c++单层和多层dll是否影响性能

2015-06-25 04:51:33 393 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

Eigen3入门指南：C++高性能线性代数库从环境搭建到实战应用线性代数是计算机科学中处理多维数据、几何变换和优化算法的数学基础，其核心概念如矩阵和向量运算广泛应用于机器学习、计算机图形学和机器人学等领域。通过高效的矩阵分解和求解算法，线性代数库能够将复杂的数学问题转化为可计算的工程实践，从而在仿真、数据分析和科学计算等场景中发挥关键作用。Eigen3作为一款纯头文件的C++模板库，凭借其表达式模板技术和编译期优化，在SLAM（同步定位与地图构建）和机器学习等高性能计算任务中表现出色，提供了从基础运算到高级分解（如LU、QR、SVD）的完整实现，帮助开发者避免手动实现矩阅读详情

我开发了一个程序，程序中有几个dll，我开始的时候只有一个dll当测试程序直接调用这个dll时，
test-》dll2
程序性能（运行时间在ns级）还勉强满足了boss的要求，但是由于某些需求的提出，
我在测试程序和刚开始的那个dll之间添加了一个dll变成了
test->dll1-》dll2
程序的运行性能足足下降了一倍的比如之前是 1000ns 现在变成了2000ns还有多！

请问是不是由于中间多加了一个dll导致的性能下降？

...全文

Pyrx高性能数值计算库：架构解析、性能优化与实战应用在Python科学计算领域，高性能数值计算是提升数据处理效率的核心需求。传统库如NumPy虽然成熟，但在面对海量数据与现代多核CPU、GPU硬件时，常遇到内存布局不优、并行计算利用不足等性能瓶颈。其原理在于数组存储与计算模式未能充分适配缓存层次结构与并行执行单元。Pyrx作为新兴的高性能数值计算库，通过引入分块数组、延迟计算与融合内核等创新设计，从底层重构了计算引擎，旨在实现极致的运行时性能。其技术价值在于显著提升了大规模数组操作的执行效率，尤其适合数据科学、机器学习与量化分析等对计算性能有苛刻要求的场景。阅读详情

请叫我杨二哥

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lm_whales 2015-09-03

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本质上是不影响的。如果影响了，说明你的代码有问题。或者你的代码运行速度比调用 DLL中的函数这个简单功能要快。也就是说，把很简单的逻辑封装到DLL中，并反复调用，这是完全没有必要的。 DLL中起码要实现一点功能吧，略微有点代码，通常都不会比调用 DLL中的函数要快。如果你把 int add(int a,int b){return a+b;}; 或者 int four(){return 4;}; 这样的代码封装到DLL中，那真是完全没有必要。

mujiok2003 2015-09-03

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go profiling

fefe82 2015-09-03

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1. 请确认 debug / release ，以及与优化有关的编译参数（包括所有的可执行程序与dll） 2. 找一个 profiler 确认热点位置。

请叫我杨二哥 2015-07-29

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恩很感谢大家不过我仍然没有解决这个问题，我的测试方法是： 1 直接生成dll和lib然后直接在外面通过调用接口函数interface1 ，计算时间得到的平均时间（10次）为900ns多一点。 2 另外添加一个dll然后在那个dll中使用接口接口函数interface2 调用上面的接口函数interface1 ，仍然计算该接口函数调用时间，计算平均时间为2000ns多一点。而且测试了很多次都是在一样的运行环境下运行的。所以我才提出这么一个疑问。

小竹z 2015-06-26

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楼主要实际测试对比，才有可能找到原因。增加dll肯定会带来开销，但是这种开销是否是程序瓶颈，不好说，必须实际测试。

k1988 2015-06-25

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如果每次中间加了一些显式的loadlibrary和getprocadress之类的函数调用的话应该会有影响

moritz_dev 2015-06-25

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10有89是你代碼逻辑有问题，用pstack多執行幾次，看看逻辑卡在那里了。去對應代碼段優化。

taodm 2015-06-25

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你怎么测的1000ns？

yangyunzhao 2015-06-25

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你的代码是跑在操作系统里面的，压根无法避免多重调用的

ztenv 版主 2015-06-25

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至少我认为不是，看看你都改了什么代码吧

c++单层和多层dll是否影响性能

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