缓存友好方法乘以两个矩阵

时间:2012-11-09 17:04:21

标签: matrix-multiplication cachegrind

我打算使用缓存友好的方法将2个矩阵相乘(这将导致更少的未命中)

我发现这可以通过缓存友好的转置函数来完成。

但我无法找到这个算法。我能知道如何实现这个目标吗?

2 个答案:

答案 0 :(得分:4)

您正在寻找的词是颠簸。在Google yields more results中搜索颠簸矩阵乘法。

c = a * b的标准乘法算法看起来像

void multiply(double[,] a, double[,] b, double[,] c)
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
        for (int j = 0; j < n; j++)
            for (int k = 0; k < n; k++)
                C[i, j] += a[i, k] * b[k, j]; 
}

基本上,在大步骤中快速导航内存对性能不利。 B [ k ,j]中 k 的访问模式正是如此。因此,我们可以重新排列操作,使大多数内部循环仅在矩阵的第二个访问索引上运行,而不是在内存中跳转:

void multiply(double[,] a, double[,] B, double[,] c)
{  
   for (i = 0; i < n; i++)
   {  
      double t = a[i, 0];
      for (int j = 0; j < n; j++)
         c[i, j] = t * b[0, j];

      for (int k = 1; k < n; k++)
      {
         double s = 0;
         for (int j = 0; j < n; j++ )
            s += a[i, k] * b[k, j];
         c[i, j] = s;
      }
   }
}

这是该页面上给出的示例。但是,另一个选择是预先将B [k,*]的内容复制到数组中,并在内部循环计算中使用此数组。这种方法通常比其他方法快得多,即使它涉及复制数据。即使这看似违反直觉,也请随意尝试。

void multiply(double[,] a, double[,] b, double[,] c)
{
    double[] Bcolj = new double[n];
    for (int j = 0; j < n; j++)
    {
        for (int k = 0; k < n; k++)
            Bcolj[k] = b[k, j];

        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            double s = 0;
            for (int k = 0; k < n; k++)
                s += a[i,k] * Bcolj[k];
            c[j, i] = s;
        }
   }
}

答案 1 :(得分:1)

@ Cesar的回答不正确。例如,内循环

for (int k = 0; k < n; k++)
   s += a[i,k] * Bcolj[k];

通过a。的第i列。

以下代码应确保我们始终逐行访问数据。

void multiply(const double (&a)[I][K], 
              const double (&b)[K][J], 
              double (&c)[I][J]) 
{
    for (int j=0; j<J; ++j) {
       // iterates the j-th row of c
       for (int i=0; i<I; ++i) {
         c[i][j] = 0;
       } 

       // iterates the j-th row of b
       for (int k=0; k<K; ++k) {
          double t = b[k][j];
          // iterates the j-th row of c
          // iterates the k-th row of a
          for (int i=0; i<I; ++i) {
            c[i][j] += a[i][k] * t;
          } 
       }
    }
}