C++ 比 Octave 慢好多，怎么破？

雷达

0 z2 y" A! C1 @  M" y# x' c
% ^: W, p! u2 |4 C$ _7 T5 p  Q. D做一个数字信号处理的小算法，需要算互相关。
2 t9 {1 l4 i$ V2 w9 k" R先用 Octave （兼容matlab 那个东东） 做了一下，感觉慢，走通后就用C++ 重写，结果比 Octave 还慢，目测能慢10倍，很不科学啊。
% i1 e! x. i' }
$ j8 T8 E3 W- \0 W9 t; BOctave的互相关有现成函数 xcorr,  C++ 需要自己写。互相关是一个一维矢量和一个二维数组里的矢量依次做。矢量里是复数数据，没有用 STL，自己做了个  Re/Im 的struct，其实就是两个四字节 float 。
互相关的最基本运算是两个复数的乘法，就是四次 float 乘法再相加，所以本质上影响速度的应该就是 float 乘法和加法。
  h% w4 j4 s! u4 w
8 |& j, B% P, t2 pC++ 用的是VS 社区版，估计编译器不给力，但也不至于差这么多啊。
/ r3 }/ c3 U- d/ n
) i5 o9 S- H+ v& b$ X9 A+ I高手们给分析分析,  多谢了。

雷声

互相关这种是最适合矢量化的，Octave应该是用SIMD 或者CUDA写了核心的计算部分。所以比没有优化的快很多。我差不多20年前做过类似的二维相关处理，优化过的比老师自己写的快了三四十倍，实验室的小崽子们怨声载道。因为本来等处理完一次数据需要差不多六七个小时，正好打游戏。优化完了之后不到二十分钟就好了。啥也干不了。
你想省事的话用Intel的IPP库，里面有现成的高度优化的互相关函数。或者用CUDA自己写一个。
你做信号处理很熟的话，这个还可以用FFT来做。应该会更快一些。九十年代很多人这么处理，主要是那时候CPU实在太慢。现在基本用不着了。而且FFT前后处理比较麻烦，加窗什么的。

雷达

0 I$ f" B" S8 J0 \' Q% D# _

雷声 发表于 2022-9-23 07:02
互相关这种是最适合矢量化的，Octave应该是用SIMD 或者CUDA写了核心的计算部分。所以比没有优化的快很多。 ...

+ @/ g5 G) q2 x
- c1 o/ [4 g1 N7 N$ h/ P嗯， 我就是觉得 FFT 反而麻烦，互相关代码本身倒真没有几行。那看来就用 octave 就好了，没必要再用C++重写了。
另外，我现在就是用指针数组，如果用 STL 的Vector 会不会更快一些？

可梦之

Octave/Matlab内部对数值计算做了很多并行和优化。内核甚至是用Fortran写的。你用C++重写，没有做并行优化，真未必比他们的性能好。

阿忙

Matlab不是浪得虚名的，要打败它还是要下点功夫才行

雷达

6 Y8 T8 i  Z: I4 ?8 `% H研究了一下，似乎可以用预处理指令对浮点运算做一些优化。这个问题比我最初想象的要复杂得多

马鹿

汇编快！

数值分析

C++ code 用的是普通乘法？换成sse/avx向量乘法试试？
并且是单线程的？加个openmp并行试试
! {" Q% {6 ^9 v6 z或者调用mkl 库的互相关函数试试
4 F4 Z7 J& ~* m& g

mark

马鹿 发表于 2022-9-23 11:18
: V( ?4 t. ^, n汇编快！

( e( [9 t: N' F- o这种问题的优化, 在语言层面没太大意义, c++和汇编没什么本质区别.

最好还是用高性能的计算库, 比如intel的ipp,或者看看gpu方面有没有类似的库.

走两步

涉及矩阵的用blas

雨楼

实际使用中要考虑综合成本/时间。比如用octave /Python 解决起来简单。自己另起炉灶麻烦些。

雷声

雷达 发表于 2022-9-23 08:13
+ y' D+ C, L0 v2 f  F嗯， 我就是觉得 FFT 反而麻烦，互相关代码本身倒真没有几行。那看来就用 octave 就好了，没必要再用C++ ...

STL对性能优化没什么帮助，只是写起来比较安全而已。
9 n& W% B4 y1 E, e1 p1 b下面数值分析回答的是对的，要么用avx自己写，要么就凑合用octave得了。
买个Ipp库虽然不贵，但是还是要几百刀的吧？
: x2 O7 j0 W# w/ M. i9 R3 C

四处张望

矩阵最简单用eigen，然后enable  avx2以上

马鹿

mark 发表于 2022-9-22 22:43
; w7 ]+ r+ B7 B: C这种问题的优化, 在语言层面没太大意义, c++和汇编没什么本质区别.
4 \, R* Y% Z3 V& `3 X
) }2 \# `* [% w4 b. p8 H最好还是用高性能的计算库, 比如inte ...

9 h* F( o  E: v我不是it的，说汇编是起哄呢

沉宝

雷声 发表于 2022-9-23 15:48
STL对性能优化没什么帮助，只是写起来比较安全而已。
) [, I, P' S7 \7 a; J( F% P) A下面数值分析回答的是对的，要么用avx自己写，要么 ...

你觉得在用AVX自己写与用GPU加速的Octave之间，谁有可能性能上超出？（基于中等价位的硬件水平）

数值分析

沉宝 发表于 2022-9-23 20:53
6 I5 o, {- p5 l$ h! P) U你觉得在用AVX自己写与用GPU加速的Octave之间，谁有可能性能上超出？（基于中等价位的硬件水平） ...

6 H0 X; U4 s1 `& w2 V3 x0 g必然是GPU啊，10来个核心对上千个计算单元。。。
/ Q2 J% G4 p6 n' Q$ ]
有道是 双拳难敌四手 一虎不如群狼

ltpub

先用性能探查器看下热点在哪里，用前面坛友们的方法针对性优化下，满足了应用需求就收手（心中牢记那句箴言：又不是不能用！）

) u, W( z5 g4 r; [9 \7 w; L/ D$ K. f不知道vs的社区版带不带性能探查器，不行的话用pro/ent试用几天应该是不违规的，实在不行把C++编译到Linux下，那perf工具可就多了去了

机器猫

mark 发表于 2022-9-23 11:43
# |6 Q7 j3 M$ B6 @; d这种问题的优化, 在语言层面没太大意义, c++和汇编没什么本质区别.
1 B: d- h$ n/ T$ H+ C
最好还是用高性能的计算库, 比如inte ...

) }7 o1 H& |6 E. W4 m8 V+ w区别还是很大的。编译器的优化还到不了那种程度。
你说的那些“高性能的计算库”很多估计都是专门的人用汇编手工优化出来的。那个得对要优化的系统非常熟悉的人来干，打个比方那条指令用在哪个地方会导致cache需要加载，这些都必须考虑到
7 A8 J- s+ f6 S: J( e
2 @4 x) ], m) k: M: j( o当然对于调用这些库的代码来说，一般C和汇编区别不大

沉宝

现在进展怎么样了？

想了解一下你问题的规模：
( T2 @+ C6 T$ P) C! g: @4 n7 ?: X1) 你说互相关是一个一维矢量和一个二维数组里的矢量依次做，那么这个二维数组有什么特殊意义吗？需要对所有维度按列操作并返回一个矩阵，还是就是简单的一对一算过去？换一句话，本质上要的是一个1-维互相关算法，还是N-维互相关算法。
2) 矢量和一个二维数组的长度大概是多少？
3) Octave 大约跑了多长时间，你心里期望的速度大约是多少？

雷达

% ?1 K, F0 |* I# b& q9 t1 }- d

沉宝 发表于 2022-10-2 01:38
5 e1 u# }0 d+ {- q" @现在进展怎么样了？

( x" w: s9 c) \+ n& }! u7 M想了解一下你问题的规模：

& o, I7 r& R3 g# D6 A
多谢关注。
6 N7 l2 N. }6 a% S& A5 o( w规模还比较大，一个至少3万*3万的二维浮点复数矩阵，用一个4000点复数矢量对矩阵的每一个3万点矢量做互相关，重复3万次这种互相关。
我已经试验成功了 AVX 算浮点内积和 VS 优化， 再加上多核并行，我希望能至少和 octave 打平。但现在手头有其他事，还没有时间改正式代码。