طول مسار التعليمات

في مجال أداء الحواسيب ، يُعرف طول مسار التعليمات بأنه عدد تعليمات لغة الآلة اللازمة لتنفيذ جزء من برنامج حاسوبي . ^{[ 1 ]} ويمكن اعتبار طول المسار الإجمالي للبرنامج بأكمله مقياسًا لأداء الخوارزمية على جهاز حاسوب معين . ولا يُؤخذ وقت تنفيذ كل تعليمة عادةً في الاعتبار عند تحديد طول المسار، لذا فإن طول المسار هو مجرد مؤشر على الأداء النسبي وليس أداءً مطلقًا بأي حال من الأحوال.

عند تنفيذ برنامج قياس الأداء ، يكون معظم طول مسار التعليمات عادةً داخل الحلقة الداخلية للبرنامج .

قبل إدخال الذاكرة المؤقتة ، كان طول المسار بمثابة تقريب لوقت التشغيل، ولكن في وحدات المعالجة المركزية الحديثة المزودة بذاكرة مؤقتة، يمكن أن يكون هذا التقريب أسوأ بكثير، حيث تستغرق بعض تعليمات التحميل مئات الدورات عندما لا تكون البيانات موجودة في الذاكرة المؤقتة، أو أسرع بكثير عندما تكون في الذاكرة المؤقتة (حتى نفس التعليمات في جولة أخرى في حلقة).

نظرًا لوجود علاقة مباشرة بين تعليمات التجميع وتعليمات الآلة، يُعتبر طول مسار التعليمات عادةً عدد تعليمات التجميع اللازمة لتنفيذ وظيفة أو جزء معين من التعليمات البرمجية. قد يتطلب إجراء بحث بسيط في جدول على قائمة غير مرتبة تحتوي على 1000 عنصر حوالي 2000 تعليمة آلة (في المتوسط، بافتراض توزيع منتظم لقيم الإدخال)، بينما قد يتطلب إجراء البحث نفسه على قائمة مرتبة باستخدام خوارزمية البحث الثنائي حوالي 40 تعليمة آلة فقط، وهو توفير كبير جدًا. عند التعبير عن هذا المقياس بطول مسار التعليمات، سينخفض ​​في هذه الحالة بمقدار 50 ضعفًا ، وهو ما يفسر سبب كون توقيتات التعليمات الفعلية عاملًا ثانويًا مقارنةً باختيار خوارزمية جيدة تتطلب مسارًا أقصر. 

يختلف طول مسار التعليمات لبرنامج لغة التجميع بشكل عام اختلافًا كبيرًا عن عدد أسطر التعليمات البرمجية المصدرية لهذا البرنامج، لأن طول مسار التعليمات يتضمن فقط التعليمات البرمجية في تدفق التحكم المنفذ للإدخال المعطى ولا يتضمن التعليمات البرمجية غير ذات الصلة بالإدخال المحدد، أو التعليمات البرمجية التي لا يمكن الوصول إليها .

بما أن عبارة واحدة مكتوبة بلغة برمجة عالية المستوى قد تُنتج تعليمات آلية متعددة بأعداد متغيرة، فليس من الممكن دائمًا تحديد طول مسار التعليمات دون استخدام، على سبيل المثال، برنامج محاكاة مجموعة التعليمات - الذي يمكنه حساب عدد التعليمات "المنفذة" أثناء المحاكاة. إذا كانت لغة البرمجة عالية المستوى تدعم "قائمة التجميع" وتُنتجها اختياريًا، فمن الممكن أحيانًا تقدير طول مسار التعليمات من خلال فحص هذه القائمة. 

• مقارنة بين تكلفة استدعاء دالة أو إجراء أو طريقة تحتوي على نفس التعليمات البرمجية المضمنة وتكاليف العودة منها
• ترتيب العناصر في قائمة البحث غير المصنفة - يجب وضع العناصر الأكثر تكرارًا أولاً لتجنب عمليات البحث الطويلة. 
• اختيار الخوارزمية – البحث المفهرس ، أو الثنائي ، أو الخطي (عنصرًا بعنصر) 
• حساب النتائج من جديد مقابل الاحتفاظ بالنتائج المحسوبة مسبقًا ( التخزين المؤقت ) - قد يقلل من عدد التكرارات المعقدة المتعددة 
• قراءة بعض الجداول في الذاكرة مرة واحدة بدلاً من قراءتها من الخارج في كل مرة - تجنب طول المسار الكبير من خلال استدعاءات وظائف الإدخال/الإخراج المتعددة 

مما سبق، يمكن إدراك أنه يمكن استخدام معرفة أطوال مسارات التعليمات:

• اختيار خوارزمية مناسبة لتقليل أطوال المسارات الإجمالية للبرامج بأي لغة
• لمراقبة مدى جودة تحسين البرنامج في أي لغة
• لتحديد مدى كفاءة عبارات HLL معينة لأي لغة HLL
• كمقياس تقريبي للأداء العام للحاسوب

• هندسة الحاسوب، بقلم جون ل. هينيسي، وديفيد أ. باترسون، وديفيد غولدبيرغ، وكرست أسانوفيتش
• مسرد مصطلحات الأداء من شركة IBM