less_slow.cpp 程式碼庫引發了開發者們關於不同計算環境下效能最佳化細微差別的討論。雖然該程式碼庫主要關注桌面和伺服器環境的高效能計算，但社群反饋強調了最佳化策略必須如何適應截然不同的硬體限制。
資源限制驅動不同的最佳化優先順序
該程式碼庫的基準測試透過各種 C++ 技術展示了令人印象深刻的效能提升，但使用微控制器的開發者面臨著完全不同的挑戰集。一位開發者分享了他們在一個只有 256 KiB 堆記憶體和 4 KiB 棧的嵌入式系統上工作的經歷，其中即使是現代 C++ 庫如 CTRE（編譯時正則表示式）也會導致棧溢位：
「我曾經嘗試用詳盡的正則表示式驗證 HTTP 代理配置的字串，CTRE 試圖在40個呼叫幀後分配 5 KiB 的棧空間，因此導致嵌入式系統崩潰並出現棧溢位。我不得不從正則表示式中移除埠驗證，轉而手動檢查該部分。」
這突顯了最佳化優先順序如何根據硬體限制而發生戲劇性轉變。當桌面開發者可能專注於原始吞吐量時，嵌入式開發者必須優先考慮記憶體使用、棧深度和程式大小。
按環境劃分的關鍵效能最佳化考慮因素
微控制器：
- 記憶體限制（例如，256 KiB 堆記憶體，4 KiB 棧記憶體）
- 程式大小限制
- 動態記憶體碎片化問題
- 即時性/抖動要求
GPU：
- 記憶體層次結構管理（50 KB 常量記憶體，50 MB 共享記憶體，50 GB 全域性記憶體）
- 壓縮表示
- 合併記憶體訪問模式
正則表示式效能選項：
- CTRE：效能良好但依賴於編譯器
- HyperScan：x64 平臺上效能最高，專為 NIDS 最佳化
- RE2：良好的通用效能
- JIT 模式下的 PCRE2：良好的可移植效能
非同步程式設計挑戰：
- 協程抽象的高執行時成本
- 缺乏輕量級上下文切換的 CPU 指令
- C++、Rust 和 Python 實現之間的效能差異
不同規模下的相似模式
有趣的是，一些最佳化模式在不同的計算規模中保持一致。程式碼庫的一位貢獻者指出，當使用 GPU 時，類似的以記憶體為中心的最佳化也適用，與 CPU 環境相比，GPU 有著顯著受限的記憶體層次結構：
你只有約 50 KB 的常量記憶體、約 50 MB 的共享記憶體和約 50 GB 的全域性記憶體。與微控制器相比這是很大的，但與 GPU 上通常解決的問題範圍相比卻很小。因此，許多最佳化圍繞著壓縮表示和合並記憶體訪問展開。
這種在記憶體限制內工作的模式出現在各種計算環境中，從微小的微控制器到高效能 GPU，這表明無論規模如何，理解記憶體層次結構對效能最佳化仍然至關重要。
協程的難題
程式碼庫對非同步程式設計模型的探索引起了人們對協程及其實際效能影響的特別興趣。儘管協程在理論上對改善非同步程式設計的程式碼可讀性很有吸引力，但現實世界中的效能仍然令人擔憂。
當被問及 C++ 對 io_uring 的非同步支援時，程式碼庫的作者表達了失望：可悲的是，沒有。我喜歡協程在可用性方面的承諾...但我的實驗表明，大多數類協程抽象的執行時成本簡直太高了。
這種務實的評估挑戰了一個普遍假設，即現代語言特性自動轉化為更好的效能。作者甚至建議，專門為非同步執行和輕量級上下文切換設計的新 CPU 指令可能比 SIMD 和超標量執行改進更有影響力。
正則表示式效能的驚喜
社群討論揭示了關於正則表示式效能的驚人發現。程式碼庫的基準測試顯示 CTRE（編譯時正則表示式）提供了意外良好的結果，挑戰了一些開發者認為它更像是一種花招而非可行引擎的看法。
然而，不同編譯器之間的效能差異顯著，MSVC 在處理使用的重型超程式設計技術時遇到了困難。對於需要最大正則表示式效能的生產環境，推薦了 Intel 的 HyperScan 作為潛在比 Boost 平均快 10 倍的替代品，儘管它在網路入侵檢測系統的專門焦點和缺乏 Unicode 支援方面有所限制。
討論強調了實證基準測試的重要性，因為關於效能的理論假設通常與不同編譯器和環境中的實際結果不符。
效能最佳化仍然是一門需要理解目標環境特定約束的微妙學科。雖然 less_slow.cpp 程式碼庫為桌面和伺服器環境提供了寶貴的見解，但社群討論強調最佳化策略必須適應每種計算環境的獨特挑戰，無論是資源受限的微控制器、專用 GPU 還是高效能伺服器。
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| GitHub 倉庫 'less_slowcpp' 的截圖，展示其程式碼庫和結構，與效能最佳化討論相關 |