编译器优化如何影响缓存不友好的算法？
How can compiler optimizations affect on a cache-unfriendly algorithm?
我注意到 this question which is also comes from Agner Fog in Optimizing software in C++ 的代码中有一个有趣的行为，它简化了数据在缓存中的访问和存储方式（缓存关联性）。解释对我来说很清楚，但后来有人对 volatile...
也就是说，如果我们在矩阵声明中添加 volatile 限定符：volatile int mat[MATSIZE][MATSIZE]; 值 512 的 运行 宁时间显着 减少 ：2144 → 1562 微秒
正如我们所知，volatile 阻止编译器缓存该值（在 CPU 寄存器中），并在从程序的 POV 看来不需要时优化访问该值。
一个可能的版本假定计算过程只发生在 RAM 中，并且在 volatile 的情况下不使用 cpu 缓存。但另一方面，价值 513 的 运行 时间再次比 512 少 ：1490 μs...
遗憾的是，我无法确认 volatile 版本 运行ning 更快。我对 volatile 和 non-volatile 版本都进行了测试 运行，两者的时间比较可以在下图中看到。在为了优化代码而测量性能时，采取几个步骤（不仅仅是一两个步骤，而是在数千个范围内）并按照 Alexandrescu 的 Fastware 采用收集数据的模式 (https://en.wikipedia.org/wiki/Mode_(statistics)) 始终很重要。
有各种波峰和深谷，但看图表您不能得出波动更快的结论。
的确，编译器生成的代码是不同的，但没有到这种程度，你可以在https://godbolt.org/g/ILw3tg上查看
我注意到 this question which is also comes from Agner Fog in Optimizing software in C++ 的代码中有一个有趣的行为，它简化了数据在缓存中的访问和存储方式（缓存关联性）。解释对我来说很清楚，但后来有人对 volatile...
也就是说，如果我们在矩阵声明中添加 volatile 限定符：volatile int mat[MATSIZE][MATSIZE]; 值 512 的 运行 宁时间显着 减少 ：2144 → 1562 微秒
正如我们所知，volatile 阻止编译器缓存该值（在 CPU 寄存器中），并在从程序的 POV 看来不需要时优化访问该值。
一个可能的版本假定计算过程只发生在 RAM 中，并且在 volatile 的情况下不使用 cpu 缓存。但另一方面，价值 513 的 运行 时间再次比 512 少 ：1490 μs...
遗憾的是，我无法确认 volatile 版本 运行ning 更快。我对 volatile 和 non-volatile 版本都进行了测试 运行，两者的时间比较可以在下图中看到。在为了优化代码而测量性能时，采取几个步骤（不仅仅是一两个步骤，而是在数千个范围内）并按照 Alexandrescu 的 Fastware 采用收集数据的模式 (https://en.wikipedia.org/wiki/Mode_(statistics)) 始终很重要。
有各种波峰和深谷，但看图表您不能得出波动更快的结论。
的确，编译器生成的代码是不同的，但没有到这种程度，你可以在https://godbolt.org/g/ILw3tg上查看