


Pourquoi BLAS est-il tellement plus rapide pour la multiplication matrice-matrice que mon implémentation personnalisée ?
Dévoilement des secrets de performance de BLAS
Les multiplications matricielles sont des opérations fondamentales en algèbre linéaire, et leur efficacité a un impact direct sur la rapidité des travaux scientifiques tâches informatiques. Curieux des performances remarquables de BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms), une implémentation de ces multiplications, un utilisateur l'a comparé à sa propre implémentation personnalisée et a rencontré une disparité significative dans le temps d'exécution.
Comprendre les performances. Écart
Pour approfondir les raisons de cet écart de performance, il faut considérer les différents niveaux de BLAS :
- Niveau 1 : Opérations vectorielles qui bénéficiez de la vectorisation via SIMD (Single Instruction Multiple Data).
- Niveau 2 : Opérations matricielles-vecteurs pouvant exploiter le parallélisme dans les architectures multiprocesseurs à mémoire partagée.
- Niveau 3 :Opérations matrice-matrice qui effectuent un nombre énorme d'opérations sur une quantité limitée de données.
Les fonctions de niveau 3, comme la multiplication matrice-matrice, sont particulièrement sensibles à la hiérarchie du cache optimisation. En réduisant les mouvements de données entre les niveaux de cache, les implémentations optimisées du cache améliorent considérablement les performances.
Facteurs améliorant les performances de BLAS
Outre l'optimisation du cache, d'autres facteurs contribuent aux performances supérieures de BLAS :
- Compilateurs optimisés : Bien que les compilateurs jouent un rôle, ils ne sont pas la principale raison de l'efficacité de BLAS.
- Algorithmes efficaces : BLAS les implémentations utilisent généralement des algorithmes de multiplication matricielle établis, tels que l'approche standard à triple boucle. Les algorithmes comme l'algorithme de Strassen ou l'algorithme de Coppersmith-Winograd ne sont généralement pas utilisés dans BLAS en raison de leur instabilité numérique ou de leur surcharge de calcul élevée pour les grandes matrices.
BLAS de pointe Implémentations
Les implémentations modernes de BLAS, telles que BLIS, illustrent les dernières avancées en matière d'optimisation des performances. BLIS fournit un produit matrice-matrice entièrement optimisé qui démontre une vitesse et une évolutivité exceptionnelles.
En comprenant l'architecture complexe de BLAS, l'utilisateur peut apprécier les défis et les complexités rencontrés dans l'accélération des multiplications matrice-matrice. La combinaison de l'optimisation du cache, d'algorithmes efficaces et de recherches continues garantit que BLAS reste la pierre angulaire du calcul scientifique haute performance.
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C Structure des données du langage: La représentation des données de l'arborescence et du graphique est une structure de données hiérarchique composée de nœuds. Chaque nœud contient un élément de données et un pointeur vers ses nœuds enfants. L'arbre binaire est un type spécial d'arbre. Chaque nœud a au plus deux nœuds enfants. Les données représentent StrustReenode {intdata; structTreenode * gauche; structureReode * droite;}; L'opération crée une arborescence d'arborescence arborescence (prédécision, ordre dans l'ordre et ordre ultérieur) Le nœud d'insertion de l'arborescence des arbres de recherche de nœud Graph est une collection de structures de données, où les éléments sont des sommets, et ils peuvent être connectés ensemble via des bords avec des données droites ou peu nombreuses représentant des voisins.

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Le calcul de C35 est essentiellement des mathématiques combinatoires, représentant le nombre de combinaisons sélectionnées parmi 3 des 5 éléments. La formule de calcul est C53 = 5! / (3! * 2!), Qui peut être directement calculé par des boucles pour améliorer l'efficacité et éviter le débordement. De plus, la compréhension de la nature des combinaisons et la maîtrise des méthodes de calcul efficaces est cruciale pour résoudre de nombreux problèmes dans les domaines des statistiques de probabilité, de la cryptographie, de la conception d'algorithmes, etc.

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Les fonctions de langue C sont la base de la modularisation du code et de la construction de programmes. Ils se composent de déclarations (en-têtes de fonction) et de définitions (corps de fonction). Le langage C utilise des valeurs pour transmettre les paramètres par défaut, mais les variables externes peuvent également être modifiées à l'aide d'adresse Pass. Les fonctions peuvent avoir ou ne pas avoir de valeur de retour et le type de valeur de retour doit être cohérent avec la déclaration. La dénomination de la fonction doit être claire et facile à comprendre, en utilisant un chameau ou une nomenclature de soulignement. Suivez le principe de responsabilité unique et gardez la simplicité de la fonction pour améliorer la maintenabilité et la lisibilité.

La définition du nom de fonction du langage C comprend: Type de valeur de retour, nom de fonction, liste de paramètres et corps de fonction. Les noms de fonction doivent être clairs, concis et unifiés dans le style pour éviter les conflits avec les mots clés. Les noms de fonction ont des lunettes et peuvent être utilisés après la déclaration. Les pointeurs de fonction permettent de passer des fonctions ou d'attribuer des arguments. Les erreurs communes incluent les conflits de dénomination, l'inadéquation des types de paramètres et les fonctions non déclarées. L'optimisation des performances se concentre sur la conception et la mise en œuvre des fonctions, tandis que le code clair et facile à lire est crucial.

Bien que C et C # aient des similitudes, ils sont complètement différents: C est une gestion manuelle de la mémoire manuelle et un langage dépendant de la plate-forme utilisé pour la programmation système; C # est un langage orienté objet, des ordures et un langage indépendant de la plate-forme utilisé pour le bureau, l'application Web et le développement de jeux.
