これは、私が試したループstd::vector<double>と普通の古いものdouble*です。
double*1,000 万個の要素の場合、ベクター バージョンはバージョンにかかる時間の約 80% で一貫して実行されます。のほぼすべての値に対してN、ベクトルは著しく高速です。
GCC STL ソース コードをstd::vectorのぞいてみると、イディオムが行っていることより本質的に凝ったことを行っているようには見えませんdouble*(つまり、プレーンな old で割り当てnew[]、operator[]オフセットを逆参照します)。 この質問もそれを物語っています。
ベクトル版の方が速い理由はありますか?
Compiler: GCC 4.6.1
Example compile line: g++ -Ofast -march=native -DNDEBUG \
-ftree-vectorizer-verbose=2 -o vector.bin \
vector.cpp -lrt
OS: CentOS 5
CPU: Opteron 8431
RAM: 128 GB
icpc 11.1 を使用しても、Xeon で実行しても、結果は質的に同じです。また、ベクトライザーのダンプには、std::vectorのコンストラクターでのフィル操作のみがベクトル化されたことが示されています。
ベクター バージョン:
#include <vector>
#include <iostream>
#include <boost/lexical_cast.hpp>
#include "util.h"
#include "rkck_params.h"
using namespace std;
int main( int argc, char* argv[] )
{
const size_t N = boost::lexical_cast<size_t>( argv[ 1 ] );
vector<double> y_old( N );
vector<double> y_new( N );
vector<double> y_err( N );
vector<double> k0( N );
vector<double> k1( N );
vector<double> k2( N );
vector<double> k3( N );
vector<double> k4( N );
vector<double> k5( N );
const double h = 0.5;
const timespec start = clock_tick();
for ( size_t i = 0 ; i < N ; ++i )
{
y_new[ i ] = y_old[ i ]
+ h
*(
rkck::c[ 0 ]*k0[ i ]
+ rkck::c[ 2 ]*k2[ i ]
+ rkck::c[ 3 ]*k3[ i ]
+ rkck::c[ 5 ]*k5[ i ]
);
y_err[ i ] = h
*(
rkck::cdiff[ 0 ]*k0[ i ]
+ rkck::cdiff[ 2 ]*k2[ i ]
+ rkck::cdiff[ 3 ]*k3[ i ]
+ rkck::cdiff[ 4 ]*k4[ i ]
+ rkck::cdiff[ 5 ]*k5[ i ]
);
}
const timespec stop = clock_tick();
const double total_time = seconds( start, stop );
// Output
cout << "vector\t" << N << "\t" << total_time << endl;
return 0;
}
double*バージョン:
#include <iostream>
#include <boost/lexical_cast.hpp>
#include "util.h"
#include "rkck_params.h"
using namespace std;
int main( int argc, char* argv[] )
{
const size_t N = boost::lexical_cast<size_t>( argv[ 1 ] );
double* y_old = new double[ N ];
double* y_new = new double[ N ];
double* y_err = new double[ N ];
double* k0 = new double[ N ];
double* k1 = new double[ N ];
double* k2 = new double[ N ];
double* k3 = new double[ N ];
double* k4 = new double[ N ];
double* k5 = new double[ N ];
const double h = 0.5;
const timespec start = clock_tick();
for ( size_t i = 0 ; i < N ; ++i )
{
y_new[ i ]
= y_old[ i ]
+ h
*(
rkck::c[ 0 ]*k0[ i ]
+ rkck::c[ 2 ]*k2[ i ]
+ rkck::c[ 3 ]*k3[ i ]
+ rkck::c[ 5 ]*k5[ i ]
);
y_err[ i ]
= h
*(
rkck::cdiff[ 0 ]*k0[ i ]
+ rkck::cdiff[ 2 ]*k2[ i ]
+ rkck::cdiff[ 3 ]*k3[ i ]
+ rkck::cdiff[ 4 ]*k4[ i ]
+ rkck::cdiff[ 5 ]*k5[ i ]
);
}
const timespec stop = clock_tick();
const double total_time = seconds( start, stop );
delete [] y_old;
delete [] y_new;
delete [] y_err;
delete [] k0;
delete [] k1;
delete [] k2;
delete [] k3;
delete [] k4;
delete [] k5;
// Output
cout << "plain\t" << N << "\t" << total_time << endl;
return 0;
}
rkck_params.h:
#ifndef RKCK_PARAMS_H
#define RKCK_PARAMS_H
namespace rkck
{
// C.f. $c_i$ in Ch. 16.2 of NR in C++, 2nd ed.
const double c[ 6 ]
= { 37.0/378.0,
0.0,
250.0/621.0,
125.0/594,
0.0,
512.0/1771.0 };
// C.f. $( c_i - c_i^* )$ in Ch. 16.2 of NR in C++, 2nd ed.
const double cdiff[ 6 ]
= { c[ 0 ] - 2825.0/27648.0,
c[ 1 ] - 0.0,
c[ 2 ] - 18575.0/48384.0,
c[ 3 ] - 13525.0/55296.0,
c[ 4 ] - 277.0/14336.0,
c[ 5 ] - 1.0/4.0 };
}
#endif
util.h:
#ifndef UTIL_H
#define UTIL_H
#include <time.h>
#include <utility>
inline timespec clock_tick()
{
timespec tick;
clock_gettime( CLOCK_REALTIME, &tick );
return tick;
}
// \cite{www.guyrutenberg.com/2007/09/22/profiling-code-using-clock_gettime}
inline double seconds( const timespec& earlier, const timespec& later )
{
double seconds_diff = -1.0;
double nano_diff = -1.0;
if ( later.tv_nsec < earlier.tv_nsec )
{
seconds_diff = later.tv_sec - earlier.tv_sec - 1;
nano_diff = ( 1.0e9 + later.tv_nsec - earlier.tv_nsec )*1.0e-9;
}
else
{
seconds_diff = later.tv_sec - earlier.tv_sec;
nano_diff = ( later.tv_nsec - earlier.tv_nsec )*1.0e-9;
}
return seconds_diff + nano_diff;
}
#endif