Get the most out of Intel IA-32 platforms with Intel® EM64T and multi-core processing.
The Software Optimization Cookbook, Second Edition, provides updated recipes for high-performance applications on Intel platforms. Through simple explanations and examples, four Intel experts show you how to address performance issues with algorithms, memory access, branch prediction, automatic vectorization, SIMD instructions, multiple threads, and floating-point calculations.
Software developers learn how to take advantage of Intel® Extended Memory 64 Technology (Intel® EM64T), multi-core processing, Hyper-Threading Technology, OpenMP*, and multimedia extensions. This book guides you through the growing collection of software tools, compiler switches, and coding optimizations, showing you efficient ways to improve the performance of software applications for Intel platforms.
Highlights include:
Choosing the right algorithm
Automatic vectorization and hints on how to guide the compiler
Compiler support for multi-threading
The performance impacts of shared L2 and L3 caches
Loop optimizations and when to use the compiler for performance gain
Use of intrinsics to exploit SIMD technology
Software developers who want to understand the latest techniques for delivering more performance and to fine-tune their coding skills will benefit from this book.
Customer Comments
"A must-read text for anyone who intends to write performance-critical applications for the Intel processor family."
—Robert van Engelen, Professor, Florida State University
"This book simplifies the task for engineers who strive to develop high-performance software without sacrificing source code readability or having to understand all the nitty-gritty details of IA-32 processors."
—Lars Petter Endresen, Doctor of Engineering, Physics Scandpower Petroleum Technology
Richard Gerber has worked on numerous multimedia projects, 3D libraries, and computer games for Intel. As a software engineer, he worked on the Intel® VTune™ Performance Analyzer and led training sessions on optimization techniques. Richard is the original author of The Software Optimization Cookbook and co-author of Programming with Hyper-Threading Technology.
Aart J.C. Bik holds a PhD in computer science and is a Principal Engineer at Intel Corporation, working on the development of high performance Intel® C++ and Fortran compilers. Aart received an Intel Achievement Award, the company's highest award, for making the Intel Streaming SIMD Extensions easier to use through automatic vectorization. Aart is the author of The Software Vectorization Handbook.
Kevin B. Smith is a software architect for Intel's C and FORTRAN compilers. Since 1981 he has worked on optimizing compilers for Intel 8086, 80186, i960®, Pentium®, Pentium Pro, Pentium III, Pentium 4, and Pentium M processors.
Xinmin Tian holds a PhD in computer science and leads an Intel development group working on exploiting thread-level parallelism in high-performance Intel® C++ and Fortran compilers for Intel Itanium®, IA-32, Intel® EM64T, and multi-core architectures.
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这本书给我最大的收获在于它提供了一种“反向工程”的思维模式。它不是教你如何写出最快的代码,而是假设你已经有了一段慢得令人发指的代码,然后系统地教你如何像一个侦探一样,一步步地锁定瓶颈、验证假设、并最终实施解决方案。书中的“调试与度量”章节,可以说是整本书的灵魂所在。作者详细介绍了他个人最信赖的一套性能分析工具链,并且着重强调了工具使用过程中的“陷阱”,比如采样器的偏差、热点代码路径的误判等等。他甚至写了一小段关于如何自己编写轻量级性能计数器的代码,以便在特定、受限的环境中进行测试。这种深入到工具源码层面的探讨,让我意识到,优化工作中的测量环节本身,也是一个需要被优化的环节。这本书对“冒烟测试”在性能回归检测中的应用也有独到的见解,强调了持续集成和持续部署流程中必须嵌入性能基线对比。读完之后,我感觉自己对于性能瓶颈的感知能力被极大地增强了,不再是盲目地猜测,而是有了系统化的排查流程和可信的度量标准来指导行动。它真正做到了“授人以渔”,而不是简单地“授人以鱼”。
评分我对这本书的结构安排一开始是感到有些困惑的,它不像传统技术书籍那样清晰地分为“基础篇、进阶篇、高级篇”。它更像是随心所欲地在不同的“厨房”里穿梭。一会儿是高并发服务器的延迟优化,下一章可能就跳到了嵌入式系统中的功耗管理。这种跳跃性,初看起来像是作者缺乏整体规划,但随着阅读的深入,我发现这种看似散乱的结构,恰恰体现了软件优化领域的本质:它极度依赖于应用场景。作者似乎在有意地打破读者的思维定势,让你不要固守于某一种特定的优化技术。我记得有一个章节专门讲了“量化分析的重要性”,作者用了整整十几页的篇幅来论证“不要相信直觉,要相信数据”。他列举了几个经典的案例,比如一个团队认为数据库查询是瓶颈,投入大量资源去重构SQL,结果发现真正的瓶颈在于网络I/O的序列化和反序列化过程,仅仅通过引入更高效的序列化库就解决了问题。这种对“优化陷阱”的警示,价值远超任何具体的性能提升技巧。这本书的语言风格也很有特点,夹杂着不少幽默和自嘲,比如提到一个过时的优化技巧时,作者会戏称那是“上一个时代的遗留代码带来的诅咒”。这种轻松的语调,大大缓解了技术深度的压迫感,让阅读过程变得十分愉快,也更容易将那些晦涩的知识点记住。
评分这本书的深度和广度是毋庸置疑的,但令我印象最深刻的,是它对“技术债务”与“优化成本”之间平衡的探讨。很多技术书籍只教你如何把性能提升10倍,但很少有人会严肃地讨论,为了这10倍的提升,你可能需要付出3倍的维护成本和5倍的开发时间。作者在这本书里用了很大篇幅来构建一个决策模型,帮助读者判断何时应该“足够好”就行,何时必须追求极致性能。他引入了一个“优化收益率曲线”的概念,非常形象地展示了边际效用递减的规律。我尤其喜欢作者在提到编译器优化时所持的批判性态度。他强调,现代编译器的优化能力已经非常强大,很多时候我们花费数小时手工调整的位操作或循环展开,可能还不如让编译器开启最高级别的优化标志。这本书教会我的,与其去跟编译器较劲,不如把精力放在架构设计和算法选择上,因为这些才是能带来数量级提升的关键。书中关于“算法复杂度替代常数因子优化”的论述,简直是教科书级别的。这本书不是让你成为一个调优工具的使用者,而是让你成为一个能够权衡利弊的系统设计者。
评分这本《软件优化食谱》的装帧设计,说实话,挺朴实无华的,封面那种深蓝色配上白色的衬线字体,初看之下,还以为是本技术手册,而不是什么“食谱”。我当时拿到手的时候,抱着一种既期待又有点怀疑的态度。毕竟“食谱”这个词,很容易让人联想到具体的、一步步的操作指南,但软件优化这个领域,变化太快,一套固定的“菜谱”真的能适用吗?读完前几章后,我的感觉是,作者确实没有提供那种僵硬的、过时的代码片段,更多的是在构建一种思维框架。比如,在讲解内存管理那部分,他没有直接给出“用这个函数替换那个函数”的指令,而是花了大量篇幅去解释不同操作系统底层内存分配策略的权衡利弊,用了很多类比,像是把CPU比作一个厨师,内存比作他的工作台,缓存则是他手边最常用的调料架。这种深入底层原理的论述,对于那种只满足于调用库函数的初级开发者来说,可能有点枯燥,但对于希望真正理解“为什么优化”的资深工程师,简直是醍醐灌顶。我尤其欣赏作者在讨论并行化时,对“伪共享”(False Sharing)问题的那番精辟见解,那部分内容在很多主流教材里都被一笔带过,但在这里,作者用一个非常生动的多核处理器的图示,把这个概念的危害性展现得淋漓尽致,让我回去立刻审查了我们项目中一个高频访问的共享变量的结构。总的来说,这本书更像是一本“烹饪哲学”的书,而不是一本单纯的“菜谱”。
评分阅读体验上,这本书的排版和图示设计,是其一个相对弱势的地方,但也侧面反映了其内容的纯粹性。没有太多花哨的彩印或三维渲染图,很多插图都是纯黑白的流程图或者示意图,看起来确实有点“老派”。但奇怪的是,这种朴素的呈现方式,反而让注意力更加集中在文字内容本身。作者在解释那些复杂的并发同步机制时,对图表的依赖度不高,更多的是依靠精准的文字描述。举个例子,他对“无锁数据结构”的阐述,完全是通过逐步构建一个简化的CAS(Compare-and-Swap)操作过程,用文字描述了在多线程环境下,状态是如何被原子性地更新的。这种叙事方式,比那些充斥着复杂指针和内存地址的图表要清晰得多。此外,这本书非常注重历史背景的介绍,每当提出一个优化技术时,作者都会追溯其起源,比如某个特定的I/O模型是基于哪种操作系统内核的限制而产生的。这种历史的纵深感,让读者不只是学会了“做什么”,更理解了“为什么会这样”。对于一个追求技术深度的人来说,这种对知识体系的完整构建,比单纯的技巧罗列要珍贵得多。
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