2.4.3 信号量响应时间测试的基本步骤
（1）创建信号量1和信号量2。
（2）建有相同优先级的线程1和2，并分别请求获得信号量1和信号量2。
（3）释放一个信号量1。
（4）线程1获得信号量1，得到当前运行次数后，立即释放信号量2。
（5）线程2获得信号量2，得到当前运行次数后，立即释放信号量1。
（6）重复第4和第5步，直到给出结束事件。
（7）得到4至6步所花费的全部时间和两线程分别运行的次数。
（8）计算线程对信号量的响应时间。
2.4.4 转异常以及从异常恢复时间的测试步骤
（1）创建运行一个线程。
（2）在线程中给出一个异常。
（3）异常处理中得出当前异常次数。
（4）重复第2和第3步，直到给出结束事件。
（5）得到2至4步所花费的全部时间和异常产生的总次数。
（6）计算转异常以及从异常恢复的时间。
2.5 测试结果
表1 线程额外开销测试对比
|
测试项目 |
线程切
换时间 |
高优先
级抢占
时间 |
信号量
响应时间 |
转异常以
及从异常
恢复时间 |
|
未使用Intel C++编译器（us） |
1.12 |
2.27 |
2.38 |
14.59 |
|
使用Intel C++
编译器 (us) |
1.09 |
2.26 |
2.37 |
9.21 |
从以上四项的测试结果可以看出，除了转异常以及从异常恢复在使用了Intel C++编译器后，执行效率有了较大提高（约能提高1/3）外，其他几项在使用编译器前后几乎没有什么变化。从这里可以看出使用Intel C++编译器编译的代码对处理异常时的处理器能有优化效果，执行效率能有较大的提高；对于线程间的响应和切换却几乎达不到优化的效果。
3 数学函数运算测试
前面提到的诸多应用领域，大量的数学运算是必需的。许多程序的主体就是大量的数学运算，运算速度对程序的执行速度也就会有决定性的影响。若能提高数学运算的速度，相应的程序的执行效率就将会得到提高。
3.1 测试项目
测试项目包括常用的三角函数运算和一些开方、次方、求模、对数等常规运算。毕竟大量的复杂的运算也是由以上运算组合的。
3.2 测试方法
这里对每一项的测试都使用相同的测试方法，即让每种运算都运行固定的大量次数（这里采用百万次），得到运行前后的时间值，求出二者之间的差值，即是运行固定次数的时间。再对同一种运算使用Intel C++编译器进行编译前后的运行时间值进行比较即可。测试中进行运算的函数参数皆为双精度型，对于同一种运算在使用Intel C++编译器前后皆使用相同的参数，避免因带入参数的不同而影响对比判断。测试中对每一个测试项目皆进行十次重复测试，对得出的十个值取平均。
3.3 测试结果
表2 百万次运算时间对比
|
测试项目 |
sin |
cos |
tan |
sqrt |
pow |
fmod |
Log10 |
|
未采用Intel C++编译器 (s) |
0.171 |
0.139 |
0.228 |
0.046 |
0.373 |
0.262 |
0.120 |
|
采用Intel C++编译器 (s) |
0.054 |
0.097 |
0.081 |
0.031 |
0.104 |
0.049 |
0.062 |
3.4 测试结论
从以上对各项数学函数运算所耗时间的测试中可以看出，Intel C++编译器对数学函数运算的优化效果是比较明显的。针对不同的运算，优化效果也不尽相同。对于同种运算在使用Intel C++编译器前后最差的也能将时间缩短至约原来的2/3，最好的能达到约原来的1/5。由此可以看出，若将其用于涉及有较大运算量的程序中，必将较大地提高程序的处理速度，较好的满足我们在应用中对程序速度的要求。
4 总结
从以上各项指标的对比测试中，可以得出在减少线程间的转换开销方面Intel C++编译器并不能发挥什么作用，对于线程本身转异常以及从异常恢复方面却能有较大的提高。考虑到异常和中断处理机制的相似性，我们也可推断出其对中断处理效率的提高也应该是有较大作用的。在数学函数运算方面，它能发挥出较大的作用，能较明显地提高数学函数运算的效率。因此我们认为经Intel C++编译器编译过的数学函数运算的代码能更为高效的执行，这对包含较多数学运算的应用程序来讲，Intel C++编译器的使用将会对程序执行速度的提高提供帮助，从而满足相关应用领域对处理速度的要求。
参考文献
[1] Jeffery Richter[著]，王建华[译].Windows 核心编程.北京：机械工业出版社，2000
[2] 郑纬民，汤志忠.计算机系统结构.北京：清华大学出版社，1998
[3] 沈国宝，刘松强.实时系统性能测试.微电子学与探测技术，2002，5[9]：416—419
[4] Intel C++编译器产品简介.
可支持多语言的工作流动态演进
数据挖掘中的软计算方法及应用综述