Logistic Sigmoid

下一?测试是检查 sigmoid 操作的机能。在这种情况下，库的评估者将测验测验应用处行化和向量化来计算。让我们看看不合编译器的开销若何：

Y = Alpha * X + Y (axpy)

第三个基准是有名的 axpy(y = alpha * x + y)。这是完全由库中的表达式模板决定的，没有应用特定的算法。我们来看看结不雅：

矩阵间的乘法 (GEMM)

下一?基准测试是测试 Matrix-Matrix 乘法的机能，这是在 BLAS 定名中被称为 GEMM 的操作。在这种情况下，我们同时测试原始的和优化的向量化实现。为了节俭一些横向空间，我把表分成两部分。

这一次，不合编译器之间的机能差别异常大年夜。clang 编译器如今是大年夜幅度领先，个中 clang-4.0 是他们中最快的(也有不错的晋升幅度)。事实上，clang-4.0.1 生成代码，平均比最好的 GCC 编译器生成的代码速度快两倍。异常有趣的是，大年夜 GCC-5.4 开端，我们可以看到一个巨大年夜的机能阑珊，并且这种阑珊还在 GCC-7.1 中。事实上，测试版本中最好的 GCC 版本依然是 GCC-4.9.4。Clang 真的在编译 GEMM 代码方面做得很好。

至于优化的版本，这两大年夜家族是相反的。切实其实，GCC 在这方面做的工作比 clang 要好，尽管差距没有以前那么大年夜了，但照样值得留意。我们照样可以不雅察到 GCC 版本中的一个小回归，因为 4.9 版本依然是最快的。至于 clang 版本，似乎 clang-5.0 (在 zapcc 中应用)在这个例子中有了很多的机能改进。

在这个例子中矩阵相乘，它是异常令人印象深刻的，优化与非优化代码在机能上差别异常巨大年夜。并且，令人印象深刻的是，每种类型的编译器都有它们的长处，clang 看起来更合适处理没优化过的代码，而 GCC 更合适处理向量化的代码。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：基于C++ 语言库的GCC和Clang编译器基准测试报告（ETL）

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