為什么我的循環的執行時間變化如此之大？

Question

我有這個循環，我稍后會計算很多，所以我盡可能地優化它。 當我用一個相當大的文件（43564 個原子）運行它時，執行時間變化很大：從 4.5 秒到 18 秒。 我可以更改任何內容以更一致地達到 4.5 秒嗎？

std::vector<float> data(protein_atoms.size()*5);
for (size_t i = 0; i < protein_atoms.size(); i++) {
    const Atom& a = protein_atoms[i]; 
    data[5*i] = a.coords.x;
    data[5*i+1] = a.coords.y;
    data[5*i+2] = a.coords.z;
    data[5*i+3] = a.effective_charge;
    data[5*i+4] = a.occupancy;
}

cout << "Entering loop. Size: " << protein_atoms.size() << endl;
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
// calculate p-p distances
for (size_t i = 1; i < protein_atoms.size(); i++) {
    for (size_t j = i; j < protein_atoms.size(); j++) {
        double dist = sqrt(pow(data[5*i] - data[5*j], 2) + pow(data[5*i+1] - data[5*j+1], 2) + pow(data[5*i+2] - data[5*j+2], 2));
        double weight = data[5*i+3]*data[5*j+3]*data[5*i+4]*data[5*j+4]; // Z1*Z2*w1*w2
        p_pp[(int) dist/width] += 2*weight;
    }
}
p_pp[0] += protein_atoms.size();

auto stop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto dur = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(stop-start);
cout << "Loop took " << dur.count() << " milliseconds." << endl;

Answer 1

您可能會超出緩存大小，這可能會使其變慢。

以下是一些可以幫助加快速度的指針：

• 通過預乘第 3 個和第 4 個元素，將每個原子 5 個浮點數減少到 4 個浮點數
• 明確地做平方而不是 pow(x,2)
• 對緩存更友好：分成 N 個塊（2 的小冪，比如 256）。 然后在塊上進行雙循環，並在雙循環內處理該塊對。 當然，您還需要考慮一個塊中的所有對，所以這是另一個單獨的雙 for 循環。

Answer 2

了解您正在使用的功能非常重要。 pow()使用對數計算功率（實際上類似於log(exp(x)*y) ，這是計算平方的一種非常低效的方法。如果pow function 未正確注冊為編譯器中的 intrinsec function （我不確定您是否會獲得此優化，但即使在這種情況下，將其更改為產品也過於復雜，無法確定它對編譯器會更好）無論如何，您正在更改（ 1.384E9 * 2調用pow()將復雜的 function 計算為簡單的產品）這應該是一個很好的優化。

for (size_t i = 1; i < protein_atoms.size(); i++) {
    for (size_t j = i; j < protein_atoms.size(); j++) {
        double dist = sqrt(pow(data[5*i] - data[5*j], 2) + pow(data[5*i+1] - data[5*j+1], 2) + pow(data[5*i+2] - data[5*j+2], 2));
        double weight = data[5*i+3]*data[5*j+3]*data[5*i+4]*data[5*j+4]; // Z1*Z2*w1*w2
        p_pp[(int) dist/width] += 2*weight;
    }
}

一個好的優化編譯器將執行我在下面提出的建議，但基本思想是永遠不要重復兩次相同的計算（就像你展示的5*i或5*j一樣）而且知道你在平方是不好的使用pow()因為它需要對數來做冪（最好做一個簡單的x*x ，而不是pow(x, 2) ）。 我應該以這種方式編寫該代碼：

size_t sz = protein_atoms.size(); // this will save a lot of size() 
                                  // calculations to get the same result
                                  // (1,384E9 times) in case the size()
                                  // method is not inlined.
for (size_t i = 1; i < sz; i++) {
    for (size_t j = i; j < sz; j++) {
        int i5 = 5*i, j5 = 5*j;
        double d0 = data[i5  ] - data[j5  ],
               d1 = data[i5+1] - data[j5+1],
               d2 = data[i5+2] - data[j5+2],
               dist = d0*d0 + d1*d1 + d2*d2,
               d3 = data[i5+3] - data[j5+3],
               d4 = data[i5+4] - data[j5+4],
               weight2 = 2*d3*d3*d4*d4; // included the 2 factor here.
        p_pp[(int) dist/width] += weight2;
    }
}

順便說一句，我不明白您為什么將dist的值轉換為int ，因為在除以width以計算p_pp索引時，它將轉換為double 。 你不應該是指(int) dist / (int) width嗎？ （使 integer 划分）或相反，你的意思是(int)(dist / width) ？ （將結果轉換為int --- 不必要，因為它是由語言完成的）請記住(int)比/具有更高的優先級。

最后，我假設你寫的是你想做的，但我不確定你在每次循環迭代時將i和j加一是否做得好。 我更傾向於每次都添加5 ，使用i += 5和j += 5之類的表達式。

一個好的編譯器應該自己做所有這些優化（可能更多，比如以某種方式展開循環，以避免跳轉），你可能可以通過多線程來獲得更快的速度（一些編譯器這樣做）並使循環迭代由不同的線程完成，因此您可以受益於擁有多個計算核心。

最后說明

習慣於發布一個最小的、可重現的示例，因為我無法測試您的代碼。 這非常重要，因為我自己無法重現（和衡量）節省的時間，因為您的代碼無法在本地執行以進行測試。