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title: 循环优化
description: "循环优化是对程序中使用到的循环部分进行代码优化，合理的优化可以充分利用处理器的计算单元，提升指令流水线的调度效率，也可以提升Cache命中率。循环优化的方法有很多，如循环展开，循环融合，循环分离，循环交换，循环平铺等，根据具体业务代码选择使用。"
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# 循环优化

#### 原理

循环优化是对程序中使用到的循环部分进行代码优化，合理的优化可以充分利用处理器的计算单元，提升指令流水线的调度效率，也可以提升Cache命中率。循环优化的方法有很多，如循环展开，循环融合，循环分离，循环交换，循环平铺等，根据具体业务代码选择使用。


#### 修改方式

- 循环展开
  循环展开是将循环体重复多次来减少循环，通常使用在小循环中。可以利用鲲鹏处理器具有多个指令执行单元的特点，增加计算密度，提升指令流水线的调度效率。如下是循环展开前后的代码对比。

  修改前：

```
for (int i = 0; i < ARRAYLEN; i++) {
arrayC[i] = arrayA[i] * arrayB[i];
}
```


  修改后：

```
int i;
for (i = 0; i < ARRAYLEN - (ARRAYLEN % 4); i+=4) {
arrayC[i] = arrayA[i] * arrayB[i];
arrayC[i + 1] = arrayA[i + 1] * arrayB[i + 1];
arrayC[i + 2] = arrayA[i + 2] * arrayB[i + 2];
arrayC[i + 3] = arrayA[i + 3] * arrayB[i + 3];
}
for (; i < ARRAYLEN; i++) {
arrayC[i] = arrayA[i] * arrayB[i];
}
```


- 循环融合
  循环融合是将相邻或紧密间隔的循环融合在一起，减少对循环变量的操作。迭代变量在循环体内被使用，可以提高Cache的使用率。合并小循环后也有利于增加鲲鹏处理器乱序执行的机会，提升指令流水线的调度效率。

  修改前：

```
for (int i = 0; i < ARRAYLEN; i++) {
arrayA[i] = arrayB[i] + 3;
}
for (int i = 0; i < ARRAYLEN; i++) {
arrayC[i] = arrayA[i] + 5;
}
```


  修改后：

```
for (int i = 0; i < ARRAYLEN; i++) {
arrayA[i] = arrayB[i] + 3;
arrayC[i] = arrayA[i] + 5;
}
```


- 循环分离
  循环分离主要针对较为复杂或计算密集的循环，将大循环拆分至多个小循环内执行，提升寄存器的利用率。

  修改前：

```
for (int i = 1; i < ARRAYLEN; i++) {
arrayA[i] = arrayA[i-1] + 2;
arrayC[i] = arrayB[i] + 6;
}
```


  修改后：

```
for (int i = 1; i < ARRAYLEN; i++) {
arrayA[i] = arrayA[i-1] + 2;
}
for (int i = 1; i < ARRAYLEN; i++) {
arrayC[i] = arrayB[i] + 6;
}
```


- 循环交换
  循环交换是指交换循环的嵌套顺序，让内存访问尽可能满足局部性规则，提高Cache命中率。

  修改前：

```
for (int j = 0; j < ARRAYLEN; j++) {
for (int i = 0; i < ARRAYLEN; i++) {
matrixC[i][j] = matrixA[i][j] + 3;
}
}
```


  修改后：

```
for (int i = 0; i < ARRAYLEN; i++) {
for (int j = 0; j < ARRAYLEN; j++) {
matrixC[i][j] = matrixA[i][j] + 3;
}
}
```


- 循环平铺
  循环平铺是指将一个循环拆分成一组嵌套循环，每个内部循环负责一个小数据块，以便最大化利用Cache中的现有数据，提高Cache命中率。通常针对比较大的数据集。

  修改前：

```
for (int i = 0; i < n * ARRAYLEN; i++) {
for (int j = 0; j < n * ARRAYLEN; j++) {
matrixA[i][j] = matrixA[i][j] + matrixB[i][j];
}
}
```


  修改后：

```
// 假设定义一个合适的平铺块大小，这里取名为TILE_SIZE，可以根据实际缓存大小等因素调整
#define TILE_SIZE 16
for (int ii = 0; ii < n * ARRAYLEN; ii += TILE_SIZE) {
for (int jj = 0; jj < n * ARRAYLEN; jj += TILE_SIZE) {
for (int i = ii; i < ii + TILE_SIZE && i < n * ARRAYLEN; i++) {
for (int j = jj; j < jj + TILE_SIZE && j < n * ARRAYLEN; j++) {
matrixA[i][j] = matrixA[i][j] + matrixB[i][j];
}
}
}
}
```