「オーバーヘッド」とは何ですか?[閉まっている]

Question

オーバーヘッドとは何ですか?オーバーヘッドには複数の種類がありますか、それとも 1 つだけですか?いくつかの例は何ですか?

Answer 1

のビジネスの意味 オーバーヘッド コストはそれを最もよく説明しています。ウィキペディアから：

オーバーヘッドという用語は通常、ビジネスの継続的な機能に必要な費用をグループ化するために使用されますが、提供されている製品/サービスにすぐに関連することはできません1 （たとえば、利益を直接生成しないでください）。

オーバーヘッドは、操作を実行できるようにする「コスト」です。問題の操作を実行するには、リソースを「投資」する必要があります。

Answer 2

オーバーヘッドとは、実際に達成しようとしていることの副作用である特定のリソースの使用です。たとえば、構造体のパディングは、メモリオーバーヘッドの一形態です。スタックで引数を押してポップすることは、オーバーヘッドの処理の一形態です。パケットヘッダーは、帯域幅のオーバーヘッドの形式です。リソースを考えてください、それはそれに関連付けられたオーバーヘッドを持つことができます。

Answer 3

構造体とクラスのサイズ オーバーヘッドの例を次に示します。

struct first {
    char letter1;
    int number;
    char letter2;
};

struct second {
    int number;
    char letter1;
    char letter2;
};

int main ()
{
    cout << "Size of first: " << sizeof(first) << endl;
    cout << "Size of second: " << sizeof(second) << endl;
    return 0;
}

結果は次のとおりです。

Size of first: 12
Size of second: 8

コンパイラは、ワードアライメントされる構造体を構築する必要があります。最初の構造体では、周囲の char (各 1 バイト) によってコンパイラが int を「プッシュ」し、完全なワード (4 バイト) としてアクセスできるようにします。2 番目の構造体は、それほど多くのプッシュを必要としません。

この話の教訓：同じようなサイズのデータ​​ メンバーを並べて配置します。

Answer 4

以下は、キャッシュを活用するための地域のより良い使用に関連する時間オーバーヘッドの例です。

#include <stdio.h>

#define SIZE 1024

double A[SIZE][SIZE], B[SIZE][SIZE], C[SIZE][SIZE];

int main ()
{
    int i, j, k;

    for (i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (j = 0; j < SIZE; j++) {
            for (k = 0; k < SIZE; k++) {
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }
    }

    return 0;
}

私のマシンでこれを実行するには、これほど時間がかかります：

real    0m35.137s
user    0m34.996s
sys     0m0.067s

次に、JとKループの反復を交換します。

#include <stdio.h>

#define SIZE 1024

double A[SIZE][SIZE], B[SIZE][SIZE], C[SIZE][SIZE];

int main ()
{
    int i, j, k;

    for (i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (k = 0; k < SIZE; k++) {            // this is the only change
            for (j = 0; j < SIZE; j++) {
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }
   }

   return 0;
}

これのランタイムは次のとおりです。

real    0m5.489s
user    0m5.436s
sys     0m0.040s

ループイテレーションは、配列インデックスの順序によりインラインであるため、はるかに高速です。したがって、データは連続してアクセスする可能性が高く、したがって、キャッシュで利用できる可能性が高くなります。