2 次幂大小数据的性能优势？答案

【问题标题】：Performance advantages of powers-of-2 sized data?2 次幂大小数据的性能优势？
【发布时间】：2012-03-19 21:42:46
【问题描述】：

如果我的游戏有一个 3D 世界，而且世界很大，所以需要分成块，如果有的话，128 字节块是否有主要的性能优势，比如 150 字节块?显然，chunks 中的对象仍然是整数字节大小。

即chunks[128][128][128] 比 chunks[150][150][150] 或 chunks[112][112][112] 快吗？之后是否还有其他副作用，例如过多的 RAM 浪费？还有其他需要考虑的因素吗？

我只是看到将所有内容存储在大小为 2 的幂的变量和数组中是一种惯例，但我不确定它是否有任何优点，以及是否可以更好地使用更多的人类数字，例如100 或 150。

【问题讨论】：

我认为这取决于数组的类型。非字节类型可能需要内存对齐。
在这种情况下，块中的每个对象都是 16 位，或者可能是另一个 2 的幂数（绝对是整数字节）。我想知道拥有 150 个 16 位对象是否比拥有 128 个对象慢（注意仍然有同样多的对象，它们只会被分成更多的部分）
假设您有 1000 人要运送，而您有可容纳 50 人的巴士。你认为什么更好？将人分成 50 人一组，或者将他们分成 72 人（或 38 人或其他）一组，然后在挤满公共汽车之前分成几组？
想象人们戴着不同颜色的帽子。如果您按与公交车容量不同的数字对他们进行分组，则每辆公交车都会有戴着不同颜色帽子的人。对数组“维度”使用 2 的幂可以提高每个数组组（从 index 到就在 index + 1 之前）占用可以作为一个整体访问的一部分内存的机会。
作为警告：使用二次幂可能会导致超对齐冲突。请参阅 this 和 this。超级对齐（来自 2 步的幂）可以轻松地将性能提升 3 倍或更多。因此，您从换班换乘中获得的收益，很容易因缓存未命中和假混叠停顿而丢失（多次）。

【解决方案1】：

其他答案确实是正确的，即二次幂大小的数据将受益于使用移位而不是乘法。

然而，二次方尺寸数据有一个黑暗面。它会在你最意想不到的时候击中你。

查看以下两个问题/答案：

当您的数据集是二次方时，它们更有可能在内存中超级对齐。（这意味着它们的地址可能在大的 2 次方上具有相同的模数。）

虽然这看起来很可取，但它们可能会导致：

如果您阅读了上面链接的两个问题，您会发现对齐会导致超过 3 倍的减速 - 这可能远远超过您从使用轮班而不是乘法中获得的任何好处。

因此，与所有性能问题一样，您需要衡量、衡量、衡量......并准备好期待任何事情发生。

您提到您正在代表一个 3D 空间 - 这正是那种会表现出二次幂的跨步内存访问的情况，这可能会导致速度变慢。

【讨论】：

+1，缓存未命中比您为寻址所花费的几个周期要糟糕得多！
是的，我很惊讶没有人提到对齐是一个缺点。不在答案中，也不在 cmets 中——尤其是考虑到 loop question 已收到的大量关注。我会早点回答这个问题，但是当被问到时，那是我所在时区的半夜。所以直到现在才看到。
感谢您提及缓存问题！不用乘法也可以实现两个大小的非幂。移位和加法将为您提供块大小，例如 129 或 255。移位然后加/减。虽然，值得检查您的目标硬件不能像移位和加/减一样快地执行乘法运算。

【解决方案2】：

它并不是完全“更快”，而是更好地利用了可用内存，因为硬件和操作系统以最有可能是 2 的幂的大小为单位管理内存。由于对齐要求，分配小于 2 的幂的东西通常会导致内存浪费。

如果您深入研究分配器和操作系统内存管理器，您会发现它们以二次方大小管理所有内容。操作系统通常以页的形式管理进程的内存，现在页大小通常为4096字节。所以如果你要分配一块 4000 字节，操作系统仍然会分配 4096 字节，剩下的 96 字节将被浪费。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您通过以下方式访问数据：

chunks[150][150][150]
chucks[x][y][z] = 123;

然后处理器必须进行乘法运算（例如：z + 150 * (y + 150 * x) ...）获取地址。

如果您使用 2 的幂常量，那么编译器可以进行一些优化，并使用移位而不是乘法。新的 CPU 使得乘法相当快，所以效果微乎其微。

使用大表会导致大量缓存未命中。因此，较小的表可能比较大的表更快，即使较大的表也具有 2 次幂大小的尺寸，而较小的则不会。

【讨论】：

【解决方案4】：

2 的幂在软件中被大量使用，因为它是计算机使用的数基。

例如，操作系统将分配内存的块大小是 2 的幂，处理器中的缓存大小是 2 的幂，地址大小是 2 的幂等等。

还可以优化使用两个值的幂的运算 - 乘法或除法变成简单的位移。

基本上确保一切都使用 2 的幂可能会提高您的软件的性能，但通常编译器和/或操作系统会确保在您使用任意大小时以有效的方式利用您的数据。

【讨论】：

【解决方案5】：

可能更快，可能更慢，可能是相同的速度。仅通过查看代码很难给出正确的答案。所以答案是：测量它，更改代码，再次测量它。如果您的代码必须在不同的计算机上运行，请在每台计算机上进行测量。

我倾向于假设二次方对齐通常会带来严重的麻烦，并且使用比需要更多的内存对性能没有帮助。使用适合某个缓存的一小部分内存执行大量操作，然后切换到下一部分内存通常会有所帮助。访问连续的内存地址通常会有所帮助。四舍五入以便您可以使用向量运算通常会有所帮助。

【讨论】：