Roofline模型:如何增加算术强度，以便提高性能？
Roofline模型:如何增加算术强度，以便提高性能？
提问于 2022-03-06 07:31:06
英特尔提示:如果你不能打破一个记忆屋顶，试着修改你的算法，以获得更高的算术强度。这将使您向右移动，并在达到内存带宽上限之前给您更多的空间来提高性能。
对于roofline图中内存绑定区域中的算法，英特尔建议增加算术强度，使它们向右移动(计算界区域)，从而为提高性能提供空间，因为性能屋顶会更高。
我不明白如何增加算术强度(比如说，增加no )。(算法中的操作)可能会提高性能指标，比如运行该算法所需的挂钟时间。你不需要做更多的事吗。即使是为了更高的性能(在失败中)计算？有人能解释一下这怎么可能吗？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2022-03-06 13:20:43
仅增加算法本身并不足以使算法更快。这个想法是，如果你在多个算法之间有一个选择，其中一个是内存绑定算法，那么选择另一个算法可能会更好，假设它在实践中不会慢得多，因为你很难优化内存绑定算法，而对于计算绑定算法来说，这通常要容易得多。在过去十年中，内存延迟几乎没有多大改善，带宽只是缓慢地增加(远远少于处理器失败的数量)。这就是所谓的记忆墙(几十年前)。现在移动数据变得非常昂贵，因此有时最好重新计算操作，而不是存储以前的结果。对于非常大的数据尤其如此，因为数据结构越大，它的速度就越慢。这种情况预计在今后几十年将变得更糟。因此，在不久的将来，速度较慢的计算绑定算法可能比内存绑定算法更快(特别是如果它可以/被并行化的话)。
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