惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Google DeepMind News
Google DeepMind News
人人都是产品经理
人人都是产品经理
H
Hacker News: Front Page
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
B
Blog
I
InfoQ
GbyAI
GbyAI
T
The Blog of Author Tim Ferriss
F
Fortinet All Blogs
Y
Y Combinator Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
月光博客
月光博客
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
爱范儿
爱范儿
F
Full Disclosure
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Recent Announcements
Recent Announcements
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Jina AI
Jina AI
T
Tailwind CSS Blog
S
Secure Thoughts
P
Privacy International News Feed
美团技术团队
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
L
LINUX DO - 最新话题
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Last Week in AI
Last Week in AI
W
WeLiveSecurity
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
D
DataBreaches.Net
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Know Your Adversary
Know Your Adversary
P
Palo Alto Networks Blog
I
Intezer
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
Project Zero
Project Zero
V2EX - 技术
V2EX - 技术
H
Heimdal Security Blog
博客园 - Franky
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
T
Troy Hunt's Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
H
Help Net Security
Martin Fowler
Martin Fowler
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
G
GRAHAM CLULEY
博客园 - 【当耐特】

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Если if вас замедляют, откажитесь от них
PatientZero · 2026-05-13 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели22K

Перевод

При работе с современными CPU устранение ошибочного предсказания ветвления — ключевой способ повышения скорости программ. Один из самых эффективных способов снижения количества ошибочных предсказаний — полное устранение ветвлений.

Возьмём для примера простую задачу: итеративный обход массива и копирование всех чисел меньше 500 в новый массив. Прямолинейная реализация на C выглядит так:

smlen = 0;
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    if (numbers[i] < 500) {
        small_numbers[smlen] = numbers[i];
        smlen += 1;
    }
}

Если числа распределены случайно, то результат условия if становится непредсказуемым для блока предсказания ветвления CPU. Из-за этого показатель ошибочного предсказания будет высоким, существенно препятствуя производительности, потому что процессору многократно приходится сбрасывать конвейер и начинать исполнение повторно.

Можно избежать этой проблемы при помощи решения без ветвления:

smlen = 0;
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    small_numbers[smlen] = numbers[i];
    smlen += (numbers[i] < 500);
}

Хоть в этой версии добавляется безусловное сохранение (запись в память, даже если условие не выполняется), её затраты обычно гораздо меньше, чем огромная цена ошибочного предсказания ветвления.

Сравнение производительности

Чтобы получить существенные результаты, выполним по 1000 итераций обеих программ с использованием 100000 случайных чисел.

// SPDX-License-Identifier: MIT
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/time.h>

#define SIZE 100000
int numbers[SIZE];
int small_numbers[SIZE];
int smlen;

double ts(void) {
    static double t0;
    struct timeval tv;
    gettimeofday(&tv, NULL);
    double h = t0;
    t0 = tv.tv_sec + tv.tv_usec / 1000000.0;
    return t0 - h;
}
void init(void) {
    srand(1);
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) numbers[i] = rand() % 1000;
    ts();
}
void small_if(void) {
    smlen = 0;
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        if (numbers[i] < 500) {
            small_numbers[smlen] = numbers[i];
            smlen += 1;
        }
    }
}
void small_bl(void) {
    smlen = 0;
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        small_numbers[smlen] = numbers[i];
        smlen += (numbers[i] < 500);
    }
}
int main(void) {
    init();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) small_if();
    printf("Time if: %.3f\n", ts());
    init();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) small_bl();
    printf("Time bl: %.3f\n", ts());
}

Результаты бенчмарка получены на Apple M1 с оптимизацией -O1. В этом бенчмарке -O3 не давал дополнительного повышения скорости, а лишь увеличивал объём генерируемого кода.

Time if: 0.345
Time bl: 0.036

Анализ ассемблерного кода

При помощи objdump -d --no-show-raw-insn мы можем увидеть разницу в обработке этих циклов CPU.

В случае версии с if компьютер генерирует условное ветвление b.gt.

ldr     w13, [x10], #0x4           ; Загрузка numbers[i]
cmp     w13, #0x1f3                ; Сравнение с 499 (0x1f3)
b.gt    0x100000678                ; Ветвление, если больше (узкое место)
str     w13, [x12, w8, sxtw #2]    ; Сохранение значения в small_numbers[j]
add     w8, w8, #0x1               ; j += 1

В версии без ветвления компилятор использует функцию cinc (условный инкремент).

ldr     w13, [x10], #0x4           ; Загрузка numbers[i]
str     w13, [x12, w8, uxtw #2]    ; Безусловное сохранение в small_numbers[j]
cmp     w13, #0x1f4                ; Сравнение с 500
cinc    w8, w8, lt                 ; Условный инкремент (без ветвления)

В этой версии не происходит ветвления на основании значения данных. Поток управления полностью линеен, что позволяет CPU использовать всю ширину конвейера.

Почему компилятор автоматически не оптимизирует случай с if?

Компилятор не знает природу ваших данных. Если бы меньше 500 была лишь крошечная доля чисел, то версия с ветвлением была бы быстрее, потому что блок предсказания почти всегда бы угадывал правильно.

Версия без ветвления каждый раз выполняет операцию записи (str). Компилятор не может безопасно предполагать, что ему допускается выполнять запись в память, если операция записи в память в изначальном коде должна была происходить только при определённом условии, например, чтобы избежать записи за пределами распределённого буфера.

На x86_64

Intel Xeon (E5-2680)

Time if: 0.576
Time bl: 0.110

В версии с if компилятор генерирует условное ветвление jg.

mov    edx, DWORD PTR [rax]     ; Загрузка numbers[i]
cmp    edx, 0x1f3               ; Сравнение значения с 499 (0x1f3)
jg     1260                     ; Ветвление, если больше
movsxd rdi, ecx                 ; Тело 'if'
mov    DWORD PTR [r9+rdi*4],edx ; Сохранение значения в small_numbers[j]
add    ecx, 0x1                 ; j += 1

В версии без ветвления компилятор использует команду setle.

mov    ecx, DWORD PTR [rax]     ; Загрузка numbers[i]
movsxd rsi, edx                 ; Подготовка текущего индекса j
mov    DWORD PTR [rdi+rsi*4],ecx; Безусловное сохранение в small_numbers[j]
cmp    ecx, 0x1f3               ; Сравнение значения с 499
setle  cl                       ; Если условие выполняется, то cl = 1, иначе 0 (без ветвления)
movzx  ecx, cl                  ; Добавление к cl нуля до ecx
add    edx, ecx                 ; j += (0 или 1)

Память предсказателя переходов

Снижение размера массива до 10000 элементов или меньшего количества уменьшает разрыв в производительности, потому что таблицы истории предсказателя переходов достаточно велики, чтобы отследить паттерн. При многократной обработке одного и того же массива CPU узнаёт результат каждого условия if, достигая почти идеальной точности предсказания. При увеличении размера до 100000 элементов его память переполняется.

Quicksort

Quicksort очень хорошо подходит для программирования без ветвлений, так как основная задача алгоритма заключается в разбиении данных перемещением всех элементов меньше опорного в одну сторону.