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首先我的英语不好。抱歉。

我所知道的。Fortran 地址是主要列。我的旧 Fortran 代码长时间没有优化。我尝试更改我的 Fortran90 代码索引以获得更好的速度。

代码几乎是 3 维矩阵。(i, j, k) 并且几乎 Do-loop 是关于 i 和 j 的。i 和 j 的大小约为 2000~3000 而 k 只是 2，这意味着 x,y

我旧代码的索引顺序是 (i, k, j)

例如

Do j = 1 : 1500
    Do i = 1 : 1024
        AA(i, 1, j) = ... ;
        AA(i, 2, j) = ... ;
    end do
end do

我的代码中有很多这样的东西。

所以我改变了索引顺序。例如 (i, j, k), (k, i, j), (i, k, j) 我认为 (k, i, j) 是 fortran (column major) 中的最佳选择。

但结果不是。

所有 3 个案例 [ (i, j, k), (k, i, j), (i, k, j) ] 都花费了几乎时间。（1961 年代、1955 年代、1692 年代）。

我的程序代码这么长，Iteration足以比较（32000）

下面是我的编译选项。

ifort -O3 -xHost -ipo -qopenmp -fp-model strict -mcmodel=medium

我不明白上面的结果。请帮我。

感谢阅读。

另外，以下是我的程序之一。矩阵 L_X(i, :, j) 是我的目标， : 是 1 和 2

!$OMP Parallel DO private(j,i,ii,Tan,NormT)

do j=1,LinkPlusBndry
  if (Kmax(j)>2) then
     i=1; Tan=L_X(i+1,:,j)-L_X(i,:,j); NormT=sqrt(Tan(1)**2+Tan(2)**2)
     if (NormT < min_dist) then
        L_X(2:Kmax(j)-1,:,j)=L_X(3:Kmax(j),:,j)
        Kmax(j)=Kmax(j)-1
     elseif (NormT > max_dist) then
        do i=Kmax(j)+1,3,-1; L_X(i,:,j)=L_X(i-1,:,j); end do
        L_X(2,:,j)=(L_X(1,:,j)+L_X(3,:,j))/2.0_dp
        Kmax(j)=Kmax(j)+1
     end if
     do i=2,M-1
       if (i > (Kmax(j)-2) ) exit
       Tan=L_X(i+1,:,j)-L_X(i,:,j); NormT=sqrt(Tan(1)**2+Tan(2)**2)
       if (NormT < min_dist) then
         L_X(i,:,j)=(L_X(i,:,j)+L_X(i+1,:,j))/2.0_dp
         L_X(i+1:Kmax(j)-1,:,j)=L_X(i+2:Kmax(j),:,j)
         Kmax(j)=Kmax(j)-1
       elseif (NormT > max_dist) then
         do ii=Kmax(j)+1,i+2,-1; L_X(ii,:,j)= L_X(ii-1,:,j); end do
         L_X(i+1,:,j)=(L_X(i,:,j)+L_X(i+2,:,j))/2.0_dp
         Kmax(j)=Kmax(j)+1
       end if
     end do
     i=Kmax(j)-1;
     if (i>1) then
       Tan=L_X(i+1,:,j)-L_X(i,:,j); NormT=sqrt(Tan(1)**2+Tan(2)**2)
       if (NormT < min_dist) then
         L_X(Kmax(j)-1,:,j)=L_X(Kmax(j),:,j)
         Kmax(j)=Kmax(j)-1
       elseif (NormT > max_dist) then
         L_X(Kmax(j)+1,:,j)= L_X(Kmax(j),:,j)
         L_X(Kmax(j),:,j)=(L_X(Kmax(j)-1,:,j)+L_X(Kmax(j)+1,:,j))/2.0_dp
          Kmax(j)=Kmax(j)+1
       end if
     end if
  elseif (Kmax(j)==2) then
     i=1; Tan=L_X(i+1,:,j)-L_X(i,:,j); NormT=sqrt(Tan(1)**2+Tan(2)**2)
     if (NormT > max_dist) then
        do i=Kmax(j)+1,3,-1; L_X(i,:,j)=L_X(i-1,:,j); end do
        L_X(2,:,j)=(L_X(1,:,j)+L_X(3,:,j))/2.0_dp
        Kmax(j)=Kmax(j)+1
     end if
  end if
  do i=Kmax(j)+1,M; L_X(i,:,j)=L_X(Kmax(j),:,j); end do
end do

!$OMP End Parallel DO
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我不会太担心循环排序。ifort -O3 优化是一种激进的循环优化器。重新排序 3-D 数组可能几乎没有影响。

至于你认为 (k,i,j) 是最好的顺序。一般来说，这将是最好的。但是 k 只有 2 个元素，而 i 有 1024 个。假设您使用的是单精度实数（4 个字节） 3-D 数组的这个 2-D 段适合 8K ram。一旦循环开始，您的数据很可能完全在 CPU 缓存中，因此索引排序将无关紧要。您需要更大的数据维度才能使您考虑的效果生效。

就您的性能差异而言，这可能是编译器优化的难题。

于 2019-03-06T20:35:08.153 回答