testq   %rbx, %rbx  # container$D13376$_M_impl$_M_finish
    je  .L3 #,
    movl    $0, (%rbx)  #, container$D13376$_M_impl$_M_finish_136->a
    movl    $0, 4(%rbx) #, container$D13376$_M_impl$_M_finish_136->b
.L3:
    addq    $8, %rbx    #, container$D13376$_M_impl$_M_finish
    subq    $1, %rbp    #, ivtmp.106
    je  .L41    #,
.L14:
    cmpq    %rbx, %rdx  # container$D13376$_M_impl$_M_finish, container$D13376$_M_impl$_M_end_of_storage
    jne .L42    #,

これは、forループに最適でコンパクトです。ここで、これを失敗したインラインケースのケースと比較してみましょう。

.L49:
    testq   %rax, %rax  # D.15772
    je  .L26    #,
    movq    16(%rsp), %rdx  # D.13379, D.13379
    movq    %rdx, (%rax)    # D.13379, *D.15772_60
.L26:
    addq    $8, %rax    #, tmp75
    subq    $1, %rbx    #, ivtmp.117
    movq    %rax, 40(%rsp)  # tmp75, container.D.13376._M_impl._M_finish
    je  .L48    #,
.L28:
    movq    40(%rsp), %rax  # container.D.13376._M_impl._M_finish, D.15772
    cmpq    48(%rsp), %rax  # container.D.13376._M_impl._M_end_of_storage, D.15772
    movl    $0, 16(%rsp)    #, D.13379.a
    movl    $0, 20(%rsp)    #, D.13379.b
    jne .L49    #,
    leaq    16(%rsp), %rsi  #,
    leaq    32(%rsp), %rdi  #,
    call    _ZNSt6vectorI4ItemSaIS0_EE19_M_emplace_back_auxIIS0_EEEvDpOT_   #

このコードは雑然としており、ループでは前のケースよりも多くのことが行われています。関数の前にcall(最後の行を表示)、引数を適切に配置する必要があります。

leaq    16(%rsp), %rsi  #,
leaq    32(%rsp), %rdi  #,
call    _ZNSt6vectorI4ItemSaIS0_EE19_M_emplace_back_auxIIS0_EEEvDpOT_   #

これが実際に実行されることは決してありませんが、ループは以前のものを整理します。

movl    $0, 16(%rsp)    #, D.13379.a
movl    $0, 20(%rsp)    #, D.13379.b

これは厄介なコードにつながります。callインライン化が成功したために関数がない場合、ループ内のmove命令は2つだけであり、%rsp(スタックポインター)を使用しても問題はありません。ただし、インライン化が失敗した場合は、6つの移動が行われ、でかなり混乱し%rspます。

ちょうど私の理論を実証するために(に注意してください-finline-limit)、両方ともC ++ 11モードで:

 $ g++ -std=c++11 -O3 -finline-limit=105 regr.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

 Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

         84.739057 task-clock                #    0.993 CPUs utilized            ( +-  1.34% )
                 8 context-switches          #    0.096 K/sec                    ( +-  2.22% )
                 1 CPU-migrations            #    0.009 K/sec                    ( +- 64.01% )
            19,801 page-faults               #    0.234 M/sec                  
       266,809,312 cycles                    #    3.149 GHz                      ( +-  0.58% ) [81.20%]
       206,804,948 stalled-cycles-frontend   #   77.51% frontend cycles idle     ( +-  0.91% ) [81.25%]
       129,078,683 stalled-cycles-backend    #   48.38% backend  cycles idle     ( +-  1.37% ) [69.49%]
       183,130,306 instructions              #    0.69  insns per cycle        
                                             #    1.13  stalled cycles per insn  ( +-  0.85% ) [85.35%]
        38,759,720 branches                  #  457.401 M/sec                    ( +-  0.29% ) [85.43%]
            24,527 branch-misses             #    0.06% of all branches          ( +-  2.66% ) [83.52%]

       0.085359326 seconds time elapsed                                          ( +-  1.31% )

 $ g++ -std=c++11 -O3 -finline-limit=106 regr.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

 Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

         37.790325 task-clock                #    0.990 CPUs utilized            ( +-  2.06% )
                 4 context-switches          #    0.098 K/sec                    ( +-  5.77% )
                 0 CPU-migrations            #    0.011 K/sec                    ( +- 55.28% )
            19,801 page-faults               #    0.524 M/sec                  
       104,699,973 cycles                    #    2.771 GHz                      ( +-  2.04% ) [78.91%]
        58,023,151 stalled-cycles-frontend   #   55.42% frontend cycles idle     ( +-  4.03% ) [78.88%]
        30,572,036 stalled-cycles-backend    #   29.20% backend  cycles idle     ( +-  5.31% ) [71.40%]
       140,669,773 instructions              #    1.34  insns per cycle        
                                             #    0.41  stalled cycles per insn  ( +-  1.40% ) [88.14%]
        38,117,067 branches                  # 1008.646 M/sec                    ( +-  0.65% ) [89.38%]
            27,519 branch-misses             #    0.07% of all branches          ( +-  4.01% ) [86.16%]

       0.038187580 seconds time elapsed                                          ( +-  2.05% )

実際、その関数をインライン化するために少しだけ頑張ってみるようコンパイラーに要求すると、パフォーマンスの違いはなくなります。


それで、この物語から何を奪うのですか?失敗したインラインはコストが高くなる可能性があるため、コンパイラー機能を最大限に活用する必要があります。リンク時の最適化のみをお勧めします。これにより、プログラムのパフォーマンスが大幅に向上し(最大2.5倍)、-fltoフラグを渡すだけで済みました。それはかなり良い取引です!;)

ただし、インラインキーワードを使用してコードを破棄することはお勧めしません。コンパイラに何をするかを決定させます。(オプティマイザは、インラインキーワードをとにかく空白として扱うことができます。)


すばらしい質問です、+ 1!


3
注意:inline関数のインライン化とは関係ありません。「これをインライン化してください」ではなく、「定義済みインライン」を意味します。実際にインライン化を求める場合は、などを使用します__attribute__((always_inline))
Jon Purdy

2
@JonPurdy不正解です。たとえば、クラスのメンバー関数は暗黙的にインライン化されています。inlineまた、関数をインライン化するコンパイラへの要求でもあります。たとえば、インテルC ++コンパイラは、要求を満たさなかった場合にパフォーマンス警告を出すために使用されていました。(まだそうであるかどうか、私は最近iccをチェックしていません。)残念ながら、人々がコードを破棄しinlineて奇跡が起こるのを待っているのを見てきました。私は使用しません__attribute__((always_inline))。おそらく、コンパイラー開発者は、インライン化すべきこととすべきでないことをよく知っています。(ここでの反例にもかかわらず)
Ali

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@JonPurdy一方、クラスのメンバー関数ではない関数をインライン定義した場合、実際にインラインでマークする以外に選択肢がないため、リンカーから複数の定義エラーが発生します。それがあなたの意図したことなら、それでOKです。
Ali

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はい、そういう意味です。標準では、「inline指定子は、呼び出し時に関数本体のインライン置換を通常の関数呼び出しメカニズムよりも優先することを実装に示しています。」と述べています。(§7.1.2.2)ただし、inline関数がインライン化の適切な候補になることがよくあるのは、ほとんどの場合偶然であるため、その最適化を実行するために実装は必要ありません。したがって、明示的にしてコンパイラプラグマを使用することをお勧めします。
Jon Purdy 2014年

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@JonPurdy前半について:はい、それはオプティマイザはインラインキーワードをとにかく空白として扱うことが許可れていると私が言ったことを意味しています。コンパイラプラグマに関しては、それを使用しません。インラインにするかどうかに関係なく、リンク時の最適化に任せます。それはかなり良い仕事をします。また、回答でここで説明したこの問題を自動的に解決しました。
アリ
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