Почему код на Delphi/FPC может быть медленнее, чем на C/C++: разбираем мифы и реальность

Delphi , Компоненты и Классы , Процедуры и функции

В сообществе разработчиков на Delphi и Free Pascal (FPC) часто возникают споры о производительности кода по сравнению с C/C++. Некоторые утверждают, что Pascal-компиляторы значительно отстают от современных C/C++-компиляторов, в то время как другие приводят примеры, где разница минимальна или даже отсутствует. В этой статье мы разберёмся, насколько обоснованы эти утверждения, какие факторы влияют на производительность и как можно оптимизировать код на Object Pascal для высоконагруженных вычислений.

1. Мифы и реальность: сравнение производительности

1.1. Тесты производительности

На форумах разработчиков можно встретить тесты, где код на FPC оказывается медленнее C/C++ на 5-10%, а иногда даже быстрее. Например, в одном из обсуждений сравнивалось умножение матриц 5000×5000:

Разница всего ~7%. Однако в другом тесте (алгоритм ChaCha20) FPC показал в 3 раза меньшую скорость, чем GCC.

Почему такие расхождения?
- В первом случае (матрицы) код хорошо оптимизируется компилятором.
- Во втором (ChaCha20) — компилятор C++ лучше справляется с развёрткой циклов и использованием регистров процессора.

1.2. Основные причины отставания FPC

1. Менее агрессивная оптимизация циклов
   C++-компиляторы (особенно Clang, GCC, Intel ICC) лучше анализируют зависимости данных и автоматически разворачивают циклы.
   В FPC ручная развёртка циклов может дать прирост до 30% (как в тесте ChaCha20).

2. Работа с памятью и кешем
   Доступ к элементам матрицы FBTransposed[j * MATRIX_SIZE + k] может вызывать промахи кеша.
   В C++ чаще используют блочные алгоритмы, минимизирующие обращения к памяти.

3. Отсутствие встроенной поддержки SIMD (AVX/SSE)
   Современные C++-компиляторы активно используют векторные инструкции.
   В FPC для этого приходится писать ассемблерные вставки.

4. Многопоточность
   В C++ OpenMP и TBB хорошо интегрированы в компилятор.
   В FPC используют TThread или внешние библиотеки (например, MPICH).

2. Как ускорить код на FPC/Delphi?

2.1. Оптимизация циклов и памяти

Пример: умножение матриц с учётом кеша

// Плохо: частые промахи кеша
for i := 0 to N-1 do
  for j := 0 to N-1 do
    for k := 0 to N-1 do
      C[i,j] += A[i,k] * B[k,j];

// Лучше: блочный алгоритм
const BLOCK_SIZE = 64;
for ii := 0 to N-1 step BLOCK_SIZE do
  for jj := 0 to N-1 step BLOCK_SIZE do
    for kk := 0 to N-1 step BLOCK_SIZE do
      for i := ii to min(ii+BLOCK_SIZE, N)-1 do
        for j := jj to min(jj+BLOCK_SIZE, N)-1 do
          for k := kk to min(kk+BLOCK_SIZE, N)-1 do
            C[i,j] += A[i,k] * B[k,j];

2.2. Использование указателей вместо массивов

// Медленно
for i := 0 to High(Arr) do
  Arr[i] := Arr[i] * 2;

// Быстрее
var P: PDouble;
P := @Arr[0];
for i := 0 to High(Arr) do
begin
  P^ := P^ * 2;
  Inc(P);
end;

2.3. Развёртка циклов

// До оптимизации
for i := 0 to N-1 do
  sum += Data[i];

// После (развёртка на 4 итерации)
for i := 0 to N-1 div 4 do
begin
  sum += Data[i*4];
  sum += Data[i*4+1];
  sum += Data[i*4+2];
  sum += Data[i*4+3];
end;

2.4. Многопоточность через TThread

type
  TComputeThread = class(TThread)
  protected
    procedure Execute; override;
  end;

procedure TComputeThread.Execute;
begin
  // Вычисления в потоке
end;

var
  Threads: array[0..3] of TComputeThread;
begin
  for i := 0 to High(Threads) do
    Threads[i] := TComputeThread.Create(True);
  for i := 0 to High(Threads) do
    Threads[i].Start;
  for i := 0 to High(Threads) do
    Threads[i].WaitFor;
end;

3. Когда FPC может обогнать C++?

3.1. Пример: решение уравнения переноса

В одном из тестов FPC с TThread оказался в 2 раза быстрее C++ с OpenMP:

Причина:
- В C++ использовалась стандартная реализация OpenMP.
- В FPC — ручная оптимизация распределения потоков (SetProcessAffinityMask).

3.2. Использование FPC 3.3.1 (trunk)

Новые версии FPC (например, 3.3.1) показывают значительный прирост скорости благодаря улучшениям в оптимизаторе:

FPC 3.2.2: 9578 ms (106.91 MB/s)  
FPC 3.3.1: 5640 ms (181.56 MB/s)  // +70% скорости!

4. Выводы

1. FPC/Delphi не всегда медленнее C++
   В некоторых задачах разница минимальна (5-10%).
   В других — FPC может даже выиграть за счёт лучшей настройки потоков.

2. Главные проблемы FPC:
   Слабая оптимизация циклов.
   Нет автоматической векторизации (SIMD).
   Меньше агрессивных оптимизаций, чем в GCC/Clang.

3. Что делать?
   Использовать блочные алгоритмы для работы с памятью.
   Разворачивать критические циклы вручную.
   Применять многопоточность через TThread или MPI.
   Тестировать новые версии FPC (например, 3.3.1).

Если вам нужна максимальная производительность, стоит рассмотреть гибридный подход:
- Основная логика — на Pascal.
- Критические участки — на C++ (с подключением через DLL).

Итог: Delphi/FPC подходят для высоконагруженных вычислений, но требуют более тщательной оптимизации, чем C++.

Создано по материалам из источника по ссылке.

В статье разбираются причины различий в производительности кода на Delphi/FPC и C/C++, приводятся примеры тестов, обсуждаются методы оптимизации и случаи, когда Pascal-код может превзойти C++.

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Процедуры и функции ::