【亲测免费】 哈工大 CSAPP实验三优化
2026-01-19 10:54:35作者:虞亚竹Luna
实验简介
本资源提供了哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业《计算机系统原理》(Computer Systems: A Programmer's Perspective,简称CSAPP)课程中实验三的详细指导和优化案例。实验聚焦于通过理解和分析CPU以及缓存(Cache)的性能参数,来对程序进行性能优化。对于学习计算机系统底层原理和提升软件开发技能的学生而言,这是极其宝贵的学习材料。
实验目标
- 理解CPU执行模型:深入认识指令周期、CPU时钟频率、流水线等关键概念。
- 掌握缓存基本原理:了解缓存的工作机制,包括缓存行、命中率、缓存一致性等问题。
- 性能分析工具的使用:学会使用如
gprof,perf等工具来分析程序的运行时间,识别瓶颈。 - 优化实践:基于理论知识,对给出的代码实例进行优化,实际动手改善程序的运行效率。
内容概述
本资源包含以下核心部分:
- 理论指南:简明扼要地介绍了CPU架构、缓存层次结构及性能优化的基本理论。
- 实验任务:设计了一系列针对特定性能指标的编程任务,比如减少缓存未命中、提高指令级并行性等。
- 示例代码:提供了未优化的参考代码,用于实验前的基准测试。
- 优化策略:详细说明了各种优化方法,包括数据对齐、循环展开、减少分支预测错误等。
- 性能评估:指导如何利用工具测量优化前后的性能变化,并解释结果。
使用指南
- 环境准备:确保你的开发环境中已安装必要的编译器(如GCC)和性能分析工具。
- 阅读理论:首先通读理论指南,理解实验背景知识。
- 运行基准:编译并运行提供的基准测试代码,记录初始性能数据。
- 实施优化:根据优化策略对代码进行修改,逐步尝试不同的优化手段。
- 性能评测:每次优化后,重新测量性能,分析优化效果。
- 文档报告:总结你的发现,包括所采取的优化措施、性能改进的数据对比等。
注意事项
- 在进行任何优化之前,强烈建议先备份原始代码。
- 优化并非总是带来性能提升,有时候可能会因为复杂度增加而适得其反。分析与权衡至关重要。
- 实验过程中遇到的问题,建议结合教材和在线资源深入探究,或在课堂讨论中寻求帮助。
加入这场探索之旅,深化你对计算机系统本质的理解,成为一名更加高效的程序员!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
556
3.79 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
371
429
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
891
633
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
790
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
766
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.11 K
264
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1