Ситуация, которую вы описываете, может быть связана с несколькими факторами, влияющими на производительность вашей программы на различных архитектурах процессоров. Хотя в коде не используются специфические оптимизации для процессоров AMD, важно учитывать следующие аспекты:
1. **Архитектурные различия**: Процессоры Intel и AMD имеют разные архитектуры и оптимизации на уровне микроархитектуры. Например, процессоры AMD Ryzen могут более эффективно обрабатывать определённые паттерны вычислений или инструкции, особенно в контексте высокопроизводительных приложений, таких как ваша реализация метода Гаусса. Это может привести к тому, что оптимизированный код более эффективно использует ресурсы процессора AMD.
2. **Кэш и предсказание ветвлений**: AMD и Intel могут отличаться по стратегии работы с кэшем и предсказанием ветвлений. Если ваши оптимизации касаются работы с массивами или матрицами, то разные кэш-политики могут повлиять на производительность. Возможно, ваша программа генерирует память, которая лучше кэшируется на AMD, чем на Intel.
3. **Оптимизация компилятора**: Различные компиляторы и их настройки могут по-разному генерировать код для различных архитектур. Возможно, при сборке вашей программы с использованием оптимизаций компилятора, код получается более эффективным на AMD, тогда как на Intel включены другие подходы к оптимизации, которые могут не подходить для вашего приложения.
4. **Параллелизм и однопоточность**: Даже если ваша программа работает в однопоточном режиме, может быть полезно рассмотреть возможность использования параллелизма в будущем, особенно если ваш алгоритм может быть адаптирован для этого. Для архитектур, таких как ARM, однопоточная производительность может быть ограничена из-за особенностей архитектуры.
5. **Математические библиотеки**: Некоторые библиотеки математических операций (например, BLAS или LAPACK) имеют разные версии для разных архитектур. Убедитесь, что вы используете максимально оптимизированные версии библиотек для каждой платформы. Это также может объяснить разницу в производительности на различных процессорах.
6. **Тестирование и масштабируемость**: Возможно, вычислительная нагрузка, которая генерируется вашей программой, не масштабируется должным образом на других архитектурах. Стоит провести профилирование на разных процессорах, чтобы понять, где именно происходят потери производительности.
Для дальнейшего анализа, вы можете попробовать:
- Запустить профилирование кода на разных платформах, чтобы выявить узкие места.
- Проверить настройки сборки и оптимизации компилятора для разных архитектур.
- Рассмотреть возможность использования более специализированных библиотек или алгоритмов, которые могут быть настроены под каждую платформу.
Эти подходы помогут вам глубже понять, в чем заключается разница в производительности на разных архитектурах.