Discussion :

[mathro]

Salut à tous,

En faisant le profiling de mon programme, j'ai retrouvé que le hot path est la fonction que j'ai définit pour la multiplication entre deux matrices, voici son code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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vector<double> Multiplication(vector<double>const & a,vector<double>const & b,int m)
{
int i,j,w;
int l(a.size()/m);
int e(b.size()/m);
double sum;
vector<double> cl;
    cl.reserve(l*e);
	for(int i(0);i<l;++i)
		for(int j(0);j<e;++j)
		{
			sum=0;
		  for(int w(0);w<m;++w)
		  {
			  sum=sum+a[i*m+w]*b[w*e+j];
		  }
		  cl.push_back(sum);
		}
		return(cl);
}

Alors est ce que je peux faire mieux ??

[Ehonn]

Bonjour

Oui :
- lisibilité (indentation)
- compréhension (noms des variables, commentaires)
- performance (tiling, parallélisme)
- simplicité (et performance) (pourquoi ne pas appeler une bibliothèque dédié au calcul matriciel comme BLAS via Boost.uBLAS)

[mathro]

Pardon c'est vrai les indices ne snt pas compréhensible, voici le code de nouveau

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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vector<double> Multiplication(vector<double>const & a,vector<double>const & b,int m)
{
int i,j,w;
int l(a.size()/m);//ligne de la matrice a
int e(b.size()/m);//colonne de la matrice b, m nombre de colonne de a et les lignes de b
double sum;
vector<double> cl;//la matrice produit
    cl.reserve(l*e);
	for(int i(0);i<l;++i)
		for(int j(0);j<e;++j)
		{
			sum=0;
		  for(int w(0);w<m;++w)
		  {
			  sum=sum+a[i*m+w]*b[w*e+j];
		  }
		  cl.push_back(sum);
		}
		return(cl);
}

Si j'appelle une bibliothèque dédié au calcul matricielle est ce que elle peux faire carément la multiplication des deux matrices est ça sera en performance mieux

[mathro]

j'ai cherché sur le tiling, parallélisme mais j'ai pas trouvé grand chose sinon est ce que ça va m'aider d'une façon remarqueble ???

[Ehonn]

Si elle est orientée fonction, oui si la fonction 2mm existe.
Sinon, il faut prendre des bibliothèques comme NT².

Pour le tiling ou le parallélisme, sur des cas aussi simples que des multiplications de matrices, un compilateur polyhédrique comme PoCC ou Pluto s'en sort très bien

[mathro]

Sincèrement je suis perdu dans les bibliothèque, j'arrivepar à retrouvé la fonction

[mathro]

J'ai un autre hot path:c'est la fonction sous_matrice qui prend en paramètre une matrice a et un tableau b et retourne une sous matrice de a dont les colonne sont les colonne de a d'indice dans b, le code source est le suivant

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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vector<double> sous_matrice(vector<double>const & a,vector<int>const  & b, int m, int e)
{
	int l(a.size()/m);//m:nombre de colonne de a, l:nombre de ligne de a
	vector<double> cl;//  la sous matrice à retourné
	cl.reserve(m*e);// e la taille du tableau b
	for(int i(0);i<m;++i)
		for(int j(0);j<e;++j)
		{
			cl.push_back(a[i*l+b[j]]);//l'instruction hot
		}
	return(cl);
}

Est ce que je peut l'améliorer ?? (j'espère que le code est indenté)

[mathro]

Bonjour
- performance (tiling, parallélisme)

maintenant j'ai compris ce que tu voulais dire Ehonn à travers ce site msdn.microsoft.com/en-us/library/hh873134.aspx

[Joel F]

reimplantez MM a la main (sauf exercice scolaire) est inutile. On sort un bon BLAS et hop;

[Aleph69]

Bonjour,

après une lecture rapide de ton code, voici plusieurs remarques générales :

1. ce n'est pas utile d'utiliser un conteneur tel que vector puisque les tailles de tes matrices doivent être connues a priori;
2. modéliser le comportement des matrices à l'aide d'une classe améliorerait la simplicité et la lisibilité de ton code;
3. dans la mesure du possible, indiquer à son compilateur où et comment optimiser (register, inline, const, ...);
4. respecter le principe de localité des données;
5. promouvoir la réutilisation des mémoires caches en découpant tes matrices en blocs;
6. la parallélisation est évidemment à conseiller mais l'extensibilité de ton code dépendra très fortement du point précédent;
7. utiliser les bonnes options de compilation (O2,O3,etc) pour optimiser ton code permet de gagner en performances;
8. le recours à des bibliothèques externes ne t'apprendra pas grand chose sur l'optimisation de code mais te fera gagner un temps considérable;
9. privilégier les générateurs de codes optimisés pour ta machine (Atlas, Goto, Intel MKL, ...) sinon la performance ne sera pas au rendez-vous;
10. puisque tu écris ton code en C++, les expression templates sont susceptibles de t'intéresser;
11. les instructions SIMD sont susceptibles de t'intéresser;
12. les manuels de référence sur l'optimisation proposés par Intel sont susceptibles de t'intéresser;
13. la notion de "cache-oblivious algorithm" est susceptible de t'intéresser;
14. les techniques de transformation de programme sont susceptibles de t'intéresser.