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在执行相当简单的任务来比较以下性能时，我得到了令人费解的结果：

  • 特征::矩阵
  • boost::multi_array
  • boost::multi_array 使用 Eigen::Map 映射到 Eigen::Matrix

这是我的测试代码的精简版；可以在以下网址找到更完整的版本：http: //pastebin.com/faZ7TvJG。

boost::multi_array<double, 2, Eigen::aligned_allocator<double> > boost_multi_array;
Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> eigen_matrix;
Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> > boost_multi_array_mapped(boost_multi_array.data(), rows, cols);

double
    tmp_sum = 0,
    tmp_time = omp_get_wtime();

for(size_t i=0; i<iterations; i++)
{
    for(size_t j=0; j<rows; j++)
    {
        for(size_t k=0; k<cols; k++)
        {
            //if(k%2==0)
            //{ // commented out are the different options
                //tmp_sum += boost_multi_array[j][k];
                //tmp_sum += boost_multi_array_mapped(j,k);
                tmp_sum += eigen_matrix(j,k);
            //}
        }
    }
}

const double sequential_access_time = omp_get_wtime() - tmp_time;

结果如下：

Sequential Access:
   BOOST (MAPPED)   : 1.45763s
   EIGEN            : 1.45736s
   BOOST            : 2.58971s

如果我使用 if 语句跳过每个第二个元素，我会得到以下结果：

Alternating Access:
   BOOST (MAPPED)   : 1.67301s
   EIGEN            : 2.08834s
   BOOST            : 2.35295s

检查程序集表明，在顺序访问情况下，Eigen 更快，因为总和变得矢量化，而在使用原始 boost::multi_array 时则不然。

那么我的问题是：

  1. 为什么 boost::multi_array 没有向量化，而 Eigen::Matrix 是？
  2. 为什么映射到 Eigen 的 multi_array 比“本机”Eigen 数据结构更快？

对于编译，我使用以下内容：

g++ -I /usr/include/eigen3 test.cpp -Wall -O3 -DNDEBUG -DBOOST_DISABLE_ASSERTS -fopenmp -ffast-math -funroll-loops -march=native -mtune=native -o array_test

感谢您的回答。

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