perflab实验报告

课程实验报告课程名称：计算机组成与结构实验项目名称：perflab-handout专业班级：姓名：学号：指导教师：杨科华完成时间：2016年5月27日信息科学与工程学院实验题目：perflab程序性能调优实验目的：理解编译器，学习程序优化，从优化程序代码和程序执行速度两方面着手。实验要求：本次实验，要求针对每个函数、每个人均至少写出3种优化版本、并根据driver报告的结果进行性能分析实验环境:ubuntu-15.10、x32系统、VMwareworkstation实验内容及操作步骤：将下载下来的kernels.c中的rotate、smooth函数进行优化。rotate函数的作用是将图像逆时针旋转90°，smooth函数的作用是对于图像中的每一个像素点，取它和周围的像素点的平均值，让图片变得模糊。下面对代码进行逐一优化。源代码的CPE测试：1.Naive_rotate1)源代码:charnaive_rotate_descr[]=naive_rotate:Naivebaselineimplementation;voidnaive_rotate(intdim,pixel*src,pixel*dst){inti,j;for(i=0;idim;i++)for(j=0;jdim;j++)dst[RIDX(dim-1-j,i,dim)]=src[RIDX(i,j,dim)];}2）分析：这段代码的作用就是用一个双层循环将所有的像素进行行列调位、导致整幅图画进行了90度旋转。然而分析一下代码就能发现一个十分简单的优化方法：因为在最内层循环中，j的值每次都会改变，所以每执行一次赋值就要计算一次dim-1-j，算多了自然就慢了。我们可以利用简单的数学技巧改写公式，将赋值语句改成dst[RIDX(i,j,dim)]=src[RIDX(j,dim-i-1,dim)];这样就不用每次都计算了。3）优化代码1如下：charnaive_rotate_descr2[]=naive_rotate2:onlychangetheplaceofiandj;voidnaive_rotate2(intdim,pixel*src,pixel*dst){inti,j;for(i=0;idim;i++)for(j=0;jdim;j++)dst[RIDX(i,j,dim)]=src[RIDX(j,dim-i-1,dim)];//ichangeless}优化结果如下：这是一种最为简单的优化方案，由图可知，速度提升不大，性能优化结果也不是很好。再分析源代码，从cache友好性来分析，这个代码的效率机会很低，所以按照cache的大小，应在存储的时候进行32个像素依次存储（列存储）。做到cache友好这样就可以可以大幅度提高效率。4）优化代码2如下：charrotate_descr2[]=rotate2:version2breakinto4*4blocks;voidrotate2(intdim,pixel*src,pixel*dst){inti,j,ii,jj;for(ii=0;iidim;ii+=4)for(jj=0;jjdim;jj+=4)for(i=ii;iii+4;i++)for(j=jj;jjj+4;j++)dst[RIDX(dim-1-j,i,dim)]=src[RIDX(i,j,dim)];}优化结果如下：用分块的方式，进行优化。将整个程序分成4*4的小块，提高空间局部性5）优化代码3如下：charrotate_descr3[]=rotate3:version3breakinto32*32blocks;voidrotate3(intdim,pixel*src,pixel*dst){inti,j,ii,jj;for(ii=0;iidim;ii+=32)for(jj=0;jjdim;jj+=32)for(i=ii;iii+32;i++)for(j=jj;jjj+32;j++)dst[RIDX(dim-1-j,i,dim)]=src[RIDX(i,j,dim)];}优化结果如下：分成32*32块，提高空间局部性6）优化代码4如下：charrotate_descr4[]=rotate4:Currentworkingversion,usingpointerratherthancomputingaddress;voidrotate4(intdim,pixel*src,pixel*dst){inti;intj;inttmp1=dim*dim;inttmp2=dim*31;inttmp3=tmp1-dim;inttmp4=tmp1+32;inttmp5=dim+31;dst+=tmp3;for(i=0;idim;i+=32){for(j=0;jdim;j++){*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;dst++;src+=dim;*dst=*src;src++;src-=tmp2;dst-=tmp5;}src+=tmp2;dst+=tmp4;}}优化结果如下：用循环展开，分成32路并行来写2.Naive_smooth1)源代码charnaive_smooth_descr[]=naive_smooth:Naivebaselineimplementation;voidnaive_smooth(intdim,pixel*src,pixel*dst){inti,j;for(i=0;idim;i++)for(j=0;jdim;j++)dst[RIDX(i,j,dim)]=avg(dim,i,j,src);}CPES性能如下：2）分析这段代码很多次地调用avg函数，而avg函数内也频繁调用initialize_pixel_sum、accumulate_sum、assign_sum_to_pixel这几个函数，且含有2层for循环。虽然会以损害程序的模块性为代价，但消除函数调用的时间开销，得到的代码运行速度会快得多。所以，需要改写代码，不调用avg函数。3）优化代码1如下：charsmooth_descr1[]=smooth1:withlessfunccallandgrosslysimplifiedcalculationforcentralparts;voidsmooth1(intdim,pixel*src,pixel*dst){inti,j,ii,jj;pixel_sumsum;pixelcurrent_pixel,cp;for(j=0;jdim;j++){dst[RIDX(0,j,dim)]=avg(dim,0,j,src);dst[RIDX(dim-1,j,dim)]=avg(dim,dim-1,j,src);}for(i=0;idim;i++){dst[RIDX(i,0,dim)]=avg(dim,i,0,src);dst[RIDX(i,dim-1,dim)]=avg(dim,i,dim-1,src);}for(i=1;idim-1;i++)for(j=1;jdim-1;j++){sum.red=sum.green=sum.blue=0;for(ii=max(i-1,0);ii=min(i+1,dim-1);ii++)for(jj=max(j-1,0);jj=min(j+1,dim-1);jj++){cp=src[RIDX(ii,jj,dim)];sum.red+=cp.red;sum.green+=cp.green;sum.blue+=cp.blue;}current_pixel.red=sum.red/9;current_pixel.green=sum.green/9;current_pixel.blue=sum.blue/9;dst[RIDX(i,j,dim)]=current_pixel;}}优化结果如下：4）优化代码2如下：charsmooth_descr2[]=smooth2:testversion;voidsmooth2(intdim,pixel*src,pixel*dst){inti,j;//nousingavg()//cornersdst[RIDX(0,0,dim)].red=(src[RIDX(0,0,dim)].red+src[RIDX(1,0,dim)].red+src[RIDX(0,1,dim)].red+src[RIDX(1,1,dim)].red)2;dst[RIDX(0,0,dim)].blue=(src[RIDX(0,0,dim)].blue+src[RIDX(1,0,dim)].blue+src[RIDX(0,1,dim)].blue+src[RIDX(1,1,dim)].blue)2;dst[RIDX(0,0,dim)].green=(src[RIDX(0,0,dim)].green+src[RIDX(1,0,dim)].green+src[RIDX(0,1,dim)].green+src[RIDX(1,1,dim)].green)2;dst[RIDX(0,dim-1,dim)].red=(src[RIDX(0,dim-1,dim)].red+src[RIDX(1,dim-1,dim)].red+src[RIDX(0,dim-2,dim)].red+src[RIDX(1,dim-2,dim)].red)2;dst[RIDX(0,dim-1,dim)].blue=(src[RIDX(0,dim-1,dim)].blue+src[RIDX(1,dim-1,dim)].blue+src[RIDX(0,dim-2,dim)].blue+src[RIDX(1,dim-2,dim)].blue)2;dst[RIDX(0,dim-1,dim)].green=(src[RIDX(0,dim-1,dim)].green+src[RIDX(1,dim-1,dim)].green+src[RIDX(0,dim-2,dim)].green+src[RIDX(1,dim-2,dim)].green)2;dst[RIDX(dim-1,0,dim)].red=(src[RIDX(dim-1,0,dim)].red+src[RIDX(dim-2,0,