我有这个结构的循环
参考:麦克斯韦代码示例
do z=1,zend
do y=1,yend
do x=1,xend
k=arr(x,y,z)
do while(k.ne.0)
ix=fooX(k)
iy=fooY(k)
iz=fooZ(k)
x1=x(ix ,iy ,iz)
x2=x(ix+1,iy ,iz)
x3=x(ix ,iy+1,iz)
x4=x(ix+1,iy+1,iz)
x5=x(ix ,iy ,iz+1)
x6=x(ix+1,iy ,iz+1)
x7=x(ix ,iy+1,iz+1)
x8=x(ix+1,iy+1,iz+1)
y1=y(ix ,iy ,iz)
y2=y(ix+1,iy ,iz)
y3=y(ix ,iy+1,iz)
y4=y(ix+1,iy+1,iz)
y5=y(ix ,iy ,iz+1)
y6=y(ix+1,iy ,iz+1)
y7=y(ix ,iy+1,iz+1)
y8=y(ix+1,iy+1,iz+1)
z1=z(ix ,iy ,iz)
z2=z(ix+1,iy ,iz)
z3=z(ix ,iy+1,iz)
z4=z(ix+1,iy+1,iz)
z5=z(ix ,iy ,iz+1)
z6=z(ix+1,iy ,iz+1)
z7=z(ix ,iy+1,iz+1)
z8=z(ix+1,iy+1,iz+1)
sumX+=x1+x2+..x8
sumY+=y1+y2+..y8
sumZ+=z1+z2+..z8
k=linkArr(k)
enddo
enddo
enddo
enddo
x1 到 x8 是长方体的 8 个角。将此代码向量化面临三个挑战。一是8个数组元素在内存中不连续。其次是固有的 while 循环结构以及链表访问。第三,从 fooX、fooY、fooZ 返回的 ix、iy、iz 的值不是不连续的。所以循环的每次迭代都有一组完全不同的 ix, iy, iz。因此,即使在迭代中,内存访问也是分散的。我尝试了以下方法: 1. 将 3 级 DO 循环展开为:
do z=1,zend
do y=1,yend
do x=1,xend
if(arr(x,y,z).NE.0) then
kArr(indx)=arr(x,y,z)
DO WHILE (kArr(indx).NE.0)
indx = indx + 1
kArr(indx)=linkArr(kArr(indx-1))
ENDDO
endif
enddo
enddo
enddo
有了这个,我摆脱了 while 循环结构,现在我可以在 kArr 上运行一个大循环,其中我将 8 个元素分组(比如我的 VPU 一次可以容纳 8 组数据)。它没有提高性能。如果有人感兴趣,我可以发布这些的详细信息。我需要有关如何优化此代码的建议。我尝试的另一个选择是将 x、y、z 数据组合在一个数组中,这样当我计算 x1 时,y1 和 z1 也将位于相邻的内存位置。