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我对 blitz++、armadillo、boost::MultiArray 与以下代码进行了比较(借自一篇旧帖子

#include <iostream>
using namespace std;
#include <windows.h>
#define _SCL_SECURE_NO_WARNINGS
#define BOOST_DISABLE_ASSERTS 
#include <boost/multi_array.hpp>
#include <blitz/array.h>
#include <armadillo>

int main(int argc, char* argv[])
{
    const int X_SIZE = 1000;
    const int Y_SIZE = 1000;
    const int ITERATIONS = 100;
    unsigned int startTime = 0;
    unsigned int endTime = 0;

    // Create the boost array


    //------------------Measure boost Loop------------------------------------------
    {
        typedef boost::multi_array<double, 2> ImageArrayType;
        ImageArrayType boostMatrix(boost::extents[X_SIZE][Y_SIZE]);
        startTime = ::GetTickCount();
        for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i)
        {
            for (int x = 0; x < X_SIZE; ++x)
            {
                for (int y = 0; y < Y_SIZE; ++y)
                {
                    boostMatrix[x][y] = 1.0001;
                }
            }
        }
        endTime = ::GetTickCount();
        printf("[Boost Loop] Elapsed time: %6.3f seconds\n", (endTime - startTime) / 1000.0);
    }
    //------------------Measure blitz Loop-------------------------------------------
    {
        blitz::Array<double, 2> blitzArray( X_SIZE, Y_SIZE );
        startTime = ::GetTickCount();
        for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i)
        {
            for (int x = 0; x < X_SIZE; ++x)
            {
                for (int y = 0; y < Y_SIZE; ++y)
                {
                    blitzArray(x,y) = 1.0001;
                }
            }
        }
        endTime = ::GetTickCount();
        printf("[Blitz Loop] Elapsed time: %6.3f seconds\n", (endTime - startTime) / 1000.0);
    }

    //------------------Measure armadillo loop----------------------------------------
    {
        arma::mat matArray( X_SIZE, Y_SIZE );
        startTime = ::GetTickCount();
        for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i)
        {
            for (int y = 0; y < Y_SIZE; ++y)
            {
                for (int x = 0; x < X_SIZE; ++x)
                {
                    matArray(x,y) = 1.0001;
                }
            }
        }
        endTime = ::GetTickCount();
        printf("[arma  Loop]  Elapsed time: %6.3f seconds\n", (endTime - startTime) / 1000.0);
    }

    //------------------Measure native loop----------------------------------------
    // Create the native array
    {
        double *nativeMatrix = new double [X_SIZE * Y_SIZE];
        startTime = ::GetTickCount();
        for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i)
        {
            for (int y = 0; y < Y_SIZE*X_SIZE; ++y)
            {
                nativeMatrix[y] = 1.0001;
            }
        }
        endTime = ::GetTickCount();
        printf("[Native Loop]Elapsed time: %6.3f seconds\n", (endTime - startTime) / 1000.0);
        delete[] nativeMatrix;
    }

    //------------------Measure boost computation-----------------------------------
    {
        typedef boost::multi_array<double, 2> ImageArrayType;
        ImageArrayType boostMatrix(boost::extents[X_SIZE][Y_SIZE]);
        for (int x = 0; x < X_SIZE; ++x)
        {
            for (int y = 0; y < Y_SIZE; ++y)
            {
                boostMatrix[x][y] = 1.0001;
            }
        }
        startTime = ::GetTickCount();
        for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i)
        {
            for (int x = 0; x < X_SIZE; ++x)
            {
                for (int y = 0; y < Y_SIZE; ++y)
                {
                    boostMatrix[x][y] += boostMatrix[x][y] * 0.5;
                }
            }
        }
        endTime = ::GetTickCount();
        printf("[Boost computation] Elapsed time: %6.3f seconds\n", (endTime - startTime) / 1000.0);
    }

    //------------------Measure blitz computation-----------------------------------
    {
        blitz::Array<double, 2> blitzArray( X_SIZE, Y_SIZE );
        blitzArray = 1.0001;
        startTime = ::GetTickCount();
        for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i)
        {
            blitzArray += blitzArray*0.5;
        }
        endTime = ::GetTickCount();
        printf("[Blitz computation] Elapsed time: %6.3f seconds\n", (endTime - startTime) / 1000.0);
    }

    //------------------Measure armadillo computation-------------------------------
    {
        arma::mat matArray( X_SIZE, Y_SIZE );
        matArray.fill(1.0001);
        startTime = ::GetTickCount();
        for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i)
        {
            //matArray.fill(1.0001);
            matArray += matArray*0.5;
        }
        endTime = ::GetTickCount();
        printf("[arma  computation] Elapsed time: %6.3f seconds\n", (endTime - startTime) / 1000.0);
    }

    //------------------Measure native computation------------------------------------------
    // Create the native array
    {
        double *nativeMatrix = new double [X_SIZE * Y_SIZE];
        for (int y = 0; y < Y_SIZE*X_SIZE; ++y)
        {
            nativeMatrix[y] = 1.0001;
        }
        startTime = ::GetTickCount();
        for (int i = 0; i < ITERATIONS; ++i)
        {
            for (int y = 0; y < Y_SIZE*X_SIZE; ++y)
            {
                nativeMatrix[y] += nativeMatrix[y] * 0.5;
            }
        }
        endTime = ::GetTickCount();
        printf("[Native computation]Elapsed time: %6.3f seconds\n", (endTime - startTime) / 1000.0);
        delete[] nativeMatrix;
    }

    return 0;
}

在windows,VS2010上,结果是

[Boost Loop] Elapsed time:  1.217 seconds
[Blitz Loop] Elapsed time:  0.046 seconds
[arma  Loop]  Elapsed time:  0.078 seconds
[Native Loop]Elapsed time:  0.172 seconds
[Boost computation] Elapsed time:  2.152 seconds
[Blitz computation] Elapsed time:  0.156 seconds
[arma  computation] Elapsed time:  0.078 seconds
[Native computation]Elapsed time:  0.078 seconds

在windows,intel c++上,结果是

[Boost Loop] Elapsed time:  0.468 seconds
[Blitz Loop] Elapsed time:  0.125 seconds
[arma  Loop]  Elapsed time:  0.046 seconds
[Native Loop]Elapsed time:  0.047 seconds
[Boost computation] Elapsed time:  0.796 seconds
[Blitz computation] Elapsed time:  0.109 seconds
[arma  computation] Elapsed time:  0.078 seconds
[Native computation]Elapsed time:  0.062 seconds

奇怪的东西:

(1) with VS2010, native computation (including loop) is faster than native loop
(2) blitz loop behave so different under VS2010 and intel C++. 

要使用 intel c++ 编译器编译 blitz++,blitz/intel/ 文件夹中需要一个名为 bzconfig.h 的文件。但是没有。我只是复制 blitz/ms/bzconfig.h 中的那个。这可能会给出非最佳配置。任何人都可以告诉我如何使用 intel c++ 编译器编译 blitz++?在手册中,它说运行 bzconfig 脚本以获取正确的 bzconfig.h。但我不明白这是什么意思。

非常感谢!

补充一些我的结论:

1. Boost multi array is the slowest.
2. With intel c++ compiler, native pointers are very fast.
3. With intel c++ compiler,  armadillo can achieve the performance of native pointers.
4. Also test eigen, it is x0% slower than armadillo in my simple cases.
5. Curious about blitz++'s behavior in intel c++ compiler with proper configuration.
   Please see my question.
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3 回答 3

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简短回答:./configure CXX=icpc,通过阅读 Blitz++ 用户指南找到。

长答案:

要使用 intel c++ 编译器编译 blitz++,blitz/intel/ 文件夹中需要一个名为 bzconfig.h 的文件。但是没有。

是的,是的。Blitz++ 应该自己生成文件。根据“安装”部分blitz.pdf中包含的 Blitz++ 用户指南,blitz-0.10.tar.gz

Blitz++ 使用 GNU Autoconf,它为各种平台和编译器处理重写 Makefile。

更准确地说,Blitz++ 使用 GNU autotools 工具链(automake、autoconf、configure),可以生成makefile、配置脚本、头文件等等。这些bzconfig.h文件应该由configureBlitz++ 附带的脚本生成,可以立即使用。

我只是复制 blitz/ms/bzconfig.h 中的那个。这可能会给出非最佳配置。

如果“非最佳”对您来说意味着“不工作”,那么是的。:-) 你需要一个intel/bzconfig.h准确地代表你的编译器的。

任何人都可以告诉我如何使用 intel c++ 编译器编译 blitz++?

阅读并遵循精美的手册,特别是上面提到的“安装”部分。

进入“blitz-VERSION”目录,然后输入: ./configure CXX=[compiler] 其中 [compiler] 是 xlc++、icpc、pathCC、xlC、cxx、aCC、CC、g++、KCC、pgCC 或 FCC 之一。(如果您不选择 C++ 编译器,configure 脚本将尝试为当前平台找到合适的编译器。)

你做过吗?对于 Intel 编译器,您需要使用 ./configure CXX=icpc.

在手册中,它说运行 bzconfig 脚本以获取正确的 bzconfig.h。但我不明白这是什么意思。

我假设“它”是指“那个”。“手动”是什么意思?我的 Blitz++ 用户指南副本没有提到bzconfig. 您确定您使用的是与您的 Blitz++ 版本相对应的手册吗?

PS:在blitz-0.10的内容中寻找“bzconfig” ,看起来“bzconfig”不再是 Blitz++ 的一部分,而是曾经是:

find . -name bzconfig-> 没有结果

find . -print0 | xargs -0 grep -a -i -n -e bzconfig

./blitz/compiler.h:44:    #error  In <blitz/config.h>: A working template implementation is required by Blitz++ (you may need to rerun the compiler/bzconfig script)

那需要更新。

./blitz/gnu/bzconfig.h:4:/* blitz/gnu/bzconfig.h. Generated automatically at end of configure. */
./configure.ac:159:# autoconf replacement of bzconfig

有了它,这些bzconfig.h文件应该由configure.

./ChangeLog.1:1787: will now replace the old file that was generate with the bzconfig

这可能是切换到 autoconf 的变化。

./INSTALL:107:  2. Go into the compiler subdirectory and run the bzconfig

那需要更新。这就是让你寻找的原因bzconfig吗?

./README:27:compiler      Compiler tests (used with obsolete bzconfig script)  

需要更新,compiler不再包含目录。

于 2015-10-22T12:23:52.667 回答
4

据我所知,您是通过测量单个矩阵乘以标量的速度来判断每个矩阵库的性能。由于其基于模板的策略,Armadillo 将通过将每个乘法分解为大多数编译器的可并行代码来做得非常好。

但我建议您需要重新考虑您的测试范围和方法。例如,您省略了每个BLAS实现。您需要的 BLAS 函数是dscal。供应商为您的特定 CPU 提供的实现可能会做得很好。

更相关的是,任何合理的向量库都需要能够做更多的事情:矩阵乘法、点积、向量长度、转置等等,您的测试没有解决这些问题。您的测试正好解决了两件事:元素分配,实际上从不是向量库的瓶颈,以及标量/向量乘法,这是每个 CPU 制造商提供的 BLAS 1 级函数。

这里讨论了 BLAS 级别 1 与编译器发出的代码

tl:博士;将 Armadillo 与为您的平台链接的 BLAS 和 LAPACK 本机库一起使用

于 2015-12-22T21:45:12.200 回答
2

我的测试表明 boost 数组与原生/硬编码 C++ 代码具有相同的性能。

您需要使用激活的编译器优化来比较它们。也就是说: -O3 -DNDEBUG -DBOOST_UBLAS_NDEBUG -DBOOST_DISABLE_ASSERTS -DARMA_NO_DEBUG ...当我测试 (em++) 时,当您停用它的断言、使用 启用 3 级优化等时,Boost 的执行速度至少快了 10 倍-O3。任何公平的比较都应该使用这些标志。

于 2016-06-08T09:51:25.997 回答