【C++】如何提高Cache的命中率，示例

参考链接     https://stackoverflow.com/questions/16699247/what-is-a-cache-friendly-code

只是堆积：缓存不友好与缓存友好代码的典型例子是矩阵乘法的“缓存阻塞”。

朴素矩阵乘法看起来像

for(i=;i<N;i++) {
   for(j=;j<N;j++) {
      dest[i][j] = ;
      for( k==;k<N;i++) {
         dest[i][j] += src1[i][k] * src2[k][j];
      }
   }
}

如果N很大，例如，如果N * sizeof(elemType)大于高速缓存大小，那么每次访问都src2[k][j]将是高速缓存未命中。

有许多不同的方法可以为缓存优化它。这是一个非常简单的示例：不是在内部循环中每个缓存行读取一个项目，而是使用所有项目：

int itemsPerCacheLine = CacheLineSize / sizeof(elemType);

for(i=;i<N;i++) {
   for(j=;j<N;j += itemsPerCacheLine ) {
      for(jj=;jj<itemsPerCacheLine; jj+) {
         dest[i][j+jj] = ;
      }
      for( k==;k<N;i++) {
         for(jj=;jj<itemsPerCacheLine; jj+) {
            dest[i][j+jj] += src1[i][k] * src2[k][j+jj];
         }
      }
   }
}

如果高速缓存行大小为64字节，并且我们在32位（4字节）浮点数上运行，则每个高速缓存行有16个项目。通过这种简单的转换，缓存未命中的数量减少了大约16倍。

Fancier转换在2D图块上运行，针对多个缓存（L1，L2，TLB）进行优化，等等。

谷歌搜索“缓存阻塞”的一些结果：

http://stumptown.cc.gt.atl.ga.us/cse6230-hpcta-fa11/slides/11a-matmul-goto.pdf

http://software.intel.com/en-us/articles/cache-blocking-techniques

一个优化的缓存阻塞算法的精彩视频动画。

http://www.youtube.com/watch?v=IFWgwGMMrh0

循环平铺非常密切相关：

http://en.wikipedia.org/wiki/Loop_tiling