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Net 4.6 RC x64 は x86 (リリース バージョン) の 2 倍遅い:

次のコードを検討してください。

class SpectralNorm
{
    public static void Main(String[] args)
    {
        int n = 5500;
        if (args.Length > 0) n = Int32.Parse(args[0]);

        var spec = new SpectralNorm();
        var watch = Stopwatch.StartNew();
        var res = spec.Approximate(n);

        Console.WriteLine("{0:f9} -- {1}", res, watch.Elapsed.TotalMilliseconds);
    }

    double Approximate(int n)
    {
        // create unit vector
        double[] u = new double[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) u[i] = 1;

        // 20 steps of the power method
        double[] v = new double[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) v[i] = 0;

        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            MultiplyAtAv(n, u, v);
            MultiplyAtAv(n, v, u);
        }

        // B=AtA         A multiplied by A transposed
        // v.Bv /(v.v)   eigenvalue of v 
        double vBv = 0, vv = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            vBv += u[i] * v[i];
            vv += v[i] * v[i];
        }

        return Math.Sqrt(vBv / vv);
    }


    /* return element i,j of infinite matrix A */
    double A(int i, int j)
    {
        return 1.0 / ((i + j) * (i + j + 1) / 2 + i + 1);
    }

    /* multiply vector v by matrix A */
    void MultiplyAv(int n, double[] v, double[] Av)
    {
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            Av[i] = 0;
            for (int j = 0; j < n; j++) Av[i] += A(i, j) * v[j];
        }
    }

    /* multiply vector v by matrix A transposed */
    void MultiplyAtv(int n, double[] v, double[] Atv)
    {
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            Atv[i] = 0;
            for (int j = 0; j < n; j++) Atv[i] += A(j, i) * v[j];
        }
    }

    /* multiply vector v by matrix A and then by matrix A transposed */
    void MultiplyAtAv(int n, double[] v, double[] AtAv)
    {
        double[] u = new double[n];
        MultiplyAv(n, v, u);
        MultiplyAtv(n, u, AtAv);
    }
}

私のマシンでは、x86 リリース バージョンが完了するまでに 4.5 秒かかり、x64 リリース バージョンは 9.5 秒かかります。x64 に必要な特定のフラグ/設定はありますか?

アップデート

この問題でRyuJITが役割を果たしていることがわかりました。app.configuseLegacyJitで有効にすると結果が異なり、今回は x64 の方が高速です。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<configuration>
  <startup>
    <supportedRuntime version="v4.0" sku=".NETFramework,Version=v4.6"/>
  </startup>
  <runtime>
    <useLegacyJit enabled="1" />
 </runtime>
</configuration>

アップデート

現在、この問題は CLR チームのcoreclr、問題 993に報告されています。

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パフォーマンス低下の理由はGitHubで回答されています。簡単に言えば、Intel でのみ再現され、Amd64 マシンでは再現されないようです。内部ループ操作

Av[i] += v[j] * A(i, j);

結果は

IN002a: 000093 lea      eax, [rax+r10+1]
IN002b: 000098 cvtsi2sd xmm1, rax
IN002c: 00009C movsd    xmm2, qword ptr [@RWD00]
IN002d: 0000A4 divsd    xmm2, xmm1
IN002e: 0000A8 movsxd   eax, edi
IN002f: 0000AB movaps   xmm1, xmm2
IN0030: 0000AE mulsd    xmm1, qword ptr [r8+8*rax+16]
IN0031: 0000B5 addsd    xmm0, xmm1
IN0032: 0000B9 movsd    qword ptr [rbx], xmm0

Cvtsi2sd は、xmm レジスターの上位バイトを変更せずに、下位 8 バイトの部分書き込みを行います。再現の場合、xmm1 は部分的に記述されていますが、コードの下にさらに xmm1 が使用されています。これにより、cvtsi2sd と xmm1 を使用する他の命令との間に誤った依存関係が作成され、命令の並列処理に影響します。実際、cvtsi2sd がパフォーマンスの回帰を修正する前に、"xorps xmm1, xmm1" を出力するように Int から Float へのキャストの codegen を変更します。

回避策: MultiplyAv/MultiplyAvt メソッドの乗算演算でオペランドの順序を逆にすると、パフォーマンスの低下も回避できます。

void MultiplyAv(int n, double[] v, double[] Av)
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        Av[i] = 0;
        for (int j = 0; j < n; j++)  
              Av[i] += v[j] * A(i, j);  //  order of operands reversed
    }
}
于 2015-05-15T19:59:48.797 に答える