C++ 比 Octave 慢好多，怎么破？

雷达 · 发表于 2022-9-23 06:27:09

本帖最后由雷达于 2022-9-23 06:29 编辑

做一个数字信号处理的小算法，需要算互相关。
先用 Octave （兼容matlab 那个东东）做了一下，感觉慢，走通后就用C++ 重写，结果比 Octave 还慢，目测能慢10倍，很不科学啊。

Octave的互相关有现成函数 xcorr, C++ 需要自己写。互相关是一个一维矢量和一个二维数组里的矢量依次做。矢量里是复数数据，没有用 STL，自己做了个 Re/Im 的struct，其实就是两个四字节 float 。
互相关的最基本运算是两个复数的乘法，就是四次 float 乘法再相加，所以本质上影响速度的应该就是 float 乘法和加法。

C++ 用的是VS 社区版，估计编译器不给力，但也不至于差这么多啊。

高手们给分析分析, 多谢了。

雷声 · 发表于 2022-9-23 07:02:18

互相关这种是最适合矢量化的，Octave应该是用SIMD 或者CUDA写了核心的计算部分。所以比没有优化的快很多。我差不多20年前做过类似的二维相关处理，优化过的比老师自己写的快了三四十倍，实验室的小崽子们怨声载道。因为本来等处理完一次数据需要差不多六七个小时，正好打游戏。优化完了之后不到二十分钟就好了。啥也干不了。
你想省事的话用Intel的IPP库，里面有现成的高度优化的互相关函数。或者用CUDA自己写一个。
你做信号处理很熟的话，这个还可以用FFT来做。应该会更快一些。九十年代很多人这么处理，主要是那时候CPU实在太慢。现在基本用不着了。而且FFT前后处理比较麻烦，加窗什么的。

雷达 · 发表于 2022-9-23 08:13:54

本帖最后由雷达于 2022-9-23 08:15 编辑

雷声发表于 2022-9-23 07:02( D6 ~8 z) M- D$ p3 ~% P& P
互相关这种是最适合矢量化的，Octave应该是用SIMD 或者CUDA写了核心的计算部分。所以比没有优化的快很多。 ...

嗯，我就是觉得 FFT 反而麻烦，互相关代码本身倒真没有几行。那看来就用 octave 就好了，没必要再用C++重写了。
另外，我现在就是用指针数组，如果用 STL 的Vector 会不会更快一些？

可梦之 · 发表于 2022-9-23 09:18:16

Octave/Matlab内部对数值计算做了很多并行和优化。内核甚至是用Fortran写的。你用C++重写，没有做并行优化，真未必比他们的性能好。

阿忙 · 发表于 2022-9-23 09:55:04

Matlab不是浪得虚名的，要打败它还是要下点功夫才行

雷达 · 发表于 2022-9-23 11:00:38

本帖最后由雷达于 2022-9-23 11:10 编辑

研究了一下，似乎可以用预处理指令对浮点运算做一些优化。这个问题比我最初想象的要复杂得多

马鹿 · 发表于 2022-9-23 11:18:11

汇编快！

数值分析 · 发表于 2022-9-23 11:34:49

本帖最后由数值分析于 2022-9-23 11:48 编辑

C++ code 用的是普通乘法？换成sse/avx向量乘法试试？
并且是单线程的？加个openmp并行试试
或者调用mkl 库的互相关函数试试

mark · 发表于 2022-9-23 11:43:35

马鹿发表于 2022-9-23 11:182 A+ P5 g2 d# r, v$ E4 x$ L2 [
汇编快！

这种问题的优化, 在语言层面没太大意义, c++和汇编没什么本质区别.

最好还是用高性能的计算库, 比如intel的ipp,或者看看gpu方面有没有类似的库.

走两步 · 发表于 2022-9-23 12:59:58

涉及矩阵的用blas

雨楼 · 发表于 2022-9-23 14:05:11

实际使用中要考虑综合成本/时间。比如用octave /Python 解决起来简单。自己另起炉灶麻烦些。

雷声 · 发表于 2022-9-23 15:48:12

雷达发表于 2022-9-23 08:13
$ \5 \3 V" q) f! C3 r; T6 S% n$ w嗯，我就是觉得 FFT 反而麻烦，互相关代码本身倒真没有几行。那看来就用 octave 就好了，没必要再用C++ ...

STL对性能优化没什么帮助，只是写起来比较安全而已。
下面数值分析回答的是对的，要么用avx自己写，要么就凑合用octave得了。
买个Ipp库虽然不贵，但是还是要几百刀的吧？

四处张望 · 发表于 2022-9-23 16:05:15

矩阵最简单用eigen，然后enable avx2以上

马鹿 · 发表于 2022-9-23 20:24:06

mark 发表于 2022-9-22 22:43
$ V! [% X4 ^, `* W! \这种问题的优化, 在语言层面没太大意义, c++和汇编没什么本质区别.
3 M, e3 X! \/ O( b) d9 {* x4 ~' B( v& w& M
最好还是用高性能的计算库, 比如inte ...

我不是it的，说汇编是起哄呢

沉宝 · 发表于 2022-9-23 20:53:40

雷声发表于 2022-9-23 15:483 S, ^5 L& P% f3 N
STL对性能优化没什么帮助，只是写起来比较安全而已。
5 \2 Q6 x1 G/ N下面数值分析回答的是对的，要么用avx自己写，要么 ...

你觉得在用AVX自己写与用GPU加速的Octave之间，谁有可能性能上超出？（基于中等价位的硬件水平）

数值分析 · 发表于 2022-9-23 21:37:24

本帖最后由数值分析于 2022-9-23 23:50 编辑

沉宝发表于 2022-9-23 20:53
/ m9 v/ M; L4 y+ Y9 a/ x你觉得在用AVX自己写与用GPU加速的Octave之间，谁有可能性能上超出？（基于中等价位的硬件水平） ...

必然是GPU啊，10来个核心对上千个计算单元。。。

有道是双拳难敌四手一虎不如群狼

ltpub · 发表于 2022-9-26 18:34:55

先用性能探查器看下热点在哪里，用前面坛友们的方法针对性优化下，满足了应用需求就收手（心中牢记那句箴言：又不是不能用！

）

不知道vs的社区版带不带性能探查器，不行的话用pro/ent试用几天应该是不违规的，实在不行把C++编译到Linux下，那perf工具可就多了去了

机器猫 · 发表于 2022-9-26 23:30:40

mark 发表于 2022-9-23 11:43
0 \7 A+ ?0 l0 n* g$ v8 i6 B9 t: y这种问题的优化, 在语言层面没太大意义, c++和汇编没什么本质区别.
; Z5 b7 a! j8 K I2 z( M H7 C! V7 \; G: x( h
最好还是用高性能的计算库, 比如inte ...

区别还是很大的。编译器的优化还到不了那种程度。
你说的那些“高性能的计算库”很多估计都是专门的人用汇编手工优化出来的。那个得对要优化的系统非常熟悉的人来干，打个比方那条指令用在哪个地方会导致cache需要加载，这些都必须考虑到

当然对于调用这些库的代码来说，一般C和汇编区别不大

沉宝 · 发表于 2022-10-2 01:38:20

现在进展怎么样了？

想了解一下你问题的规模：
1) 你说互相关是一个一维矢量和一个二维数组里的矢量依次做，那么这个二维数组有什么特殊意义吗？需要对所有维度按列操作并返回一个矩阵，还是就是简单的一对一算过去？换一句话，本质上要的是一个1-维互相关算法，还是N-维互相关算法。
2) 矢量和一个二维数组的长度大概是多少？
3) Octave 大约跑了多长时间，你心里期望的速度大约是多少？

雷达 · 发表于 2022-10-2 03:04:55

本帖最后由雷达于 2022-10-2 03:06 编辑

沉宝发表于 2022-10-2 01:38* J! C& U: a5 _6 H2 b
现在进展怎么样了？
3 M( h9 F. {; V2 S1 }1 {3 L% ~$ l8 A, A' c5 [9 ^; {
想了解一下你问题的规模：

多谢关注。
规模还比较大，一个至少3万*3万的二维浮点复数矩阵，用一个4000点复数矢量对矩阵的每一个3万点矢量做互相关，重复3万次这种互相关。
我已经试验成功了 AVX 算浮点内积和 VS 优化，再加上多核并行，我希望能至少和 octave 打平。但现在手头有其他事，还没有时间改正式代码。

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[信息技术] C++ 比 Octave 慢好多，怎么破？

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