Повторение — мать учения и основа научного метода
Для начала попробуем воспроизвести результаты. Нужны исходники, а также Go и Rust (у меня версии 1.18 и 1.61, соответственно).
Идём в папку go/src и запускаем go run concgo.go s:
Cycles per second 70,621,468
Теперь в папке rust выполним cargo run s:
Cycles per second 25,562,372
Надо же, производительность версии на Rust в три раза ниже, чем версии на Go!
А, нет — это же debug, вот так надо: cargo run --release s. Совсем другое дело:
Cycles per second 603,500,301
Да, всё повторилось, те же 8+ раз. У меня и до чтения рассматриваемой статьи сложилось мнение, что Rust "готовит" более быстрые "числодробилки", но полученный результат — это же настоящее "унижение" для Go. Да неужто все именно так?! Будем разбираться.
Куда смотреть?
Смотреть сюда:
Именно эти функции вычисления последовательности триплетов подвергаются испытаниям.
При запуске с ключом s испытание происходит в функции count_cycles_per_sec(). Испытание, надо заметить, происходит "вне конкуренции" — т.е. в одном потоке. Что, конечно, сильно упрощает анализ.
Что пишут?
Сам автор статьи приводит такое соображение:
В принципе, да. Значения переменных в Go легко и зачастую незаметно "убегают в кучу", именно с этого я и начал свои эксперименты:
func BenchmarkIterate(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
iterate(random_triplet(), 1000000)
}
}
Нет, тут все чисто:
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-3570 CPU @ 3.40GHz
BenchmarkIterate
BenchmarkIterate-4
79 14,405,887 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok
Версия из комментариев:
На Go 1.18 результаты не лучше.
Несколько раз высказывались сомнения в корректности испытаний, по типу такого:
Всё это интересно, но запуск в режиме go run concgo.go s ведёт к тестированию всего лишь в одном потоке, так что феномен проявляется и может быть изучен без привлечения горутин и tokio.
Попытка номер 2
С ключами оптимизации у компилятора Go негусто, скорее есть ключи "деоптимизации" (-l -N) — так что остаётся работать с исходными текстами.
Сравнение текстов показало, что тип Triplet в Rust объявлен как кортеж (tuple):
type Triplet = (f64, f64, f64);
В то время как для Go используется массив:
type Triplet = [3]float64
В Go более близким к кортежу типом является структура:
type Triplet struct{ f0, f1, f2 float64 }
При помощи чудесного инструмента godbolt посмотрим, есть ли разница в ассемблерном коде для работы с такими определениями:
type Triplet = [3]float64
type Triplet2 struct{ f0, f1, f2 float64 }
...
var t Triplet
t[0] = 10.
t[1] = 11.
t[2] = 12.
printTriplet(t)
var t2 Triplet2
t2.f0 = 20.
t2.f1 = 21.
t2.f2 = 22.
printTriplet2(t2)
Оказывается, разница есть:
MOVSD $f64.4024000000000000(SB), X0
MOVSD X0, (SP)
MOVSD $f64.4026000000000000(SB), X0
MOVSD X0, 8(SP)
MOVSD $f64.4028000000000000(SB), X0
MOVSD X0, 16(SP)
CALL "".printTriplet(SB)
MOVSD $f64.4034000000000000(SB), X0
MOVSD $f64.4035000000000000(SB), X1
MOVSD $f64.4036000000000000(SB), X2
CALL "".printTriplet2(SB)
То есть работа со структурой происходит через регистры, а с массивом фиксированной длины — через стек. Это, конечно, может повлиять на производительность!
Я сделал fork оригинального репозитория, в нём папочку go2/src, переопределил Triplet. Результат работает так:
210,349,179
Разница теперь всего в 3 гвардейца, уже не так обидно. Смотрим в ассемблер функций iterate():
Go встраивает вызов get_next_triplet(), но не делает этого для is_convergent():
;*** concgo.go#76 > if is_convergent(triplet, next_triplet) && !prokukarek {
0x4ab357 0f10d9 MOVUPS X1, X3
0x4ab35a 0f10e2 MOVUPS X2, X4
0x4ab35d 0f10e8 MOVUPS X0, X5
0x4ab360 0f10c6 MOVUPS X6, X0
0x4ab363 e8b8feffff CALL main.is_convergent(SB)
А вот Rust полностью оснащает iterate.asm встроенной вычислительной техникой. Внешними остались только вызовы типа call std:
:stdio::_print, но они на скорость не влияют, так как последовательность не сходится и условие is_convergent(triplet, next_triplet) никогда не выполняется.Отсюда и разница.
Для дальнейшего повышения производительности версии Go функцию is_convergent() можно встроить вручную:
//if is_convergent(triplet, next_triplet) && !prokukarek {
if approx_eq(triplet.f0, next_triplet.f0) &&
approx_eq(triplet.f1, next_triplet.f1) &&
approx_eq(triplet.f2, next_triplet.f2) && !prokukarek {
print_convergency(initial_triplet, step, triplet.f2)
prokukarek = true
}
Получилась папка go3/src, запуск из нее:
Cycles per second 393,081,761
Все равно 1.5 гвардейца, и это при том, что все вычисления встроены, см. go3/src/iterate.asm.
В качестве вишенки на торте попробуем переопределить Tripletв версии для Rust таким образом:
type Triplet = [f64; 3];
Будет ли разница? Нет. Ассемблер раз:
let applicant = triplet.0 + triplet.1 - triplet.2;
movapd xmm0, xmm7
movapd xmm7, xmm8
movapd xmm8, xmm6
movapd xmm6, xmm0
addsd xmm6, xmm7
subsd xmm6, xmm8
movapd xmm1, xmm6
andpd xmm1, xmm9
Ассемблер два:
let applicant = triplet[0] + triplet[1] - triplet[2];
movapd xmm0, xmm7
movapd xmm7, xmm8
movapd xmm8, xmm6
movapd xmm6, xmm0
addsd xmm6, xmm7
subsd xmm6, xmm8
movapd xmm1, xmm6
andpd xmm1, xmm9
Некоторые размышления
- Путём небольшой модификации исходного кода разницу удалось свести от "Rust на голову быстрее Go" к "Rust заметно быстрее Go"
- Понятно, что речь идёт о конкретном вычислительном случае
- В данном случае бо́льшая часть проигрыша по производительность упирается в стратегию встраивания в Go: function should be simple enough, the number of AST nodes must less than the budget (80)
- С ходу возникает предложение завести директиву компилятора //go:inline, которая отменяла бы бюджетные ограничения
- Такое предложение уже было сделано и висит в статусе FrozenDueToAge, первый комментарий гласит: "This proposal has basically no chance of being accepted"
- Видимо, более подходящим названием директивы было бы //go:tryinline
- Но даже с учетом встраивания остается разница в полтора раза
Go против Rust — производительность вне конкуренции
В статье Наблюдение за выполнением конкурирующих задач в Go и Rust коллега cpmonster привёл весьма интересные результаты: Программа на Rust показала намного большую производительность при вычислении...
habr.com