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C++編譯器性能比較

編輯：C++入門知識

現在市面上，主流的C/C++編譯器包括M$的CL、gcc、Intel的icl、PGI的pgcc及Codegear的bcc（原來屬於Borland公司）。Windows上使用最多的自然是cl，而在更廣闊的平台上，gcc則是C/C++編譯器的首選。但要提到能力優化，排名就未必與它們的市場占有率一致了。

今天一時興起，便做了一個各編譯器數值性能的比較。測試的代碼是一個求積分的程序，來源於intel編譯器的例子程序，修改了一個頭文件，以便每個編譯器都能編譯。

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <time.h>

#include <math.h>

// Function to be integrated

// Define and prototype it here

// | sin(x) |

#define INTEG_FUNC(x) fabs(sin(x))

// Prototype timing function

double dclock(void);

int main(void)

{

// Loop counters and number of interior points

unsigned int i, j, N;

// Stepsize, independent variable x, and accumulated sum

double step, x_i, sum;

// Timing variables for evaluation

double start, finish, duration, clock_t;

// Start integral from

double interval_begin = 0.0;

// Complete integral at

double interval_end = 2.0 * 3.141592653589793238;

// Start timing for the entire application

start = clock();

printf(" \n");

printf(" Number of | Computed Integral | \n");

printf(" Interior Points | | \n");

for (j=2;j<27;j++)

{

printf("------------------------------------- \n");

// Compute the number of (internal rectangles + 1)

N = 1 << j;

// Compute stepsize for N-1 internal rectangles

step = (interval_end - interval_begin) / N;

// Approx. 1/2 area in first rectangle: f(x0) * [step/2]

sum = INTEG_FUNC(interval_begin) * step / 2.0;

// Apply midpoint rule:

// Given length = f(x), compute the area of the

// rectangle of width step

// Sum areas of internal rectangle: f(xi + step) * step

for (i=1;i<N;i++)

{

x_i = i * step;

sum += INTEG_FUNC(x_i) * step;

}

// Approx. 1/2 area in last rectangle: f(xN) * [step/2]

sum += INTEG_FUNC(interval_end) * step / 2.0;

printf(" %10d | %14e | \n", N, sum);

}

finish = clock();

duration = (finish - start);

printf(" \n");

printf(" Application Clocks = %10e \n", duration);

printf(" \n");

return 0;

}

當然，這個代碼來自於intel，當然非常適合intel的編譯器。以下的測試在Intel Core 2 Duo上進行。

gcc (GCC TDM-2 for MinGW) 4.3.0 VC 9.0 (cl 15.00.21022.08) Intel (icl 10.1) PGI (pgcc 7.16) CodeGear (bcc32 6.10)

禁止優化

-O0 /Od -Od -O0 -Od

17161 14461 12441 10514 13400

17133 14430 11687 9956 12917

17155 14476 11871 10099 13026

編譯選項-O2

13011 7737 4540 9348 12636

16571 7706 4185 9148 13026

16573 7706 4042 9183 13057

針對平台的優化

-march=core2 -O2 /arch:SSE2 /O2 -QxT -tp core2 -O2 無

16060 7710 1938 9578

測試的結果說明，在數值計算方法，intel的編譯器是非常利害的，特別是針對某CPU的優化，能提高很多性能。GCC表現卻有些讓人失望。在禁止優化到-O2級優化的對比中，可以看出intel與m$的編譯器的優化效果是非常明顯的，而其它編譯器優化後的提高非常有限。如果給個排名，那麼將是icl>cl>pgcc>bcc>gcc。

另外，在一台P4 1.5G的機器，linux環境下，測試得到

gcc icc pgCC

-O2 -O2 -O2

24920000 10840000 22270000

-O0 -O0 -O0

28290000 19210000 24320000

-march=pentium4 -O2 -xN -tp piv -O2

24990000 6640000 22150000

同樣，還是intel的表現最好，而gcc最差。

又在Athlon X2 4800+, Linux上測試，得到下表

gcc icc pgcc

-O0 -O0 -O0