Почему отладчик Cachegrind показывает больше ссылок на данные, чем Callgrind, и как это влияет на производительность кода на Паскале с компилятором FreePascal

Delphi , ОС и Железо , Процессор

Влияние операций чтения и записи в памяти на производительность кода на Паскале

Производительность кода на языке Паскале может зависеть от множества факторов, включая выбор компилятора, оптимизации, а также особенности использования памяти и кэша процессора. В данной статье мы рассмотрим, как инструменты профилирования, такие как Cachegrind и Callgrind, могут помочь в анализе производительности кода, написанного на Паскале с использованием компилятора FreePascal.

Почему Cachegrind показывает больше ссылок на данные, чем Callgrind?

Инструменты профилирования, такие как Cachegrind и Callgrind, являются частью набора Valgrind и предназначены для анализа работы программы на уровне машинного кода. Cachegrind фокусируется на моделировании кэша и ТТР (транзисторно-транзисторной логики), в то время как Callgrind добавляет поддержку моделирования ветвлений.

При использовании Cachegrind для анализа программы на Паскале, собранной с помощью FreePascal, было замечено, что количество ссылок на данные (data references) значительно превышает ожидаемое. В частности, при выполнении простой программы, которая вычисляет псевдослучайное число с использованием алгоритма XORShift, Cachegrind сообщает о 6 миллиардах ссылок на данные, в то время как Callgrind показывает лишь 6 миллионов.

Подтвержденный ответ

Основная причина такого расхождения в данных может быть связана с особенностями работы компилятора FreePascal и его предпочтениями по использованию памяти даже на высоких уровнях оптимизации. В отличие от других компиляторов, которые могут сохранять данные в регистрах, если это возможно, FreePascal склонен использовать память для хранения переменных.

Альтернативный ответ

При использовании локальных переменных вместо глобальных и активации оптимизации компилятора (например, -O2), можно добиться значительного уменьшения количества ссылок на данные. Это указывает на то, что использование регистров вместо памяти может существенно повысить производительность кода на Паскале.

Примеры кода на Object Pascal

program XorshiftExample;
var
  X: Uint64;
  I: LongInt;
function Xorshift(X: Uint64): Uint64;
begin
  X := X xor (X shr 12);
  X := X xor (X shl 25);
  X := X xor (X shr 27);
  Xorshift := X * $2545F4914F6CDD1D;
end;

procedure Main;
var
  X, I: Pointer;
begin
  SetLength(X, SizeOf(Uint64));
  SetLength(I, SizeOf(LongInt));
  {$REGVAR X}
  {$REGVAR I}
  X^ := 1337;
  for I^ := 0 to 999999999 do
    X^ := Xorshift(X^);
  Writeln(X^);
end;

begin
  Main;
end.

При компиляции с использованием опции -O2 или выше, компилятор может использовать регистры для хранения переменных X и I, что уменьшит количество ссылок на память и потенциально улучшит производительность.

Заключение

Использование инструментов профилирования, таких как Cachegrind и Callgrind, позволяет глубоко анализировать работу программы на уровне машинного кода и выявлять узкие места, связанные с использованием памяти и кэша. Понимание этих механизмов важно для оптимизации производительности кода на Паскале, особенно при работе с компилятором FreePascal.

В данной статье мы рассмотрели, как инструменты профилирования могут помочь в оптимизации кода на Паскале, и почему важно обращать внимание на количество ссылок на данные, особенно при работе с компиляторами, которые могут иметь различные подходы к использованию памяти и регистров.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Влияние операций чтения и записи в памяти на производительность кода на языке Паскале, рассмотренное через инструменты профилирования, такие как Cachegrind и Callgrind.

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Процессор ::