성능 최적화 x86-64 어셈블리 - 정렬과 분기 예측

_strlen64_sse2:
    rdi와 rdi를 비교하여 테스트합니다.
    0으로 jz (점프하지 않음)합니다.
    ; ...

동일한 테스트를 실행하는데 이제는 0.59초까지 걸립니다. 그러나 이 체크 이후의 코드를 정렬하면:

_strlen64_sse2:
    rdi와 rdi를 비교하여 테스트합니다.
    0으로 jz (점프하지 않음)합니다.
    8만큼 정렬합니다.
    ; ...

원래의 공연은 돌아왔습니다. 4는 아무런 변화도 없으므로 정렬을 위해 8을 사용했습니다.

이것에 대해 설명하고 코드 섹션을 정렬할 때와 정렬하지 않아야 할 때에 대한 조언을 주실 수 있을까요?

수정 2

물론, 모든 분기 대상을 정렬하는 것만큼 간단하지는 않습니다. 그렇게 하면 보통 성능이 나빠질 수 있습니다. 위와 같은 특정한 경우를 제외하고는요.

답변 1

2. 가까운/짧은 점프에 집중하세요.

• 먼 점프는 예측되지 않으며, 새로운 코드 세그먼트로의 먼 점프(CS:RIP)에서 항상 파이프라인이 중단됩니다. 먼 점프를 사용하는 이유는 거의 없으므로 이는 대부분 관련이 없습니다.

  
  

  임의의 64비트 절대 주소를 가지는 간접 점프는 대부분의 CPU에서 일반적으로 예측됩니다.

  
  

  하지만 Silvermont(Intel의 저전력 CPU)는 대상이 4GB 이상 떨어져 있는 경우 간접 점프를 예측하는 데 제한이 있으므로, 가상 주소 공간의 하위 32비트에 실행 파일과 공유 라이브러리를 로딩/매핑함으로써 이를 피할 수 있습니다. 예를 들어 GNU/Linux에서는 환경 변수 LD_PREFER_MAP_32BIT_EXEC를 설정함으로써 가능합니다. 자세한 내용은 Intel의 최적화 매뉴얼을 참조하세요.

답변 2

x86-64 어셈블리의 성능 최적화 - 정렬과 분기 예측
컴퓨터 시스템이 점점 복잡해지면서, 성능 최적화는 매우 중요한 요소가 되었습니다. 특히, x86-64 아키텍처의 어셈블리 언어에서는 정렬과 분기 예측이 성능을 높이는 데 필수적인 요소입니다. 이 글에서는 x86-64 어셈블리의 성능 최적화를 위한 정렬과 분기 예측에 대해 자세히 알아보겠습니다.
첫 번째로, 정렬은 어셈블리 프로그램의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있는 강력한 기법입니다. 정렬이란 데이터 요소들을 메모리 주소에 따라 정렬하는 것을 의미합니다. x86-64 아키텍처에서 메모리는 바이트 단위가 아닌 워드로 액세스되는데, 워드 경계에 데이터가 정렬되어 있을 때 메모리 액세스 속도가 향상됩니다. 정렬을 통해 메모리 액세스 속도를 향상시키는 동시에 데이터 버스 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터 요소들이 적절한 크기로 메모리에 배치되도록 조정해야 합니다.
두 번째로, 분기 예측은 프로세서의 명령어 실행 속도를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 분기 예측은 조건 분기문(if문, switch문 등)이나 반복문(for문, while문 등)의 분기 지점을 예상하여 미리 올바른 명령어를 실행시킬 수 있도록 합니다. 예를 들어, 반복문을 실행할 때마다 분기 예측을 통해 다음에 실행할 명령어를 미리 로드해 둘 수 있습니다. 이렇게 하면 분기 지점에서의 명령어 로드 지연을 최소화하여 처리 속도를 향상시킵니다.
성능 최적화를 위한 다른 기술들도 있지만, 정렬과 분기 예측은 x86-64 어셈블리에서 가장 중요한 최적화 기법 중 일부입니다. 이 두 가지 기법을 통해 프로그램의 성능을 한층 끌어올릴 수 있습니다.
마지막으로, 이러한 최적화 기법들은 소프트웨어 개발 과정에서 중요한 역할을 합니다. 개발자들은 x86-64 어셈블리의 성능 특성을 이해하고, 정렬과 분기 예측을 적용하여 최적의 성능을 달성할 수 있습니다. 즉, 성능 최적화는 단순히 하드웨어 엔지니어링의 영역이 아니라, 소프트웨어 개발자의 역량과 노력이 함께 필요한 분야입니다.
이렇게, x86-64 어셈블리에서의 정렬과 분기 예측은 성능 최적화를 위해 필수적인 요소입니다. 이러한 기법들은 소프트웨어 개발 과정에서 중요하게 고려되어야 하며, 최적화된 코드를 작성하여 사용자에게 훌륭한 성능을 제공할 수 있습니다.