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我在程序的最内部循环中有以下代码

struct V {
  float val [200]; // 0 <= val[i] <= 1
};

V a[600];
V b[250];
V c[250];
V d[350];
V e[350];

// ... init values in a,b,c,d,e ...

int findmax(int ai, int bi, int ci, int di, int ei) {
  float best_val = 0.0;
  int best_ii = -1;

  for (int ii = 0; ii < 200; ii++) {
    float act_val =
      a[ai].val[ii] +
      b[bi].val[ii] +
      c[ci].val[ii] +
      d[ci].val[ii] +
      e[ci].val[ii];

    if (act_val > best_val) {
      best_val = act_val;
      best_ii = ii;
    }
  }

  return best_ii;
}

我不在乎它是一些聪明的算法（但这将是最有趣的）还是一些 C++ 技巧或内在函数或汇编程序。但我需要让 findmax 函数更高效。

提前非常感谢。

编辑： 似乎分支是最慢的操作（预测错误？）。

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7 回答 7

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如果编译器在缩短跳转时遇到困难，这可能会有所帮助：

int findmax(int ai, int bi, int ci, int di, int ei) {
  float best_val = 0.0;
  int best_ii = -1;

  float* a_it = &a[ai].val[0]
  float* b_it = &b[bi].val[0]
  float* c_it = &c[ci].val[0]
  float* d_it = &d[di].val[0] // assume typo ci->di
  float* e_it = &e[ei].val[0] // assume typo ci->ei

  for (int ii = 0; ii < 200; ii++) {
    float act_val = *(a_it++) + *(b_it++) + *(c_it++) + *(d_it++) + *(e_it++);
    best_val =  (act_val <= best_val) ? best_val : act_val; // becomes _fsel
    best_ii  =  (act_val <= best_val) ? best_ii : ii; // becomes _fsel
  }

  return best_ii;
}

就缓存未命中而言，生成总和表可能会更快，我将稍后发布：

int findmax(int ai, int bi, int ci, int di, int ei) {
  float best_val = 0.0;
  int best_ii = -1;

  float* its[] = {&a[ai].val[0], &a[bi].val[0], &a[ci].val[0], &a[di].val[0], &a[ei].val[0] };

  V sums;
  for (int ii = 0; ii < 200; ii++) {
    sums.val[ii] = * (++its[0]);
  }

  for (int iter = 1 ; iter < 5; ++iter)  {
      for (int ii = 0; ii < 200; ii++) {
        sums.val[ii] += * (++its[iter]);
      }
    }
  }
  for (int ii = 0; ii < 200; ii++) {
    best_val =  (sums.val[ii] <= best_val) ? best_val : sums.val[ii]; // becomes _fsel
    best_ii  =  (sums.val[ii] <= best_val) ? best_ii : ii; // becomes _fsel
  } 
  return best_ii;
}
于 2009-09-03T16:34:09.783 回答
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如果不检查每个总和，我看不到任何方法可以做到这一点，这使得这是一个 O(n) 问题。但由于您的数据是线性布局的，因此 Intel/AMD MMX 或 SSE 指令可能会有所帮助。有关 Microsoft 内部函数的实现，请参阅此链接：

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/y0dh78ez(VS.71).aspx

于 2009-09-03T16:17:30.100 回答
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好吧，我认为算法优化没有明显的空间。理论上，只能计算五个向量的总和，直到明显无法达到最大值为止，但这会增加仅对五个数字求和的大量开销。您可以尝试使用多个线程并为线程分配范围，但是当您只有 200 个非常短的工作项时，您必须考虑线程创建开销。

所以我倾向于说，在 x86 上使用汇编程序和 MMX 或 SSE 指令，或者可能是（机器特定的）C++ 库，提供对这些指令的访问权限是你最好的选择。

于 2009-09-03T16:17:52.517 回答
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除非编译器为您优化它们，否则计算a[ai]等，在循环中将花费您一些时间（无论多么轻微），因为它们在findmax. 鉴于此，您可以尝试以下方法：

int findmax(int ai, int bi, int ci, int di, int ei) {
    float    best_val = std::numeric_limits<float>::min();
    int      best_ii = 0;
    const V& a(a[ai]);
    const V& b(b[bi]);
    const V& c(c[ci]);
    const V& d(d[di]);
    const V& e(e[ei]);

    for (int ii = 0; ii < 200; ++ii) {
        float act_val = a.val[ii] + b.val[ii] + c.val[ii] +
                        d.val[ii] + e.val[ii];

        if (act_val > best_val) {
            best_val = act_val;
            best_ii = ii;
        }
    }

    return best_ii;
}

改进代码的其他方法可能是改变数据的表示方式，从而产生不同（但更快）的findmax算法。

于 2009-09-03T16:23:54.343 回答
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尝试一次迭代所有向量。这是两个向量的示例：

for (float *ap = a[ai].val, *bp = b[bi].val; ap - a[ai].val < 200; ap++, bp ++) {
    float act_val = *ap + *bp;
    // check for max and return if necessary
}
于 2009-09-03T16:15:02.147 回答
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看一下循环展开（以及 Duff 的特定设备，但要复杂得多，例如）。这些是我能想到的唯一真正的算法优化。

循环展开

Duff's_device

于 2009-09-03T16:39:58.227 回答
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如果没有关于存储在a、b、c、d和e. 您必须检查每个总和以确定哪个是最大的。

对于第 N 个元素查询，情况会更糟，但幸运的是，您没有问那个。

于 2009-09-03T16:14:51.977 回答