标签： branch

发布于

什么是 ‘Branch Misprediction’ 的代价？解析如何利用 `[[likely]]` 与 `[[unlikely]]` 引导编译器优化

各位编程领域的专家、开发者们，大家下午好！ 今天，我们聚焦一个在高性能计算领域至关重要，却又常常被忽视的底层细节——分支预测（Branch Prediction）及其误预测（Misprediction）的代价。同时，我们将探讨C++17引入的 [[likely]] 和 [[unlikely]] 属性如何作为一种工具，引导编译器进行优化，从而缓解误预测带来的性能冲击。 在现代CPU设计中，为了榨取每一个时钟周期的性能，流水线技术（Pipelining）和乱序执行（Out-of-Order Execution）已成为标配。然而，程序中无处不在的条件分支，如 if/else、for 循环、while 循环等，却是这些优化技术的“拦路虎”。分支预测器应运而生，试图在程序真正执行到分支指令之前，猜测接下来会执行哪条路径。一旦预测错误，其代价往往是巨大的。 一、 CPU流水线与分支的挑战 为了理解分支预测的必要性及其误预测的代价，我们首先需要回顾一下现代CPU的工作原理——流水线技术。 1.1 CPU流水线简介 想象一下工厂的生产线：每个工人负责一个特定的工序，产品在工位之间流动，每个工位都在同时 …

继续阅读“什么是 ‘Branch Misprediction’ 的代价？解析如何利用 `[[likely]]` 与 `[[unlikely]]` 引导编译器优化”

发布于

深度解析 ‘Branch Prediction’ (分支预测)：为什么对排序后的数组进行逻辑判断更快？

各位编程领域的同仁，下午好！ 今天，我们不谈高层框架，不聊设计模式，我们将深入到计算机体系结构的腹地，探索一个对程序性能有着深远影响却常常被我们忽视的机制——分支预测（Branch Prediction）。具体来说，我们将聚焦一个看似简单却极具启发性的现象：为什么对排序后的数组进行逻辑判断，比对未排序数组进行相同判断要快得多？这背后隐藏的，正是分支预测的精髓。 在今天的讲座中，我将以一名资深编程专家的视角，为大家揭开分支预测的神秘面纱，并通过大量的代码示例和严谨的逻辑推演，让大家深刻理解其工作原理，以及如何编写出更“CPU友好”的高性能代码。 一、 CPU的“流水线”作业与分支预测的诞生 要理解分支预测，我们必须先从现代CPU的核心工作原理——指令流水线（Instruction Pipeline）说起。 1.1 指令流水线：效率的基石 想象一下一个汽车装配厂。如果每辆车从底盘到喷漆都由一个工人独自完成，效率会非常低下。但如果我们将装配过程分解为多个独立的阶段（例如：安装底盘、安装发动机、安装车身、喷漆、质检），每个阶段由不同的工人或机器并行处理，那么在理想情况下，每隔一个阶段的时间，就 …

继续阅读“深度解析 ‘Branch Prediction’ (分支预测)：为什么对排序后的数组进行逻辑判断更快？”

发布于

分支预测器（Branch Predictor）友好性：编写零分支代码以提升 JavaScript 在 CPU 指令预取中的命中率

各位来宾，各位技术同仁，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，探讨一个在日常JavaScript开发中可能不常被提及，但却对程序性能有着深远影响的话题：分支预测器友好性与零分支代码。当我们在谈论JavaScript性能优化时，我们通常会想到算法复杂度、DOM操作优化、异步处理、内存管理等等。然而，在更底层，在CPU执行我们代码的微观层面，还有一个强大的隐形伙伴在默默工作，它就是——分支预测器。 理解并与分支预测器“合作”，是我们将代码性能推向极致的关键一步。尤其是在对性能敏感的场景，如游戏逻辑、实时数据处理、图像处理或大型计算任务中，忽略它可能会导致意想不到的性能瓶颈。 现代CPU架构与分支预测的奥秘 要理解分支预测器，我们首先要对现代CPU的运作方式有一个基本的认识。 CPU流水线：速度的基石 现代CPU为了提高执行效率，普遍采用了指令流水线（Instruction Pipeline）技术。您可以想象一个工厂的生产线：一个产品（指令）在不同的工位（流水线阶段）上同时进行不同的加工步骤。例如，一个指令可能在第一阶段被取出（取指），第二个指令在第二阶段被解码，第三个指令在第三阶段被执行，以此类推 …

继续阅读“分支预测器（Branch Predictor）友好性：编写零分支代码以提升 JavaScript 在 CPU 指令预取中的命中率”

发布于

JavaScript 引擎中的分支预测器（Branch Predictor）友好性：如何写出减少 CPU 误判的代码

各位开发者、架构师们，晚上好！ 今天，我们将深入探讨一个在高性能计算领域至关重要，但在日常JavaScript开发中却常常被忽视的议题：JavaScript引擎中的分支预测器友好性。我们将学习如何编写代码，以减少CPU的误判，从而榨取程序的最大性能潜力。 或许有人会问，JavaScript不是一门高级语言吗？它的执行由引擎负责，与底层CPU硬件的特性有什么关系？这正是我们今天要解构的误区。尽管JavaScript运行在抽象层之上，但其最终会被即时（JIT）编译器转换为机器码，直接在CPU上执行。因此，理解CPU的工作原理，特别是其如何处理条件分支，对于编写高性能的JavaScript代码至关重要。 一、性能的隐形之手：分支预测器 在现代CPU设计中，为了提高指令吞吐量，广泛采用了指令流水线（Instruction Pipeline）技术。想象一条装配线，CPU的各个单元（取指、译码、执行、访存、写回）就像流水线上的工位，不同的指令可以在不同的工位上并行处理。这种并行性极大地提高了CPU的效率。 然而，流水线面临一个核心挑战：分支指令（Branch Instructions）。当程序执行 …

继续阅读“JavaScript 引擎中的分支预测器（Branch Predictor）友好性：如何写出减少 CPU 误判的代码”

发布于

Branch-Train-Merge：独立训练专家分支再合并的低通信成本MoE构建法

Branch-Train-Merge：低通信成本MoE构建法 大家好，今天我们来探讨一种低通信成本的Mixture of Experts (MoE) 模型构建方法：Branch-Train-Merge (BTM)。MoE 模型近年来在提升模型容量和性能方面展现出巨大的潜力，但其高昂的通信成本一直是制约其大规模应用的关键因素。BTM 旨在解决这个问题，通过一种巧妙的独立训练和合并策略，显著降低训练过程中的通信需求。 1. MoE 模型及其通信挑战 首先，我们简单回顾一下 MoE 模型的基本概念。MoE 模型的核心思想是将一个大型模型分解为多个“专家”（Experts），每个专家负责处理输入数据的一部分。一个“门控网络”（Gating Network）负责根据输入数据的特征，决定将哪些专家激活，以及每个专家的权重。 经典的 MoE 模型，例如 Sparse MoE，在训练过程中需要频繁地在不同设备之间传输激活专家的参数更新。假设我们有 N 个专家，每个专家的参数量为 P，每次迭代需要激活 K 个专家 (K << N)。传统的分布式训练方法需要将 K*P 的参数更新从各个设备发送 …

继续阅读“Branch-Train-Merge：独立训练专家分支再合并的低通信成本MoE构建法”