CAD程序性能优化之一般优化方法

标签：代码 程序 时间 内存 模块 优化 性能 运行 CAD

       建模效率是CAD软件至关重要的指标，会极大地影响应用中的设计效率，进而决定工业产品的研发周期。鉴于CAD程序的复杂性，在编写完成之前，几乎很难准确判断这段程序是否符合预期的性能要求，往往需要通过实际测试来确认。

       图1是提高程序性能的一般流程。第一步是测试总体性能，如果满足要求，则结束，否则，需要分析和定位问题，然后修改相应代码，再回到第一步重新测试，直到性能满足要求。当然，也可能存在一种情况，在现有方案下无法优化到目标性能，而面临推倒重来，这不是本文的关注点。在上述流程中，如何分析和定位问题、怎样修改代码是本文要讨论的重点。

图1. 提高程序性能的一般流程  

1. 分析方法

       不管是哪种分析方法，基本原则是不变的，那就是查找运行热点，或者说是定位到耗时最久的部分。这个原则是非常关键的，因为优化非热点代码的性价比可能非常低。比如，有一段代码明显有问题，但只占到总时间的10%，即使将这段代码的运行效率提高100%，也仅仅能提高总效率的5%。而如果能将占总时间80%的代码提高100%，那么就能使总效率提高40%。

       分析热点的方法一般可以分成4种：

• 根据经验判断。这只适用于小段程序，且非常依赖工程师的经验。
• 查看汇编代码。由于汇编语言阅读性较差，这种方式一般只适用于深度优化。
• 编写测试程序，分解运行时间。这种方法直观且灵活度高，使用的最多。
• 运用统计和分析工具。本质上与上一种方法相同，可以减少甚至不写代码，表现形式一般也更加友好。

1.1. 计时工具

       首先，我们先建立一下对计算机运行速度的大概印象，以计算两点之间距离为例，计算1,000,000次，需要多少时间呢？笔者所用电脑的表现是3ms左右。因此，如果想准确查找到热点，需要有高精度的计时工具。

       以Windows系统为例，提供了多个计时器，比如clock_t。但是，clock_t的计时精度只有ms级别，通过上面的例子不难看出，如果距离的计算次数小于100,000次，clock_t就无法统计到了，因此无法满足优化性能的需求。Windows提供了高精度的性能计数器，通过QueryPerformanceCounter()和QueryPerformanceFrequency()两个函数实现，QueryPerformanceCounter()用来获取计数器当前值，QueryPerformanceFrequency()用来获取计数器的频率。实际使用中，在被测试程序之前和之后，分别调用QueryPerformanceCounter()，然后获得计数差值，除以计数器频率就是被测试程序的运行时间了。QueryPerformanceCounter()的分辨率小于1 us，计时精度可以到us级别。

       实际应用中需要注意的是：

• 不要直接使用计数差值dif除以频率freq，这样得到的是以s为单位的整数值，很容易就得到0（运行时间小于1s）。如果想得到us时间，应该dif * 1000 * 1000 / freq。
• 即使计时精度为us级别，但依然会存在无法统计到的项，比如在for循环中统计点距离的时间，并累加起来，得到的数值也可能是0。

1.2. 时间分解

       分析热点的核心思路就是将运行时间不断分解，一般是按照类或函数为单位模块。图2是对模块A运行时间的分解，首先，将A分解成3个子模块，分别统计运行时间，D的运行时间占比很低，而B、C的运行时间占比较多，并且相差不大。因此，需要B、C这2个子模块再次进行拆解，第三层的时间统计特点是：虽然E单次运行的时间占总时间不是很高，但是被不同的2个上级模块调用了，调用的总时间让E成为第三层的热点。继续分解E，可以看出R的时间占比很大。因此，子模块R是整个模块A的热点，是应该首先考虑优化的程序模块。

图2. 时间分解示例  

       上面的分解思路是理想化的，实际过程中可能比较复杂。正如下面的代码，假设模块R中是一个for循环，其中调用了2个函数，一般的分解思路是：分别统计Fun1()和Fun2()，然后将单次调用时间累加。但是，如果2个函数单次运行的时间都在1us以下呢？累加的结果都是0。一种可行的方式是：首先，注释掉Fun2()，在for循环之外加计时代码，这样就可以统计出Fun1()的运行时间；然后，取消注释Fun2()，统计出两者的总运行时间，减去Fun1()的，就是Fun2()的运行时间。实际代码可能存在更加复杂的嵌套关系，可能需要开发人员设计更好的测试代码。

for (int i = 0; i < n; i++)
{
    //计时开始
    Fun1();
    //计时结束
    //累加时间

    //计时开始
    Fun2();
    //计时结束
    //累加时间
}

       其它需要注意的是：

• 运行时间的统计和分解是一个易出错的工作，需要验证分解的正确性，确保所有子模块的时间之和近似等于父模块的时间。
• 鉴于CAD程序的复杂性，不要盲目自信，主观臆断一段程序是不耗时的，可能会错失优化性能的机会。
• 若有需要，可以在Debug模式下统计运行时间，但是，最终结果还是需要在Release模式下获取和验证，两种模式下的效率差异巨大，不同模式下得到的热点也可能截然不同。

1.3. 实用工具

       上面提到的时间分解方法需要编写测试代码，这是一项比较繁琐和易出错的工作。现在有一些好用的工具，可以用来测试程序性能，比如Intel推出的VTune Profiler 和 Visual Studio中内置的性能探查器。VTune Profiler可以提供采集并分析丰富的、多层次的性能数据，对运行在Intel平台上的程序非常友好。Visual Studio内置的性能探查器，可以对内存、CPU、GPU、IO等进行数据采样，针对图2中的程序，图3和图4分别是性能探查器给出的火焰图和函数运行时间排序，从这两张图中很容易发现，程序运行的热点是函数R。

图3. Visual Studio内置的程序运行火焰图  

图4. Visual Studio内置的函数运行时间排序  

2. 修改代码

       代码性能的优化没有固定的修改方式，可以从以下几个方面入手。

2.1. 减少重复操作

       下面的代码是关于重复操作的2个典型例子。一个是重复计算，如果几何体是不变的，不应该在循环中计算包容盒，而应该挪到循环前面。另一个是反复申请内存，如果循环内使用的std::vector对象的大小是固定的，肯定是应该放在循环前面的，甚至在声明时设定大小。哪怕是不固定的，也可能要写在循环前面，只要当前循环需要的空间少于前一次的，就能避免再次申请内存。

//重复操作的代码
for (int i = 0; i < n; i++)
{
    BoundingBox box = constGeometry.GetBoundingBox();
    //使用 box    
    std::vector<int> vct;
    //使用 vct
}

//重复利用的代码
BoundingBox box = constGeometry.GetBoundingBox();
std::vector<int> vct;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
    //使用 box    
    //使用 vct
}

       上面的2个示例的影响范围比较小，只是将for循环之内的代码挪到前面。但是，实际编程遇到的问题会更加棘手，主要是因为复杂的调用关系：(1)广度，一个函数往往会调用多个函数；(2)深度，从第一个函数开始调用，调用层数非常多。图5简单说明了这一情况，函数A调用函数B，函数B调用函数C和D。假设在这几个函数中，都会用到某一计算结果（如上面的包容盒）或相似的内存空间（如上面的std::vector），那么就可能会出现重复操作的问题，而且这种情况在实际编程中非常常见。

图5. 嵌在复杂调用关系中的重复操作  

       在不做大范围的更改的前提下，可以采取下面2种方式：

• 通过传递参数的方式（如图5中A-B），将已有的计算结果或已申请的内存空间，传递给后续模块。
• 通过归纳公共接口(如图5中E)，存储已有的计算结果或已申请的内存空间，并对需要的模块开放获取接口。

       需要明确的一点是，要想重复利用已有资源，一般都会使程序模块之间的耦合度变高，这可能就是变快的代价。

2.3. 选择高效操作

       自从上世纪40年代，冯 · 诺依曼提出了经典的计算机体系结构，虽然有所发展，但现代计算机的设计基本还在遵循这些关键原则。那么，我们的程序是不是也要适应某些与计算机体系相关的原则呢？是的，同样的需求可能会有不同的实现方式，根据计算特点，选择执行效率高的操作，可以提升程序运行的效率。

       如图6所示，影响程序运行性能的最关键的2个部件是：存储器（内存）和运算器（CPU）。为了讲述方便，本文简单假设程序运行的过程是：存储器读取程序中的原始数据，并送入运算器中，运算器根据程序中的计算代码，完成计算任务。

图6. 程序与内存、CPU的关系  

       本文仅打算给出几个选择高效操作的实例：

• 申请内存时，栈内存比堆内存快，条件允许的情况下，优先选择栈内存，但要注意栈溢出。
• 对于整数的2的n次幂乘法/除法，可以使用移位运算符（左移/右移）实现，速度更快。
• CPU和内存之间存在高速缓存机制，CPU访问内存数据时，如果缓存中已有，则CPU直接从缓存中读取数据，否则，才会从内存中读取，而缓存比内存快的多。正如下面的代码， i i i- j j j遍历要比 j j j- i i i遍历快的多，因为C++中的二维数组是按照行优先存储的， i i i- j j j遍历会提高数据缓存命中率。

for (int i = 0; i < n; i++)
{
   for (int j = 0; j < n ; j++)
   {
      arrData[i][j] = 0.0;   //速度快
      arrData[j][i] = 0.0;   //速度慢
   }
}

       如何选择合适的、高效的操作/指令，是一个异常复杂和深入的主题，读者可以通过研读参考文献[2]，获得更加系统、清晰的分析。

2.4. 指标权衡

       对于一个CAD功能来说，除了效率，还有一些指标是必须要考虑的，而这些指标往往是与效率矛盾的，有时不得不权衡再三，做出取舍。

       稳定性和精度。根据用户的指令，稳健且精确地求解各种问题是CAD设计软件发挥良好作用的基石，但这并不意味着要追求100%稳定和精确。如图7，计算一点 P 0 P_0 P0​到曲线 C ( u ) C(u) C(u)的最近点，以参数 u u u为自变量，可以得到 C ( u ) C(u) C(u)上点到 P 0 P_0 P0​的平方距离公式：
h ( u ) = ∣ ∣ C ( u ) − P 0 ∣ ∣ 2 . h(u)=||C(u)-P_0||^2. h(u)=∣∣C(u)−P0​∣∣2.
令 h ′ ( u ) = 0 h'(u)=0 h′(u)=0，求解方程就可以得到极值点。首先，上述方程一般是一个高阶方程（5次以上），没有通解公式，只能使用数值方法得到近似解，而近似解的精度与迭代次数有关，进而影响计算效率，因此，CAD接口的设计目标一般是满足一定误差的最近点。其次，图中所示的情况，方程是有多解的（ P 1 P_1 P1​和 P 2 P_2 P2​），求解可能陷入局部最优。如何能保证找到 P 1 P_1 P1​？有很多种补救的措施，也可以采用其它方法，但会不会导致效率低下，需要权衡。

图7. 计算一点在曲线上的最近点  

       适用场景。任何接口都是有适用场景的，适用场景越广泛，意味需要处理和检查的情况越多，可能会导致效率低下。考虑这样的需求：通过一根曲线，沿某一方向拉伸成曲面，拉伸曲面不能有自相交，否则会导致后续操作失败。那么，开发人员必须要对输入（曲线或方向）进行自相交检测吗，不一定，一种可能是真实使用场景中此曲线不可能在此方向下自相交，另一种可能是已经在其它接口中检查过了，当前接口就不用检查了，这属于开发约定，约定本接口不处理曲线有自相交的情况。

总结

• 程序性能优化应当从全局出发，不应该过于看重单一模块的性能提升还是降低。
• 关键是找到运行热点，而不是揪住每一处细节，否则只会事倍功半。
• 程序性能优化往往会使代码变得复杂或更难维护，优化的过程就是在不断的权衡过程中，找到能满足整体需求的平衡点，这是个循序渐进的过程。

参考文献

[1] C++应用程序性能优化，冯宏华等，电子工业出版社。

[2] 深入理解计算机系统（第3版），Randal E.Bryant等，机械工业出版社。

 

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From： https://blog.csdn.net/wzyuchen1989/article/details/140408294