什么是分支预测？

什么是分支预测？

在stackoverflow上有人提了一个关于分支预测的问题，一位大神非常专业详细的回答了这个问题，这里翻译过来膜拜下。问题描述：

下面这段C++代码显示了一个非常奇怪的性能问题。不知什么原因，排序的data比未排序的data要神奇的快上差不多6倍。

#include <algorithm>#include <ctime>#include <iostream>int main(){    // Generate data    const unsigned arraySize = 32768;    int data[arraySize];    for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)        data[c] = std::rand() % 256;    // !!! With this, the next loop runs faster    std::sort(data, data + arraySize);    // Test    clock_t start = clock();    long long sum = 0;    for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i)    {        // Primary loop        for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)        {            if (data[c] >= 128)                sum += data[c];        }    }    double elapsedTime = static_cast<double>(clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC;    std::cout << elapsedTime << std::endl;    std::cout << "sum = " << sum << std::endl;}

    1. 没std::sort(data, data + arraySize);有时，代码返回11.54秒。

2. 有排序时，代码返回1.93秒。

开始我认为它可能和语言或者编译有关，所以我在在Java也尝试了下:

public class Main{    public static void main(String[] args)    {        // Generate data        int arraySize = 32768;        int data[] = new int[arraySize];        Random rnd = new Random(0);        for (int c = 0; c < arraySize; ++c)            data[c] = rnd.nextInt() % 256;        // !!! With this, the next loop runs faster        Arrays.sort(data);        // Test        long start = System.nanoTime();        long sum = 0;        for (int i = 0; i < 100000; ++i)        {            // Primary loop            for (int c = 0; c < arraySize; ++c)            {                if (data[c] >= 128)                    sum += data[c];            }        }        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);        System.out.println("sum = " + sum);    }}

   结果差不多。

大神的解答如下：

首先让我们来看一下铁路枢纽:

为了方便讨论，假设我们回到了18世纪，一个没有长途电话或无线通信的年代。

假设你是一个火车搬轨道工人，现在你听到一辆火车马上要开过来了。但是你并知道这辆火车将开往哪个方向，因此你停下了这趟车，然后问司机他想去哪里。然后你把轨道调整到合适的位置。

火车非常的重，有很大的惯性，因此它的启动和停止都需要花费很大的时间。

有没有更好的办法解决这个问题呢？你可以猜猜火车将要前进的方向。

l 如果你猜对了，火车继续前进。

l 如果你猜错了，司机停车，倒车，然后你调整轨道方向。司机再启动火车开往正确的方向。

如果你每次都猜对了，火车永远不需要在这儿停。

如果你经常猜错，火车将要花费大量的时间停车，倒车，重启动。

再来看看 if语句：在处理器层面，它是一个分支指令：

现在假设你是一个处理器了，你看到一个分支，你不知道分支将会怎样走。你会怎么办？你停止执行指令，等待前一天指令执完毕。然后你继续执行正确的路径。

现代处理器都是结构复杂的并且有长管道。所以它们花费较长时间“预热”和“减速”。

有没有更好的办法？你可以猜测分支走向。

l 如果猜对了，继续执行。

l 如果猜错了，你需要清空管道，回滚分支。然后重新启动另一条路径。

如果你每次都猜对了，指令执行可以一直执行。

如果你经常猜错，你会花费大量时间来停止，回滚，重新执行。

这就是分支预测。必须承认这不是一个最好的比喻，因为火车可以通过信号来指示前进方向。但是在计算机中，处理器只有在最后一刻才知道的分支的走向。

那么如何从战略将错误减少的最少呢？你可以看看过去的历史！如果火车在99%的时候都是左转，那么你就猜测左边。如果发生了调整，那么跟着调整你的猜测。如果每过三次走向左边，你也就这样猜测....

换句话说，你尝试建立一个模式，然后跟随这个模式。这大致就是分支预测的工作原理。

大多数应用程序的分支都比较规律。所以现代处理器的分支预测基本上都能达到>90%的命中率。如果遇到了这些没有模式的不可预测分支，分支预测就无用武之地了。

关于分支预测更详细的内容请戳这里: http://en.wikipedia.org/wiki/Branch_predictor

根据以上线索，影响代码性能的关键就是下面这个if语句：

if (data[c] >= 128)

    sum += data[c];

注意到data均匀的分布在0~255之间。当data被排序后，大概前一半的遍历不会进入if语句，而后将一直进入if语句。

由于分支会连续多次的进入同一个分支方向，这对于分支预测来说非常的方便有利。即便是最简单的saturating counter也会正确的预测分支，除了方向切换后的少许遍历。

演示：

T = branch taken

N = branch not taken

data[] = 0, 1, 2, 3, 4, ... 126, 127, 128, 129, 130, ... 250, 251, 252, ...branch = N  N  N  N  N  ...   N    N    T    T    T  ...   T    T    T  ...

      = NNNNNNNNNNNN ... NNNNNNNTTTTTTTTT ... TTTTTTTTTT  (easy to predict)

然而，当data完全随机的时候，分支预测就一点用也没有了，因为它不能预测随机数。那么它可能就会发生50%的错误预测了。(比随机猜测强不了多少）

data[] = 226, 185, 125, 158, 198, 144, 217, 79, 202, 118,  14, 150, 177, 182, 133, ...branch =   T,   T,   N,   T,   T,   T,   T,  N,   T,   N,   N,   T,   T,   T,   N  ...

       = TTNTTTTNTNNTTTN ...   (completely random - hard to predict)

我们该如何做？

如果计算机不能将分支优化为条件转移指令，你可以牺牲一些代码可读性通过骇客的方法来提供程序性能。

将：

if (data[c] >= 128)

    sum += data[c];

替换为：

int t = (data[c] - 128) >> 31;

sum += ~t & data[c];

这些通过位操作来消除if分支语句。（需要注意的是，这种骇客方法并不严格的等同于原if分支语句，但是该例中，它对data[]所有的输入都是有效的。）

基准测试：

C++ - Visual Studio 2010 - x64 Release

//  Branch - Randomseconds = 11.777

//  Branch - Sortedseconds = 2.352

//  Branchless - Randomseconds = 2.564

//  Branchless - Sortedseconds = 2.587

Java - Netbeans 7.1.1 JDK 7 - x64

//  Branch - Randomseconds = 10.93293813

//  Branch - Sortedseconds = 5.643797077

//  Branchless - Randomseconds = 3.113581453

//  Branchless - Sortedseconds = 3.186068823

结果分析：

l 有分支：排序后的和未排序的存在巨大差异。

l 骇客方法：排序后的和未排序的没有差别。

l 在C++中：骇客的方法比排序后的带分支判断的稍微慢一点点。

根据一般经验应该避免在关键的循环中使用与数据无关的分支结构。

编译器相关：

l 在x64机器上的GCC 4.6.1 中使用-O3或者-ftree-vectorize参数可以生成条件转移指令。因此排序和未排序是没有区别的，他们都飞快的。

l VC++2010 尽管使用/Ox也不能为该分支生成条件转移指令。

l Inter Complier 11 干的非常神奇。它交换这两个循环，从而提升不可预测分支到外循环。所以它不仅仅是避免了错误预测，同时也比VC2010和GCC生成的代码快上2倍！换句话说，ICC利用test-loop来打败了基准测试。

l 如果你给ICC没有分支的代码，它仅仅是较好的向量化它...并且和带分支的一样快（使用循环交换）。

这些展示了即使最成熟的现代编译器，在代码优化能力上也是千差万别的。

原文：http://stackoverflow.com/questions/11227809/why-is-processing-a-sorted-array-faster-than-an-unsorted-array