Почему valarray такой медленный?

Я подозреваю, что причина, по которой c = a*b выполняется намного медленнее, чем выполнение операций по одному элементу за раз, заключается в том, что

template<class T> valarray<T> operator*
    (const valarray<T>&, const valarray<T>&);

оператор должен выделить память для помещения результата, а затем возвращает его по значению.

Даже если для выполнения копирования используется «оптимизация подкачки», эта функция по-прежнему имеет накладные расходы

• выделение нового блока для полученного valarray
• инициализация нового valarray (возможно, это может быть оптимизировано)
• помещая результаты в новый valarray
• подкачка в памяти для нового valarray по мере его инициализации или установки с результирующими значениями
• освобождение старого valarray, который заменяется результатом

Я только что попробовал это в системе Linux x86-64 (процессор Sandy Bridge):

gcc 4.5.0:

double operator* 9.64185 ms
valarray operator* 9.36987 ms
valarray[i] operator* 9.35815 ms

Intel ICC 12.0.2:

double operator* 7.76757 ms
valarray operator* 9.60208 ms
valarray[i] operator* 7.51409 ms

В обоих случаях я просто использовал -O3 и никаких других флагов, связанных с оптимизацией.

Похоже, что компилятор MS C++ и/или реализация valarray отстой.

Вот код OP, модифицированный для Linux:

#include <iostream>
#include <valarray>
#include <iostream>
#include <ctime>

using namespace std ;

double gettime_hp();

int main()
{
    enum { N = 5*1024*1024 };
    valarray<double> a(N), b(N), c(N) ;
    int i,j;
    for(  j=0 ; j<8 ; ++j )
    {
        for(  i=0 ; i<N ; ++i )
        {
            a[i]=rand();
            b[i]=rand();
        }

        double* a1 = &a[0], *b1 = &b[0], *c1 = &c[0] ;
        double dtime=gettime_hp();
        for(  i=0 ; i<N ; ++i ) c1[i] = a1[i] * b1[i] ;
        dtime=gettime_hp()-dtime;
        cout << "double operator* " << dtime << " ms\n" ;

        dtime=gettime_hp();
        c = a*b ;
        dtime=gettime_hp()-dtime;
        cout << "valarray operator* " << dtime << " ms\n" ;

        dtime=gettime_hp();
        for(  i=0 ; i<N ; ++i ) c[i] = a[i] * b[i] ;
        dtime=gettime_hp()-dtime;
        cout << "valarray[i] operator* " << dtime<< " ms\n" ;

        cout << "------------------------------------------------------\n" ;
    }
}

double gettime_hp()
{
    struct timespec timestamp;

    clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &timestamp);
    return timestamp.tv_sec * 1000.0 + timestamp.tv_nsec * 1.0e-6;
}

Весь смысл valarray в том, чтобы быть быстрым на векторных машинах, чего нет на машинах x86.

Хорошая реализация на невекторной машине должна соответствовать производительности, которую вы получаете с чем-то вроде

for (i=0; i < N; ++i) 
    c1[i] = a1[i] * b1[i];

а плохой, конечно, не будет. Если в аппаратном обеспечении нет ничего для ускорения параллельной обработки, это будет почти лучшее, что вы можете сделать.

Я, наконец, получил это с помощью отложенной оценки. Код может быть уродливым, так как я только начинаю изучать эти передовые концепции C++.

Вот код:

#include <iostream>
#include <valarray>
#include <iostream>
#include "windows.h"

using namespace std;
SYSTEMTIME stime;
LARGE_INTEGER sys_freq;

double gettime_hp();

// To improve the c = a*b (it will generate a temporary first, assigned to 'c' and delete the temporary.
// Which causes the program really slow
// The solution is the expression template and let the compiler to decide when all the expression is known.


// Delayed evaluation
//typedef valarray<double> Vector;
class Vector;

class VecMul
{
    public:
        const Vector& va;
        const Vector& vb;
        //Vector& vc;
        VecMul(const Vector& v1, const Vector& v2): va(v1), vb(v2) {}
        operator Vector();
};

class Vector:public valarray<double>
{
    valarray<double> *p;

    public:
        explicit Vector(int n)
        {
            p = new valarray<double>(n);
        }
        Vector& operator = (const VecMul &m)
        {
            for(int i=0; i<m.va.size(); i++)
                (*p)[i] = (m.va)[i]*(m.vb)[i]; // Ambiguous
            return *this;
        }
        double& operator[](int i) const {return (*p)[i];} //const vector_type[i]
        int size()const {return (*p).size();}
};


inline VecMul operator*(const Vector& v1, const Vector& v2)
{
    return VecMul(v1, v2);
}


int main()
{
    enum {N = 5*1024*1024};
    Vector a(N), b(N), c(N);
    QueryPerformanceFrequency(&sys_freq);
    int i, j;
    for (j=0 ; j<8 ; ++j)
    {
        for (i=0 ; i<N ; ++i)
        {
            a[i] = rand();
            b[i] = rand();
        }

        double* a1 = &a[0], *b1 = &b[0], *c1 = &c[0];
        double dtime = gettime_hp();
        for (i=0 ; i<N ; ++i)
            c1[i] = a1[i] * b1[i];
        dtime = gettime_hp()-dtime;
        cout << "double operator* " << dtime << " ms\n";

        dtime = gettime_hp();
        c = a*b;
        dtime = gettime_hp()-dtime;
        cout << "valarray operator* " << dtime << " ms\n";

        dtime = gettime_hp();
        for (i=0 ; i<N ; ++i)
            c[i] = a[i] * b[i];
        dtime = gettime_hp() - dtime;
        cout << "valarray[i] operator* " << dtime << " ms\n";

        cout << "------------------------------------------------------\n";
    }
}

double gettime_hp()
{
    LARGE_INTEGER tick;
    extern LARGE_INTEGER sys_freq;
    QueryPerformanceCounter(&tick);
    return (double)tick.QuadPart*1000.0/sys_freq.QuadPart;
}

Текущий результат в Visual Studio:

double operator* 41.2031 ms
valarray operator* 43.8407 ms
valarray[i] operator* 42.49 ms

Я компилирую в выпуске x64, Visual Studio 2010. Я немного изменил ваш код:

    double* a1 = &a[0], *b1 = &b[0], *c1 = &c[0];
    double dtime = gettime_hp();
    for (i=0 ; i<N ; ++i)
        a1[i] *= b1[i];
    dtime = gettime_hp() - dtime;
    cout << "double operator* " << dtime << " ms\n";

    dtime = gettime_hp();
    a *= b;
    dtime = gettime_hp() - dtime;
    cout << "valarray operator* " << dtime << " ms\n";

    dtime = gettime_hp();
    for (i=0 ; i<N ; ++i)
        a[i] *= b[i];
    dtime = gettime_hp() - dtime;
    cout << "valarray[i] operator* " << dtime<< " ms\n";

    cout << "------------------------------------------------------\n" ;

Здесь вы можете видеть, что я использовал *= вместо c = a * b. В более современных математических библиотеках используются очень сложные механизмы шаблонов выражений, устраняющие эту проблему. В этом случае я на самом деле получил немного более быстрые результаты от valarray, хотя это, вероятно, только потому, что содержимое уже было в кеше. Накладные расходы, которые вы видите, являются просто избыточными временными параметрами и не имеют ничего общего с valarray, в частности, вы увидите такое же поведение с чем-то вроде std::string.

Я думаю, что ответ Майкла Берра правильный. И, возможно, вы можете создать виртуальный тип как тип, возвращаемый оператором +, и перезагрузить другой operator= для этого виртуального типа, например operator=(virtual type& v){&valarray=&v;v=NULL;} (грубо говоря).

Конечно, реализовать идею на valarray сложно. Но когда вы создаете новый класс, вы можете попробовать эту идею. И потом, КПД у operator+ почти такой же, как у operator+=.

Хм.. Я протестировал Blitz++, и это то же самое, что и valarray... И более того , оператор Blitz++ [] работает очень медленно.

#include <blitz/array.h>
#include <iostream>

#ifdef WIN32
#include "windows.h"
LARGE_INTEGER sys_freq;
#endif

#ifdef LINUX
<ctime>
#endif

using namespace std;
SYSTEMTIME stime;

__forceinline double gettime_hp();
double gettime_hp()
{
    #ifdef WIN32
        LARGE_INTEGER tick;
        extern LARGE_INTEGER sys_freq;
        QueryPerformanceCounter(&tick);
        return (double)tick.QuadPart * 1000.0 / sys_freq.QuadPart;
    #endif

    #ifdef LINUX
        struct timespec timestamp;

        clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &timestamp);
        return timestamp.tv_sec * 1000.0 + timestamp.tv_nsec * 1.0e-6;
    #endif
}
BZ_USING_NAMESPACE(blitz)

int main()
{
    int N = 5*1024*1024;

    // Create three-dimensional arrays of double
    Array<double, 1> a(N), b(N), c(N);

    int i, j;

    #ifdef WIN32
        QueryPerformanceFrequency(&sys_freq);
    #endif

    for (j=0 ; j<8 ; ++j)
    {
        for (i=0 ; i<N ; ++i)
        {
            a[i] = rand();
            b[i] = rand();
        }

        double* a1 = a.data(), *b1 = b.data(), *c1 = c.data();
        double dtime = gettime_hp();
        for (i=0 ; i<N ; ++i)
            c1[i] = a1[i] * b1[i];
        dtime = gettime_hp() - dtime;
        cout << "double operator* " << dtime << " ms\n";

        dtime = gettime_hp();
        c = a*b;
        dtime = gettime_hp() - dtime;
        cout << "blitz operator* " << dtime << " ms\n";

        dtime = gettime_hp();
        for (i=0 ; i<N ; ++i)
            c[i] = a[i] * b[i];
        dtime = gettime_hp() - dtime;
        cout << "blitz[i] operator* " << dtime<< " ms\n";

        cout << "------------------------------------------------------\n";
    }
}