67. Оптимізація обчислень

Наиболее популярным применением ассемблера обычно считается именно оптимизация программ, то есть уменьшение времени выполнения программ по сравнению с языками высокого уровня. Но если просто переписать текст, например с языка С на ассемблер, переводя каждую команду наиболее очевидным способом, часто оказывается, что С-процедура выполнялась быстрее. Вообще говоря, ассемблер, как и любой другой язык, сам по себе не является панацеей от неэффективного программирования — чтобы действительно оптимизировать программу, требуется не только знание команд процессора, но и знание алгоритмов, навык оптимальных способов их реализации и подробная информация об архитектуре процессора.

Проблему оптимизации принято делить на три основных уровня:

Выбор наиболее оптимального алгоритма — «высокоуровневая оптимизация».

Наиболее оптимальная реализация алгоритма — «оптимизация среднего уровня».

Подсчет тактов, тратящихся на выполнение каждой команды, и оптимизация их порядка для конкретного процессора — «низкоуровневая оптимизация».

68. Математична оптимізація

Выбор оптимального алгоритма для решения задачи всегда приводит к лучшим результатам, чем любой другой вид оптимизации. Действительно, при замене пузырьковой сортировки, время выполнения которой пропорционально N2, на быструю сортировку, выполняющуюся как N * log(N), всегда найдется такое число сортируемых элементов N, что вторая программа будет выполняться быстрее, как бы она ни была реализована. Поиск лучшего алгоритма — универсальная стадия, и она относится не только к ассемблеру, но и к любому языку программирования, поэтому будем считать, что оптимальный алгоритм уже выбран.

Оптимізація обчислень – процес налаштування ПЗ, таким чином, щоб обчислення виконувались, як найбільш ефективно(на апаратній платформі) та якісно.

По швидкості:

1.Перший ступінь оптимізації наз. математичним. На цьому рівні потрібно правильно вибрати матем. метод вирішення задачі з огляду на швидкодію та вимоги до точності рішення.

2.Оптимізація алгоритмічна або оптим. на середньому рівні.

69. Алгоритмічна оптимізація

Алгоритмическая оптимизация начинается тогда, когда с архитектурой мы уже определились, и очередь дошла до выбора алгоритмов. Если на предыдущем этапе, мы определяли, как решаемая нами задача вписывается в общую структуру программы, то теперь нам надо разобрать более тонкие моменты. Вновь вернемся к примеру с закраской прямоугольников. Самый простой алгоритм, который можно предложить для ее решения такой: проходим по всем пикселям картинки, для каждого пикселя проверяем, лежит ли он внутри прямоугольника или нет, и соответственно выставляем в нужный байт 0xFF или 0x00. Алгоритм ужасен, поскольку в худшем случае (например, когда все прямоугольники совпадают и вырождены в точку), необходимо будет для каждого пикселя проверить все прямоугольники и не найти пересечения. Второй вариант, заполнить сначала нулями весь выделенный под изображение массив, а затем, перебирая прямоугольники, закрашивать покрываемые ими пиксели. На самом деле тоже не слишком хороший вариант, например, когда прямоугольников много и они равномерно покрывают изображения, начальное обнуление массива становится длительной и лишней операцией. И в первом и во втором алгоритме легко разбить работу на несколько потоков. В первом случае, просто разделив картинку на куски, и обрабатывая каждую часть в отдельном потоке. Во втором, первоначальное заполнение массива нулями разбивать будет, вряд ли целесообразно, а вот массив прямоугольников вполне возможно обрабатывать в разных потоках. И здесь, вполне вероятно, что первый алгоритм, сможет оказаться быстрее второго, просто за счет того, что исходное зануление массива будет общей частью для всех потоков. Можно сделать вывод, что на данном этапе оптимизации важно определить, нет ли каких-либо особенностей у исходных данных задачи и, если таковые будут обнаружены, соответствующим образом настроить алгоритмы.