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学习路径

本指南提供按从入门到进阶排序的 HPC 优化学习顺序。

内存层次结构概述

理解内存层次结构是性能优化的基础：

graph TB
    subgraph "CPU 内存层次结构"
        REG[CPU寄存器<br/>~1周期<br/>~512字节]:::success
        L1[L1缓存<br/>~4周期<br/>32-64 KB]:::process
        L2[L2缓存<br/>~12周期<br/>256-512 KB]:::decision
        L3[L3缓存<br/>~40周期<br/>8-32 MB]:::warning
        RAM[主内存<br/>~200周期<br/>GB级]:::error
    end

    REG --> L1 --> L2 --> L3 --> RAM

    classDef success fill:var(--wp-diagram-success),stroke:var(--wp-diagram-success-stroke),color:var(--wp-diagram-success-text)
    classDef process fill:var(--wp-diagram-process),stroke:var(--wp-diagram-process-stroke),color:var(--wp-diagram-process-text)
    classDef decision fill:var(--wp-diagram-decision),stroke:var(--wp-diagram-decision-stroke),color:var(--wp-diagram-decision-text)
    classDef warning fill:var(--wp-diagram-warning),stroke:var(--wp-diagram-warning-stroke),color:var(--wp-diagram-warning-text)
    classDef error fill:var(--wp-diagram-error),stroke:var(--wp-diagram-error-stroke),color:var(--wp-diagram-error-text)
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关键洞察： 每一级比前一级慢约10倍。改善缓存利用率的优化能带来最大的收益。

学习流程图

flowchart LR
    A[第1周<br/>构建系统]:::start
    B[第2周<br/>内存基础]:::process
    C[第3周<br/>现代C++]:::success
    D[第4周<br/>SIMD]:::action
    E[第5周<br/>并发]:::warning
    F[第6周<br/>性能分析]:::complete

    A --> B --> C --> D --> E --> F

    classDef start fill:var(--wp-diagram-start),stroke:var(--wp-diagram-start-stroke),color:var(--wp-diagram-start-text)
    classDef process fill:var(--wp-diagram-process),stroke:var(--wp-diagram-process-stroke),color:var(--wp-diagram-process-text)
    classDef success fill:var(--wp-diagram-success),stroke:var(--wp-diagram-success-stroke),color:var(--wp-diagram-success-text)
    classDef action fill:var(--wp-diagram-action),stroke:var(--wp-diagram-action-stroke),color:var(--wp-diagram-action-text)
    classDef warning fill:var(--wp-diagram-warning),stroke:var(--wp-diagram-warning-stroke),color:var(--wp-diagram-warning-text)
    classDef complete fill:var(--wp-diagram-complete),stroke:var(--wp-diagram-complete-stroke),color:var(--wp-diagram-complete-text)
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先决条件

开始前建议具备：

  • 基础 C++ 知识（类、模板、STL）
  • 命令行工具使用经验
  • 计算机体系结构基础概念

详见 先决条件。

阶段 1：构建系统基础

1.1 现代 CMake (examples/01-cmake-modern)

从这里开始了解项目结构与构建系统。

主题：

  • 为什么目标驱动的 CMake 优于目录驱动
  • 使用 target_include_directories 而非 include_directories
  • 使用 FetchContent 管理依赖
  • 通过 CMake 预设实现可复现构建

练习：

  1. 使用不同预设构建项目
  2. 使用模板新增一个示例模块
  3. 对比反模式与最佳实践的 CMakeLists.txt

阶段 2：内存基础

2.1 数据布局 - AOS vs SOA (examples/02-memory-cache)

理解数据布局是缓存优化的基础。

关键概念：

  • 缓存行与空间局部性
  • 结构体数组 vs 数组结构体
  • 何时选用不同布局

基准：

./build/release/examples/02-memory-cache/bench/aos_soa_bench

2.2 内存对齐

理解对齐如何影响 SIMD 性能。

关键概念：

  • alignas 说明符
  • 对齐内存分配
  • SIMD 对齐要求

2.3 伪共享

多线程性能的关键问题。

关键概念：

  • 缓存行竞争
  • 使用 alignas(64) 进行缓存行填充
  • 使用 perf 检测伪共享

2.4 预取

高级内存优化技术。

关键概念：

  • __builtin_prefetch 用法
  • 预取距离调优
  • 预取何时有用（何时无用）

阶段 3：现代 C++ 性能

3.1 编译期计算 (examples/03-modern-cpp)

将计算从运行期移至编译期。

关键概念：

  • constexpr 函数与变量
  • consteval 保证编译期求值
  • 模板元编程基础

3.2 移动语义

避免不必要的拷贝。

关键概念：

  • 右值引用
  • 移动构造与赋值
  • std::move 用法

3.3 Vector 容量管理

优化容器使用方式。

关键概念：

  • reserve() 与自动扩容
  • 分配次数统计
  • 容量与大小的区别

3.4 C++20 Ranges

现代迭代模式。

关键概念：

  • Range 适配器与视图
  • 惰性求值
  • 与裸循环的性能对比

阶段 4：SIMD 向量化

4.1 自动向量化 (examples/04-simd-vectorization)

让编译器完成向量化。

关键概念：

  • 适合向量化的代码模式
  • 编译器向量化报告
  • 常见向量化阻碍

编译器参数：

# GCC 向量化报告
-fopt-info-vec-optimized

# Clang 向量化报告
-Rpass=loop-vectorize

仓库内推荐工作流：

cmake --preset=release -DHPC_VECTORIZE_REPORT=ON
cmake --build build/release --target auto_vectorize

HPC_VECTORIZE_REPORT 会为示例目标开启同一套编译器向量化诊断，同时不新增 默认 preset。若需要在 SIMD 修改后继续做 sanitizer 验证，请参考 验证与 Sanitizer。

4.2 SIMD 内在函数

手动向量化以获得最大控制力。

关键概念：

  • SSE、AVX2、AVX-512 指令集
  • 内在函数
  • SIMD 数据对齐

4.3 SIMD 封装

可读的 SIMD 代码。

关键概念：

  • 封装内在函数
  • 标量回退实现
  • 类型安全的 SIMD 操作
  • 面向混合 CPU 环境的运行时分发

阶段 5：并发编程

5.1 原子操作 (examples/05-concurrency)

无锁编程的基础。

关键概念：

  • std::atomic 基础
  • 内存序（relaxed、acquire、release、seq_cst）
  • 不同内存序的使用场景

5.2 无锁队列

实用的无锁数据结构。

关键概念：

  • SPSC 队列设计
  • 实践中的内存序
  • 正确性验证

5.3 OpenMP

简单并行化。

关键概念：

  • #pragma omp parallel for
  • 归约
  • 线程扩展性

阶段 6：性能分析与诊断

6.1 基准测试

学会正确测量。

主题：

  • Google Benchmark 用法
  • DoNotOptimize 与 ClobberMemory
  • 参数化基准

6.2 性能分析

定位性能瓶颈。

工具：

  • perf 进行 CPU 采样
  • FlameGraph 可视化
  • 缓存未命中分析

详见 性能分析指南。

推荐学习计划

周数 主题
1 阶段 1 + 阶段 2.1-2.2
2 阶段 2.3-2.4 + 阶段 3.1-3.2
3 阶段 3.3-3.4 + 阶段 4.1
4 阶段 4.2-4.3
5 阶段 5.1-5.2
6 阶段 5.3 + 阶段 6

下一步

完成学习路径后：

  1. 分析你自己的代码以定位瓶颈
  2. 应用相关优化
  3. 度量改进效果
  4. 为本项目贡献新的示例！

相关资源