C++ 比 Octave 慢好多，怎么破？

雷达

' W5 e5 R; Q" c( l) I
' v) a' d$ I& S, ~: ~$ R9 {做一个数字信号处理的小算法，需要算互相关。
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。

+ Y1 F8 R5 g9 x2 z" O1 VOctave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。

5 ?0 C' p, T) G  s2 u7 B. E% nC++ 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。

" X) D- R9 ~* c+ [/ v0 B高手们给分析分析,  多谢了。
% ?& T! S( \1 u9 C/ ?4 J8 R/ H

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。
% E- z* [" t& s$ H2 E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

, n3 c0 h% K& j! L" v9 H9 s

雷声 发表于 2022-9-23 07:02
( W# D% K5 K5 D% F0 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。 ...

- u7 y$ f$ f) t& T5 B
. ?+ i3 B3 I3 o, b: _2 N( D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。
5 ^: S2 |. Y8 y. T! F) G: a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

! M8 |# r/ X9 `0 M) K
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

( S5 f: M/ |" x9 C$ ]9 \
/ N) n' y+ z2 }6 p9 g- K& VC++ code 用的是普通乘法？换成sse/avx向量乘法试试？
2 [( s2 w! V, X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
# Z! W4 a- @6 t- E' J( C

mark

马鹿 发表于 2022-9-23 11:18
5 x+ |1 w* d' R  f4 r2 ~8 p7 k% M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.
  m  G4 Q1 ~' b; B. r9 c
' r) b1 l9 B! e( p4 G' Z9 s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
/ d+ Z/ T+ ^+ L5 Y" A5 m' 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++ ...

STL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，要么就凑合用octave得了。
& C8 i& V' q* r) t% v6 D买个Ipp库虽然不贵，但是还是要几百刀的吧？
" m2 D  k" @9 a# W' z. a( x4 Q/ }

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
8 U7 F, D3 f  N) |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.
5 N9 ]) V" f# u. X) d4 z% a! @4 R
0 c; I. k+ P8 ^. r- e+ {最好还是用高性能的计算库, 比如inte ...

我不是it的，说汇编是起哄呢

沉宝

雷声 发表于 2022-9-23 15:48
( k2 e+ N: H' @1 `STL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

沉宝 发表于 2022-9-23 20:53
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- F3 h8 ~6 d& A4 E* n! t3 m必然是GPU啊，10来个核心对上千个计算单元。。。
$ R3 h. ?6 V9 }: |- F! k5 q# E
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！）

( U1 D% J7 r* m: v, ^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
9 F  O& t. n. u: H$ t2 g2 `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.
; l( t7 m7 e! x6 s( p
最好还是用高性能的计算库, 比如inte ...

5 b* p. w9 s* M- L1 X% |2 p8 O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
  V: y. |8 ~, v, f: {2 W8 V8 z, t
2 v8 W2 C! q  y, g! a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% i) V$ C9 U. C/ ~8 o: d+ n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？
* E! w  g9 U3 h8 N4 @: j" h3) Octave 大约跑了多长时间，你心里期望的速度大约是多少？

雷达

3 E. |6 v% m6 ?! m8 n; f

沉宝 发表于 2022-10-2 01:38
! U6 q& m' r( R9 J0 i. [. H4 z8 E现在进展怎么样了？

. b7 H: M# k8 m想了解一下你问题的规模：

多谢关注。
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。
( i+ W9 d: G* W' G) c$ e! }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。