编译器优化如何影响缓存不友好的算法？
纳雷克·阿塔扬
我注意到这个问题的代码中有一个有趣的行为，它也来自 Agner Fog 在Optimizing software in C++ 中，它简化了数据访问和存储在缓存中的方式（缓存关联性）。解释对我来说很清楚，但后来有人对volatile......如果我们volatile在矩阵声明中添加限定符：volatile int mat[MATSIZE][MATSIZE];值的运行时间512急剧减少：2144 → 1562 μs。
正如我们所知volatile，当程序的 POV 看起来没有必要时，编译器会阻止编译器缓存值（在 CPU 寄存器中）并优化对该值的访问。
一种可能的版本假设计算过程仅发生在 RAM 中，并且在 的情况下不使用 cpu 缓存volatile。但另一方面， value 的运行时间513再次小于for 512: 1490 μs...
费伦茨·迪克
不幸的是，我无法确认 volatile 版本运行得更快。我对 volatile 和非 volatile 版本都做了测试，两者的时间对比见下图。在衡量性能以优化代码时，采取几个步骤（不仅仅是一两个，而是数千个）并采用模式（https://en.wikipedia.org/wiki/Mode_(statistics ) ) 根据 Alexandrescu 的 Fastware 收集的数据。
有各种高峰和深谷，但从图表上看，您无法得出波动率更快的结论。
确实，编译器生成的代码是不同的，但没有到这种程度，你可以在https://godbolt.org/g/ILw3tg查看
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