C++ 比 Octave 慢好多，怎么破？

雷达

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。
+ y4 J4 m/ Y$ F4 ]( n# x
, O3 ~. z& M& m" ?# X' |6 r) aOctave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 。
( `, @* g0 v. z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。
+ {4 H8 K. K( y" c* z0 Z7 i
C++ 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。

' N, ~  \5 a+ }$ P$ {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。
+ h0 T6 M# |) i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。
& ]" J, `2 o6 }( `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

1 T0 p2 m8 t) a

雷声 发表于 2022-9-23 07:02
: K7 R- ~2 N1 b. V- I8 o5 H- ]/ @0 u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。 ...

4 T' C1 F; l5 c* ?* V6 n* 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++重写了。
8 Z1 J; i" F) k; T, O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

% _& F# q! G, Y# b
: W8 Q' T, T6 z% m: F! q$ Y9 r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
或者调用mkl 库的互相关函数试试
. g4 W) ]6 u- Y, O

mark

马鹿 发表于 2022-9-23 11:18
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.

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
/ o& `+ N) R1 }& `7 x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。
* E8 H- h8 P  O* w. _% z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。
' p" }1 w* j# {9 G% j% w买个Ipp库虽然不贵，但是还是要几百刀的吧？
4 S8 N- B. e8 y0 l# F

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
: D. E. p  Q/ [, G. i% x* 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.
9 n" k2 C8 T9 {; `. T- \
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
STL对性能优化没什么帮助，只是写起来比较安全而已。
# \0 T- b$ {& ^9 p$ \5 d  R下面数值分析回答的是对的，要么用avx自己写，要么 ...

, A% z) j2 n1 `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

, |3 {! `8 i* e% Z' v+ |! S

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） ...

必然是GPU啊，10来个核心对上千个计算单元。。。
+ Y) g: j8 L# [5 J! c% S
, D0 m% O2 K% ^, q  }! D* k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！）
# H) P" E; m/ f+ b
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 M! I' F% m8 Q6 k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.
, t# O, R! }. \8 l( C: u5 ~# m
( O0 |: `  q) J& }  {( T5 W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。
: W, U, l* ^/ [& u: A/ j- {7 u# G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
4 l& U7 t3 m; t+ e# X- r4 H, {
: I1 @" ^& V0 ^, d$ i8 ?# W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？
2 e2 ]/ B  W) N8 R1 f- L' A0 V
) F* X3 x6 o0 w$ f' z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 {5 w& @$ L% _5 D# D2) 矢量和一个二维数组的长度大概是多少？
7 B$ ]. Q4 j/ C# L1 z3) 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 i/ q, l- F& Y% A. [- U

沉宝 发表于 2022-10-2 01:38
现在进展怎么样了？

; c4 u& U% U) o8 ~& j想了解一下你问题的规模：

: h5 ]/ R; M" Y3 L/ g多谢关注。
0 B1 v; V# ?. i4 @7 F$ A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。