Я использовал cBLAS и сделал несколько тестов скорости, и я был удивлен результатами:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cblas.h>
#include <GL/glfw.h>
void matriz_matriz(float *matriz1,float *matriz2,float *matrizr){
matrizr[0] = (matriz1[0]*matriz2[0])+(matriz1[4]*matriz2[1]) +(matriz1[8]*matriz2[2]) +(matriz1[12]*matriz2[3]);
matrizr[1] = (matriz1[1]*matriz2[0])+(matriz1[5]*matriz2[1]) +(matriz1[9]*matriz2[2]) +(matriz1[13]*matriz2[3]);
matrizr[2] = (matriz1[2]*matriz2[0])+(matriz1[6]*matriz2[1]) +(matriz1[10]*matriz2[2]) +(matriz1[14]*matriz2[3]);
matrizr[3] = (matriz1[3]*matriz2[0])+(matriz1[7]*matriz2[1]) +(matriz1[11]*matriz2[2]) +(matriz1[15]*matriz2[3]);
matrizr[4] = (matriz1[0]*matriz2[4])+(matriz1[4]*matriz2[5]) +(matriz1[8]*matriz2[6]) +(matriz1[12]*matriz2[7]);
matrizr[5] = (matriz1[1]*matriz2[4])+(matriz1[5]*matriz2[5]) +(matriz1[9]*matriz2[6]) +(matriz1[13]*matriz2[7]);
matrizr[6] = (matriz1[2]*matriz2[4])+(matriz1[6]*matriz2[5]) +(matriz1[10]*matriz2[6]) +(matriz1[14]*matriz2[7]);
matrizr[7] = (matriz1[3]*matriz2[4])+(matriz1[7]*matriz2[5]) +(matriz1[11]*matriz2[6]) +(matriz1[15]*matriz2[7]);
matrizr[8] = (matriz1[0]*matriz2[8])+(matriz1[4]*matriz2[9]) +(matriz1[8]*matriz2[10]) +(matriz1[12]*matriz2[11]);
matrizr[9] = (matriz1[1]*matriz2[8])+(matriz1[5]*matriz2[9]) +(matriz1[9]*matriz2[10]) +(matriz1[13]*matriz2[11]);
matrizr[10] = (matriz1[2]*matriz2[8])+(matriz1[6]*matriz2[9]) +(matriz1[10]*matriz2[10])+(matriz1[14]*matriz2[11]);
matrizr[11] = (matriz1[3]*matriz2[8])+(matriz1[7]*matriz2[9]) +(matriz1[11]*matriz2[10])+(matriz1[15]*matriz2[11]);
matrizr[12] = (matriz1[0]*matriz2[12])+(matriz1[4]*matriz2[13])+(matriz1[8]*matriz2[14]) +(matriz1[12]*matriz2[15]);
matrizr[13] = (matriz1[1]*matriz2[12])+(matriz1[5]*matriz2[13])+(matriz1[9]*matriz2[14]) +(matriz1[13]*matriz2[15]);
matrizr[14] = (matriz1[2]*matriz2[12])+(matriz1[6]*matriz2[13])+(matriz1[10]*matriz2[14])+(matriz1[14]*matriz2[15]);
matrizr[15] = (matriz1[3]*matriz2[12])+(matriz1[7]*matriz2[13])+(matriz1[11]*matriz2[14])+(matriz1[15]*matriz2[15]);
}int main(){
int i;
double tiempo1;
double tiempo2;
glfwInit();
float *mat0 = NULL;
float *mat1 = NULL;
float *mat2 = NULL;
mat0 = (float *)malloc(16 * sizeof(float));
mat1 = (float *)malloc(16 * sizeof(float));
mat2 = (float *)malloc(16 * sizeof(float));
mat0[0] = 1.0;
mat0[1] = 0.0;
mat0[2] = 0.0;
mat0[3] = 0.0;
mat0[4] = 0.0;
mat0[5] = 1.0;
mat0[6] = 0.0;
mat0[7] = 0.0;
mat0[8] = 0.0;
mat0[9] = 0.0;
mat0[10] = 1.0;
mat0[11] = 0.0;
mat0[12] = 3.281897;
mat0[13] = 4.714289;
mat0[14] = 5.124306;
mat0[15] = 1.0;
mat1[0] = 1.0;
mat1[1] = 0.0;
mat1[2] = 0.0;
mat1[3] = 0.0;
mat1[4] = 0.0;
mat1[5] = 0.924752;
mat1[6] = 0.380570;
mat1[7] = 0.0;
mat1[8] = 0.0;
mat1[9] = -0.380570;
mat1[10] = 0.924752;
mat1[11] = 0.0;
mat1[12] = 0.0;
mat1[13] = 0.0;
mat1[14] = 0.0;
mat1[15] = 1.0;
mat2[0] = 1.0;
mat2[1] = 0.0;
mat2[2] = 0.0;
mat2[3] = 0.0;
mat2[4] = 0.0;
mat2[5] = 1.0;
mat2[6] = 0.0;
mat2[7] = 0.0;
mat2[8] = 0.0;
mat2[9] = 0.0;
mat2[10] = 1.0;
mat2[11] = 0.0;
mat2[12] = 0.0;
mat2[13] = 0.0;
mat2[14] = 0.0;
mat2[15] = 1.0;
tiempo1 = glfwGetTime();
for(i=0;i<100000;i++){
matriz_matriz(mat0,mat1,mat2);
//cblas_sgemm(CblasRowMajor,CblasNoTrans,CblasNoTrans,4,4,4,1.0f,mat0,4,mat1,4,0.0f,mat2,4);
}
tiempo2 = glfwGetTime();
printf("Tiempo total: %f\n",tiempo2-tiempo1);
for(i=0;i<16;i++)printf("valor[%i]: %f\n",i,mat2[i]);
free(mat0);
free(mat1);
free(mat2);
system("pause");
glfwTerminate();
return 0;
}
Если я использую функцию cblas_sgemm (...)
tiempo2 — tiempo1 возвращает значение 0.096924
, но если я использую свою собственную функцию (matriz_matriz(...)
) tiempo2 — tiempo1 возвращает значение 0.046271
Что просходит? Моя функция быстрее, чем Cblas.
Этот тест был протестирован на ПК с процессором Pentium 3. Может кто-нибудь сказать мне, что происходит?
Большое спасибо.
Ваши временные результаты действительны. Ваша функция matriz_matriz использует полное развертывание для умножения матрицы на матрицу. Это стандартная методика оптимизации. Пожалуйста, обратитесь к http://en.wikipedia.org/wiki/Loop_unwinding.
Проблема в том, что ваша функция работает только для матриц 4X4. Если вы пытаетесь создать общую функцию умножения, то вы должны использовать for
петли. Тогда время выполнения увеличится.
Для оптимизированных подпрограмм BLAS, пожалуйста, обратитесь к библиотекам ATLAS и OpenBLAS.
Других решений пока нет …