Discussion :

[bossonm]

Bonjour.
Je dois développer un prog qui fait du calcul sur des matrices le plus performants possibles.
Je suis donc à la recherche des meilleurs librairies pour ca.
Boost me semblait être une bonne solution, en tout cas simple d'utilisation en comparaison des librairies fortran (blas, lapack).
En testant simplement la multiplication de matrice, je me suis rendu compte que cela est très lent. Ma question est donc est-ce que j'ai oublié quelque chose ou ces performances sont normales.

Code c++ : 7 à 8 secondes

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#define NDEBUG
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <boost/numeric/ublas/matrix.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/io.hpp>
#include <boost/timer.hpp> 
 
 
using namespace boost::numeric::ublas;
using namespace std;
 
typedef  matrix <double> Matrix;
boost::timer t; 
 
int main () {
    Matrix m(1000, 1000);
    Matrix r(1000,1000);
    for (unsigned i = 0; i < m.size1 (); ++ i){
        for (unsigned j = 0; j < m.size2 (); ++ j){
            m (i, j) = rand();
		}
    }
 
   t.restart(); 
   r=prod(m,m);
   cout<< t.elapsed(); 
 
   return 0;
}

Compilation : "c++ -I /Developer/SDKs/MacOSX10.5.sdk/usr/include main.cpp -o test -O3"

Code Matlab : 0.3 seconde environ

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function r=test_mult(m,n)
   tic;
   r=m*n;
   toc

Merci de votre aide pour obtenir des performances similaire à Matlab

[pyknite]

Hello...

Bon je vais peut etre pas aider, mais bon on sait jamais

Déjà la différence entre ton code c++ et matlab, c'est normal... Matlab est fait expès pour les math et calcul en tout genre... Ils ont des algo hyper pointu (et surtout très secret )... En plus, la faut te dire, que tu lui demande pas grand chose a ton programme... Imagine si tu devais faire la multiplication des deux matrice

Autrement, je sais que tu peux remplacer ca:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for (unsigned i = 0; i < m.size1 (); ++ i){
        for (unsigned j = 0; j < m.size2 (); ++ j){
            m (i, j) = rand();
		}
    }

par ca (mais tu vas pas vraiment gagner bcp):

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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unsigned int Taille1 = m.size1();
unsigned int Taille2 = m.size2();
 
for (register unsigned int i = 0; i <= Taille1; ++ i)
     for (register unsigned int j = 0; j <= Taille2; ++ j)
            m (i, j) = rand();

déjà tu enregistre les taille dans des var, ca evite a chaque qu'il doivent recalculer la taille... ensuite, le register unsigned int permet d'utiliser directement un registre plutot qu'une variable..

Mais bon, comme je l'ai dit, c'est un peu du chipottage... ca va pas changer grand chose

Ahh oui, et quand tu n'as qu'une seul instruction dans un "sous-bloc" (genre if, while, for,...) pas besoin d'accolade

[bossonm]

Merci pour les détailles d'optimisation. Ca peut toujours servir car je suis plutôt débutant en c++.
Mais mon problème est réellement au niveau des opérations sur matrice.
Je croyais que u-blas était plus ou moin équivalent à BLAS au niveau des performances. Forcément un peu moin bien, mais pas de l'ordre de 20 fois moin bien.

En fait je crois que Matlab utilise directement BLAS aussi dans le cas de 2 matrices pleines.

J'ai vérifié, en faisant directement appel à BLAS :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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t.restart(); 
cblas_dgemm ( CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, 1000, 1000, 1000, alpha, A, 1000, B, 1000, beta, C, 1000 );
cout<< t.elapsed();

Ca mes aussi environ 0.3 secondes (similaire à Matlab).

Mon problème, c'est que, par la suite je dois faire tourner mon prog sur un cluster avec 1.000.000 d'entrées différentes. Donc pour moi c'était bien pratique d'avoir un truc aussi simple à installer et à compiler que la librairie Boost.
Car je ne sais pas ce qu'ils ont installé sur leur cluster, l'installation et la compilation ont l'air fastidieuse avec BLAS (déjà installer dans mon macbook avec xcode).

[pyknite]

autrement regarde un peu sur le net... Il y a des algo qui permettent d'optimiser certaines opérations sur les matrice... Et au lieu d'optimiser le code, tu optimise ton algo (et c'est le plus efficace en général )

[bossonm]

Oui bien sur je peux réimplémenter des algorithmes comme celui de Volker Strassen mais je pensais que c'était le rôle de boost de fournir un algo optimal. D'autant plus que ca permet de paralleliser.
Je voulais essentiellement savoir si c'était normal d'avoir des perf 20 fois inférieurs à BLAS.

[loufoque]

Boost.ublas peut être configuré pour utiliser des bibliothèques de blas.

[Matthieu Brucher]

Matlab est fait expès pour les math et calcul en tout genre... Ils ont des algo hyper pointu (et surtout très secret )... En plus, la faut te dire, que tu lui demande pas grand chose a ton programme... Imagine si tu devais faire la multiplication des deux matrice

Ou pas.
Matlab délègue ce genre de chose à une bibliothèque du commerce que eux ne développent pas (ACML, MKL ou anciennement ATLAS, FFTW pour la FFT, ...). Et pour le reste, ce sont des algorithmes standard trouvés dans la littérature.
Hyper pointus ? potentiellement, selon les toolbox. Très secrets ? Non.

Oui bien sur je peux réimplémenter des algorithmes comme celui de Volker Strassen mais je pensais que c'était le rôle de boost de fournir un algo optimal. D'autant plus que ca permet de paralleliser.
Je voulais essentiellement savoir si c'était normal d'avoir des perf 20 fois inférieurs à BLAS.

Boost ne fournit aucun algorithme et surtout pas les algorithmes un peu compliqués.