首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么这个循环没有优化?

这个问题涉及到循环优化的问题,循环优化是计算机编程中的一个重要概念,可以通过优化循环的结构和算法来提高程序的执行效率。以下是关于循环优化的一些建议:

  1. 循环展开:循环展开是一种常见的循环优化技术,它可以将循环体中的一些计算拆分成多个子计算,从而减少循环次数,提高程序的执行效率。
  2. 循环合并:循环合并是一种将多个循环合并成一个循环的优化技术,这可以减少循环的开销,提高程序的执行效率。
  3. 循环交换:循环交换是一种将嵌套循环的顺序交换的优化技术,这可以减少循环的嵌套层数,提高程序的执行效率。
  4. 循环分块:循环分块是一种将循环分成多个小块的优化技术,这可以减少循环的开销,提高程序的执行效率。
  5. 循环矢量化:循环矢量化是一种将循环中的计算转换为向量计算的优化技术,这可以减少循环的开销,提高程序的执行效率。
  6. 循环并行化:循环并行化是一种将循环转换为并行计算的优化技术,这可以减少循环的开销,提高程序的执行效率。
  7. 循环预测:循环预测是一种将循环中的一些计算提前进行的优化技术,这可以减少循环的开销,提高程序的执行效率。
  8. 循环嵌套:循环嵌套是一种将多个循环嵌套在一起的优化技术,这可以减少循环的开销,提高程序的执行效率。
  9. 循环绑定:循环绑定是一种将循环中的一些计算绑定到一起的优化技术,这可以减少循环的开销,提高程序的执行效率。
  10. 循环交换:循环交换是一种将循环中的一些计算交换位置的优化技术,这可以减少循环的开销,提高程序的执行效率。

以上是一些常见的循环优化技术,可以通过这些技术来提高程序的执行效率。具体的优化方法需要根据程序的具体情况来选择,需要综合考虑程序的结构、算法、数据等因素。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Meta-learning核心思想及近年顶会3个优化方向

Meta-learning可以理解为一种求解问题的工具,下面举一个例子,通俗的说明meta-learning的作用。在正常的machine learning中,需要将数据集分成trainset和testset,模型在trainset上进行训练,在testset上评测效果。但是,在trainset上的训练过程可能导致过拟合,进而引起在testset上效果较差。如何才能设计一种面向testset上效果的训练方法呢?Meta-learning就能达到这个目的。Meta-learning直接评测在trainset训练几轮后的模型在testset上的效果,再使用这个效果作为信号计算并回传梯度,指导模型更新。Meta-learning的learn to learn,相比传统的机器学习,进行了一个两层的优化,第一层在trainset上训练,第二层在testset上评测效果。

03

GCC -O0 -O1 -O2 -O3 四级优化选项

gcc 提供了为了满足用户不同程度的的优化需要,提供了近百种优化选项,用来对{编译时间,目标文件长度,执行效率}这个三维模型进行不同的取舍和平衡。优化的方法不一而足,总体上将有以下几类:1)精简操作指令;2)尽量满足 cpu 的流水操作;3)通过对程序行为地猜测,重新调整代码的执行顺序;4)充分使用寄存器;5)对简单的调用进行展开等等。想全部了解这些编译选项,并在其中挑选适合的选项进行优化,无疑像个噩梦般的过程。单从 gnu 的官方网站上得到的手册来看,描述依然比较苍白,不足以完全了解选项的使用范围和原理。(GCC has well over a hundred individual optimization flags and it would be insane to try and describe them all)

03

第15讲 for循环优化:基本性能指标

在算法建模时,for循环经常被用到(能用for循环就不要用while循环,因为for循环会让代码更紧凑)。因此,Vivado HLS提供了针对for循环的多种优化方法,例如,loop pipelining(for循环流水),loop merge(合并for循环), loop dataflow(设置数据流),unroll(展开for循环),loop parallelism(循环的并行性)等,但更重要的是遵循指定的代码风格,否则这些优化方法将无法使用。例如,如果for循环的边界是个变量而非固定常数,那么将无法使用unroll优化方法。从这个角度而言,最好在算法建模前了解这些基本的代码风格。这些代码风格可在Vivado HLS中看到。具体操作如下:打开Vivado HLS,点击Open Example Project,点击Coding Style Examples,即可看到以loop开头的目录,创建工程即可进一步了解,如下图所示。

03

函数递归

如果一个函数在内部调用自身本身,则该函数就是递归函数 递归优缺点   优点:使用递归函数的优点是逻辑简单清晰      理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰   缺点:过深的调用会导致栈溢出 栈溢出   使用递归函数需要注意防止栈溢出   在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的   每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧   由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出 尾递归   解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化   事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的

01
领券