C++ 比 Octave 慢好多，怎么破？

雷达

! x5 L/ k5 X+ m4 Y9 h6 {1 i) k) R3 d做一个数字信号处理的小算法，需要算互相关。
  ^7 x9 {" B3 W. W* C9 D/ V' T; L7 v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。
, C6 M* S1 f' Q& y0 X* D
3 P8 y# u% B2 C4 A- ^3 ^( C! IOctave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。

3 Z- |5 D2 T% R! i% q7 k- P! e& zC++ 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。
3 T# A7 y; g7 A, d
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。
# Y1 L0 ~. A5 w, |) Y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

雷声 发表于 2022-9-23 07:02
# h2 Z' i9 V% Z1 n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。 ...

: m: A. ?8 n/ j6 C* ]
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。
* L7 w3 p% `7 L2 e$ n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

8 K  M9 h, {( S+ o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

2 t* m  X5 T: b# ?4 x9 K1 T4 G( nC++ code 用的是普通乘法？换成sse/avx向量乘法试试？
$ N: M+ B* E$ W; x; R并且是单线程的？加个openmp并行试试
或者调用mkl 库的互相关函数试试
/ U  G9 u" r5 f0 O/ K% U

mark

马鹿 发表于 2022-9-23 11:18
. g" q  Y6 u( U# t汇编快！

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.

" ]! f2 i: n/ S8 m0 h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
. P0 ?- I8 Q: c- \5 w* X0 m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。
+ s/ l( }) g3 }7 c( |7 K* Y3 U: G. p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。
9 c7 M# t! u* L& P买个Ipp库虽然不贵，但是还是要几百刀的吧？

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
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.
- H2 _6 x* Z5 W2 U9 }
最好还是用高性能的计算库, 比如inte ...

$ H: }$ Y, t+ C4 X% b我不是it的，说汇编是起哄呢

沉宝

雷声 发表于 2022-9-23 15:48
' q- J# }. L+ g7 G) _* A- y, BSTL对性能优化没什么帮助，只是写起来比较安全而已。
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

) X  @; k" Q+ [0 E( ]

沉宝 发表于 2022-9-23 20:53
# c2 v  P2 e+ G) }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） ...

- v' R  s( a9 ]8 Y8 T
2 U8 ^4 J  A& y% d必然是GPU啊，10来个核心对上千个计算单元。。。
0 B$ Q& S" |6 }% h, j# S& 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！）
: \. m$ E6 E! o1 s- b
! Q5 D+ a) x+ _7 C( O; V2 ?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
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.
% V5 n# B! k) N7 l
最好还是用高性能的计算库, 比如inte ...

区别还是很大的。编译器的优化还到不了那种程度。
$ {6 e: f) C" P" D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

8 G1 d$ P% o+ ]$ {; V. I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？

" _( b! N( m, B5 L想了解一下你问题的规模：
1) 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

沉宝 发表于 2022-10-2 01:38
2 V& J) b; H9 o& F5 g$ X0 X现在进展怎么样了？
9 v6 w% X9 q- h/ u& t8 D
想了解一下你问题的规模：

6 Y" n4 t, w' h1 j* N+ |+ P( r
1 I4 G+ X+ n) ]* Z多谢关注。
' u, N+ t: n$ e/ q: ~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。
. t" O' P, s& J, {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。