반응형 -----ETC-----/C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉 시리즈31 [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 13: 고급 상속 및 다형성 기법 상속과 다형성의 중요성상속과 다형성은 객체 지향 프로그래밍의 핵심 개념입니다. 이를 통해 코드 재사용성을 높이고, 유연하고 확장 가능한 소프트웨어를 개발할 수 있습니다. 고급 상속 및 다형성 기법을 사용하면 더 효과적으로 객체 간의 관계를 정의하고, 유지보수가 용이한 코드를 작성할 수 있습니다.기본 상속과 다형성기본적인 상속과 다형성은 다음과 같이 정의할 수 있습니다:#include class Base {public: virtual void show() { std::cout show(); // Derived class delete basePtr; return 0;} 위 코드에서 Base 클래스는 show 함수를 가상 함수로 선언하고, Derived 클래스는 show 함수를 재.. 2024. 8. 1. [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 11: 표현식 템플릿 (Expression Templates) 표현식 템플릿이란?표현식 템플릿(Expression Templates)은 C++ 템플릿 메타프로그래밍 기법으로, 수식의 계산을 최적화하여 성능을 향상시키는 방법입니다. 주로 수치 연산 라이브러리에서 사용되며, 연산 중간 결과를 저장하지 않고 최적화된 코드로 변환합니다. 표현식 템플릿의 작동 방식표현식 템플릿은 연산자 오버로딩과 템플릿을 사용하여 연산의 중간 결과를 표현식 트리로 변환합니다. 그런 다음 이 트리를 평가하여 최적화된 코드를 생성합니다. 기본 예제간단한 벡터 클래스를 사용하여 표현식 템플릿을 구현해보겠습니다. 1. 벡터 클래스 정의먼저 기본 벡터 클래스를 정의합니다.#include #include class Vector {public: std::vector data; Vector(s.. 2024. 8. 1. [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 9: 완벽한 전달 (Perfect Forwarding) 완벽한 전달의 중요성완벽한 전달(perfect forwarding)은 C++ 템플릿 프로그래밍에서 매개변수를 정확히 전달하는 기법입니다. 이를 통해 함수 템플릿에서 인자를 원래의 L-값 또는 R-값으로 전달할 수 있습니다. 이 기법은 주로 std::forward를 사용하여 구현됩니다. 템플릿 함수와 인자 전달템플릿 함수에서 인자를 전달할 때, 인자의 종류(L-값 또는 R-값)를 정확히 유지하는 것이 중요합니다. 잘못된 인자 전달은 불필요한 복사나 잘못된 동작을 초래할 수 있습니다. std::forward 사용법std::forward는 전달된 인자의 원래 특성을 유지하면서 전달합니다. 이를 통해 L-값 인자는 L-값으로, R-값 인자는 R-값으로 전달할 수 있습니다.#include #include void.. 2024. 8. 1. [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 10: inline 함수와 매크로의 사용 inline 함수inline 함수는 함수 호출의 오버헤드를 줄이기 위해 컴파일러에게 함수의 코드를 호출 위치에 삽입하도록 요청하는 방법입니다. 이 방법은 특히 자주 호출되는 작은 함수에서 유용합니다. inline 함수의 사용법inline 키워드를 사용하여 함수를 선언합니다.inline int add(int a, int b) { return a + b;} 컴파일러는 inline 함수가 호출될 때마다 실제 함수 호출 대신 함수 본문을 호출 위치에 삽입합니다. 예제 코드#include inline int add(int a, int b) { return a + b;}int main() { int result = add(3, 4); std::cout 위 코드에서 add 함수는 inline .. 2024. 8. 1. [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 7: 데이터 로컬리티와 캐시 친화적 코딩 데이터 로컬리티의 중요성데이터 로컬리티는 CPU가 데이터를 더 빠르게 접근할 수 있도록 메모리를 배치하는 방식을 의미합니다. 데이터 로컬리티가 좋으면 캐시 히트율이 높아져 프로그램의 성능이 향상됩니다. 데이터 로컬리티는 시간적 로컬리티와 공간적 로컬리티로 나눌 수 있습니다.시간적 로컬리티 (Temporal Locality): 최근에 접근한 데이터에 다시 접근하는 경향.공간적 로컬리티 (Spatial Locality): 가까운 메모리 주소에 있는 데이터에 접근하는 경향. 캐시 친화적 코딩 기법1. 연속된 메모리 할당연속된 메모리 할당은 배열이나 벡터와 같은 연속된 데이터 구조를 사용하는 것입니다. 이는 공간적 로컬리티를 향상시킵니다. 예제 코드#include #include int main() { c.. 2024. 8. 1. [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 8: Move semantics와 R-값 참조 Move Semantics와 R-값 참조의 중요성C++11에서 도입된 Move Semantics(이동 시멘틱스)와 R-값 참조는 자원의 이동을 통해 성능을 최적화할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히, 객체의 복사가 빈번하게 발생하는 상황에서 큰 성능 향상을 가져올 수 있습니다. R-값 참조R-값 참조는 임시 객체와 같이 수명이 짧은 값을 가리키는 참조입니다. R-값 참조를 통해 객체를 복사하지 않고 이동할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 복사를 방지하고, 자원 관리 효율을 높일 수 있습니다.int&& rvalue = 10; Move Semantics이동 시멘틱스는 복사 대신 자원을 이동하는 기법입니다. 이동 생성자와 이동 할당 연산자를 사용하여 구현할 수 있습니다. 이동 생성자#include class.. 2024. 8. 1. [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 5: 메모리 관리 최적화 메모리 관리의 중요성효율적인 메모리 관리는 프로그램의 성능을 향상시키고 메모리 누수를 방지하여 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. C++에서는 메모리 관리 기법을 통해 성능 최적화를 도모할 수 있습니다. 메모리 관리 최적화 기법1. 스마트 포인터 사용스마트 포인터는 메모리 관리를 자동화하여 메모리 누수를 방지합니다. C++ 표준 라이브러리는 다양한 스마트 포인터를 제공합니다.std::unique_ptr: 독점적인 소유권을 가진 스마트 포인터입니다.std::shared_ptr: 공유 소유권을 가진 스마트 포인터입니다.std::weak_ptr: std::shared_ptr의 순환 참조를 방지하는 약한 참조 스마트 포인터입니다. 예제 코드#include #include class MyClass {pub.. 2024. 8. 1. [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 6: 불필요한 복사 방지 (copy elision) 불필요한 복사란?불필요한 복사는 객체를 복사하는 과정에서 발생하는 오버헤드입니다. 이는 성능 저하와 메모리 사용 증가를 초래할 수 있습니다. C++에서는 이러한 불필요한 복사를 방지하기 위한 다양한 기법을 제공합니다. 불필요한 복사 방지 기법1. RVO(Return Value Optimization)와 NRVO(Named Return Value Optimization)RVO와 NRVO는 컴파일러가 반환값을 최적화하여 불필요한 복사를 방지하는 기법입니다. 예제 코드#include class MyClass {public: MyClass() { std::cout 위 코드는 MyClass 객체를 반환할 때 RVO와 NRVO가 적용되어 불필요한 복사를 방지합니다. 2. 이동 시멘틱스 (Move.. 2024. 8. 1. [C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 3: 코드 프로파일링 및 벤치마킹 코드 프로파일링프로파일링은 프로그램의 성능을 분석하고, 성능 병목 지점을 식별하는 과정입니다. 이를 통해 최적화가 필요한 부분을 정확히 파악할 수 있습니다. 프로파일링 도구gprof: GNU 프로파일러로, C/C++ 프로그램의 성능을 분석하는 도구입니다.Valgrind: 메모리 디버깅과 프로파일링을 위한 도구입니다.perf: 리눅스 성능 분석 도구로, 다양한 하드웨어 성능 카운터를 제공합니다. gprof 사용법다음은 gprof를 사용하여 C++ 프로그램을 프로파일링하는 예제입니다. 1. 코드 컴파일프로파일링 정보를 포함하여 코드를 컴파일합니다.g++ -pg main.cpp -o main 2. 프로그램 실행프로파일링 데이터를 생성하기 위해 프로그램을 실행합니다../main 3. 프로파일링 결과 분석gpro.. 2024. 8. 1. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
