std :: sort против производительности Intel ipp sort. Что я делаю неправильно?

Я пытаюсь сравнить производительность std::sort (с помощью std::vector структур) против Intel ipp Сортировать.

Я запускаю этот тест на процессоре Intel Xeon model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5670 @ 2.93GHz

Я сортирую вектор длиной 20000 элементов и сортирую 200 раз. Я попробовал 2 разных ipp сортировать процедуры, а именно. ippsSortDescend_64f_I а также ippsSortRadixDescend_64f_I, Во всех случаях, ipp сортировка была как минимум в 5-10 раз медленнее, чем std::sort, Я ожидал ipp сортировка может быть медленнее для небольших массивов, но в целом она должна быть быстрее, чем std::sort, Я что-то здесь упускаю? Что я делаю неправильно?

std::sort последовательно быстрее во всех моих тестовых случаях.

Вот моя программа

#include <array>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <sys/time.h>
#include <sys/timeb.h>

#include <vector>
#include <chrono>

#include "ipp.h"
using namespace std;

const int SIZE = 2000000;
const int ITERS = 200;

//Chrono typedefs
typedef std::chrono::high_resolution_clock Clock;
typedef std::chrono::microseconds microseconds;

//////////////////////////////////// std ///////////////////////////////////

typedef vector<double> myList;

void initialize(myList & l, Ipp64f* ptr)
{
double randomNum;
for (int i = 0; i < SIZE; i++)
{
randomNum =  1.0 * rand() / (RAND_MAX / 2) - 1;
l.push_back(randomNum);
ptr[i] = randomNum;
}
}void test_sort()
{
array<myList, ITERS> list;
array<Ipp64f*, ITERS> ippList;

// allocate
for(int i=0; i<ITERS;i++)
{
list[i].reserve(SIZE);
ippList[i] = ippsMalloc_64f(SIZE);
}

// initialize
for(int i=0;i<ITERS;i++)
{
initialize(list[i], ippList[i]);
}

cout << "\n\nTest Case 1: std::sort\n";
cout << "========================\n";

// sort vector
Clock::time_point t0 = Clock::now();
for(int i=0; i<ITERS;i++)
{
std::sort(list[i].begin(), list[i].end());
}
Clock::time_point t1 = Clock::now();
microseconds ms = std::chrono::duration_cast<microseconds>(t1 - t0);
std::cout << ms.count() << " micros" << std::endl;

////////////////////////////////// IPP ////////////////////////////////////////

cout << "\n\nTest Case 2: ipp::sort\n";
cout << "========================\n";

// sort ipp
Clock::time_point t2 = Clock::now();
for(int i=0; i<ITERS;i++)
{
ippsSortAscend_64f_I(ippList[i], SIZE);
}
Clock::time_point t3 = Clock::now();
microseconds ms1 = std::chrono::duration_cast<microseconds>(t3 - t2);
std::cout << ms1.count() << " micros" << std::endl;

for(int i=0; i<ITERS;i++)
{
ippsFree( ippList[i] );
}
}///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

int main()
{
srand (time(NULL));

cout << "Test for sorting an array of structures.\n" << endl;
cout << "Test case: \nSort an array of structs ("<<ITERS<<" iterations) with double of length "<<SIZE<<". \n";
IppStatus status=ippInit();
test_sort();
return 0;
}

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

Команда компиляции:

/share/intel/bin/icc -O2 -I$(IPPROOT)/include  sorting.cpp -lrt -L$(IPPROOT)/lib/intel64 -lippi -lipps -lippvm -lippcore -std=c++0x

Выход программы:

Test for sorting an array of structures.

Test case:
Sort an array of structs (200 iterations) with double of length 2000000.Test Case 1: std::sort
========================
38117024 microsTest Case 2: ipp::sort
========================
48917686 micros

10

Решение

Я запустил ваш код на моем компьютере (Core i7 860).

 std::sort 32,763,268 (~33s)

ippsSortAscend_64f_I 34,217,517 (~34s)

ippsSortRadixAscend_64f_I 15,319,053 (~15s)

Это ожидаемые результаты. std :: sort встроен и высоко оптимизирован, в то время как ippsSort_ * имеет накладные расходы на вызов функции и множество внутренних проверок, выполняемых всеми функциями ipp. Это должно объяснить небольшое замедление для функции ippsSortAscend. Radix-сортировка все еще в два раза быстрее, чем ожидалось, поскольку она не основана на сравнении.

5

Другие решения

для более точного результата нужно

  • сравнить сортировку точно такие же распределения случайных чисел;
  • удалить рандомизацию по времени;
  • используйте функции ippsSort * 32f для сортировки ‘float’ (не ‘double’) в случае IPP.
1

Я полагаю, вы забыли вызвать ippInit () перед измерением

-1
По вопросам рекламы [email protected]