LLVM (bzw. Clang) und GCC gleichen sich dahingehend, dass man optimierten Code vergleichen sollte, da sich aus unoptimiertem bezüglich des untersuchten Themas keine Aussagen ableiten lassen. Sie unterscheiden sich allerdings im Ergebnis: Während bei GCC noch die "normale" Variante in Maschinencode transformiert wurde, der kürzer war als der der branchless Variante ist dieser Unterschied bei Clang nicht mehr gegeben: für beide Varianten wird exakt der gleiche Code erzeugt:
max: # @max
.cfi_startproc
# %bb.0:
cmpl %esi, %edi
cmovgel %edi, %esi
movl %esi, %eax
retq
max1: # @max1
.cfi_startproc
# %bb.0:
cmpl %esi, %edi
cmovgel %edi, %esi
movl %esi, %eax
retq
Mit diesem Ergebnis war ich natürlich sehr gespannt auf das für das nicht-triviale Beispiel - hier zunächst die "normale Variante":
toUpper: # @toUpper
.cfi_startproc
# %bb.0:
movb (%rdi), %al
testb %al, %al
je .LBB2_5
# %bb.1:
addq $1, %rdi
.p2align 4, 0x90
.LBB2_2: # =>This Inner Loop Header: Depth=1
movl %eax, %ecx
addb $-97, %cl
cmpb $25, %cl
ja .LBB2_4
# %bb.3: # in Loop: Header=BB2_2 Depth=1
addb $-32, %al
movb %al, -1(%rdi)
.LBB2_4: # in Loop: Header=BB2_2 Depth=1
movzbl (%rdi), %eax
addq $1, %rdi
testb %al, %al
jne .LBB2_2
.LBB2_5:
retq
Und zum Vergleich die branchless-Variante:
toUpper1: # @toUpper1
.cfi_startproc
# %bb.0:
movb (%rdi), %al
testb %al, %al
je .LBB3_3
# %bb.1:
addq $1, %rdi
.p2align 4, 0x90
.LBB3_2: # =>This Inner Loop Header: Depth=1
movl %eax, %ecx
addb $-97, %cl
cmpb $26, %cl
setb %cl
shlb $5, %cl
subb %cl, %al
movb %al, -1(%rdi)
movzbl (%rdi), %eax
addq $1, %rdi
testb %al, %al
jne .LBB3_2
.LBB3_3:
retq
Hier erkennt man deutliche Unterschiede - wie bei GCC ist es so, dass der Code der branchless-Variante nicht nur weniger bedingte Sprünge enthält, sondern auch an sich kompakter ist, was auch hier auf deutliche Performance-Vorteile der branchless-Variante schließen lässt. Interessant ist der Fakt, dass der durch Clang erzeugte Code von der Anzahl der Maschinenbefehle her etwas länger als der von GCC erzeugte ist.
Certstream, InfluxDB, Grafana und Netflix
16.04.2019
Nachdem ich vor kurzem über mein erstes Spielen mit dem certstream berichtete, habe ich weitere Experimente gemacht und die Daten zur besseren Auswertung in eine InfluxDB gepackt, um sie mit Grafana untersuchen zu können.
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Die sQLshell hat eine weitere Integration erfahren - obwohl ich eigentlich selber nicht viel dazu tun musste: Es existiert ein Projekt/Produkt namens steampipe, dessen Slogan ist select * from cloud; - Im Prinzip eine Wrapperschicht um diverse (laut Eigenwerbung mehr als 140) (cloud) data sources.
Weiterlesen...Nach der letzten losen Zusammenstellung (für mich) interessanter Links aus den Tiefen des Internet von 2024 folgt hier gleich die nächste:
Weiterlesen...Da ich seit nunmehr einem Jahr bei meinem neeun Arbeitgeber beschäftigt und damit seit ungefähr derselben Zeit für Geld mit Python arbeite, haben sich gewisse Antipathien gegenüber Python vertieft (ich kann mit typlosen Sprachen einfach nicht umgehen) - aber auch einige meiner Gründe, Python zu lieben sind ebenso stärker geworden. Einer davon ist der Fakt, dass eine Methode in Python mehr als einen Wert zurückgeben kann.
Weiterlesen...Manche nennen es Blog, manche Web-Seite - ich schreibe hier hin und wieder über meine Erlebnisse, Rückschläge und Erleuchtungen bei meinen Hobbies.
Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muß damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.
Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...
PS: Meine öffentlichen GitHub-Repositories findet man hier - meine öffentlichen GitLab-Repositories finden sich dagegen hier.