本节书摘来自华章计算机《高性能科学与工程计算》一书中的第3章，第3.7节,作者:(德）Georg Hager Gerhard Wellein 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
3.7 习题
3.1 非连续访存。如果一个或者多个数组以不定间隔方式读写，3.1节中介绍的代码平衡值和lightspeed应如何修改？对于一个间隔为s的向量操作，可以期望什么样的性能特征？
3.2 平衡值的乐趣。计算下面循环内核的代码平衡值，假定所有数组都需要从内存中加载，并且忽略访存延迟的影响（超过计数变量i和j的循环行为是默认的）。
(a) Y(j) = Y(j) + A(i,j) * B(i) （矩阵向量乘）
(b) s = s + A(i) * A(i) （向量范数）
(c) s = s + A(i) * B(i) （标量乘）
(d) s = s + A(i) * B(K(i)) （带间接访问的标量乘）
除数组K存储4字节的整型数外，所有数组都是双精度浮点类型。s是一个双精度标量。根据理论峰值带宽和STREAM实测带宽（MFlop/s），计算这些内核在Xeon 5160处理器单核和1.6节描述的原型向量处理器上的期望性能。Xeon CPU的cache行长度为64个字节。可以假设N足够大从而使数组不能全部加在到cache中。对于（d），请给出在Xeon处理器上最好和最坏的情形。
3.3 性能预测。未来主流微处理器架构的SIMD能力将会得到极大增强。其中一个可能的特征是x86处理器将能够在长度为256位（而不是128位）的寄存器上执行乘法和加法指令，也就是说可同时执行4个双精度浮点数的运算。这将会有效提高峰性能至两倍，如果L1 cache带宽也提高两倍，那么每个时钟周期执行的操作数将从4次提高到8次。假定其他参数如内存带宽和时钟性能保持不变，那么与当前英特尔“Core i7”（有效基于STREAM的机器平衡值为0.12W/F）单核性能相比，评估可以得到的性能提升。假定一个完美的SIMD向量应用程序，其60%的计算时间代码平衡值为0.04 W/F，40%的计算时间代码平衡值为0.5 W/F。如果厂商选择大力提升CPU的SIMD能力，例如，引进更长长度的向量。在这种情况下，什么会成为限制性能的绝对因素。
3.4 优化三维Jacobi算法。概括3.3节介绍的二维Jacobi算法，并考虑三维算法。变换内存循环的长度，你会期望性能特征的哪些改变（图3-6）？参考3.4节介绍的稠密矩阵转置算法的优化，你能否得出消除性能下降的方法？
3.5 重新审视内存循环展开。到目前为止，我们遇到内存循环展开的可能性仅存在于软件流水和SIMD优化中（参见第2章）。内存循环展开在很多情况下是否也能够改进代码平衡值？通过内层循环展开提升Jacobi算子性能需要考虑哪些方面？
3.6 不能循环展开？考虑下面的下三角矩阵向量乘代码：
能否用展开并合并技术作用于外层循环（参见3.5.2节）来减少代码平衡值？尝试编写上面代码的四路展开版本。N没有特定的假设（除了N取值为正），矩阵A下三角（包括对角线）之外的所有元素都不能访问。
3.7 应用程序优化。对于下面的代码，你建议用什么优化策略？尝试修改下面代码，使其能够达到最高性能。
对于N没有任何假设。然而，你可以假设这是一段会被频繁调用的子程序，s和v在不同的调用中可能会发生变化，且v的所有元素都为正值。
3.8 TLB的影响。即使最现代的处理器，也没有足够大的快表可以存储驻留在外层cache上所有内存页面的映射。为什么TLB会如此小？这难道不是一个设计中的性能瓶颈吗？使用大页有什么好处？
