正弦值性能的计算与查找表？

时间：2009-09-05 02:57:26

标签： c# performance math signal-processing

假设您必须计算域在0.01到360.01之间的正弦（余弦或正切 - 无论如何）。 （使用C＃）

什么会更高效？

  1. 使用Math.Sin
  2. 使用具有预先计算值的查找数组

    3. 我认为，鉴于域名，选项2会更快。在域精度（0.0000n）的什么时刻，计算的性能超过了查找。

7 个答案:

答案 0 :(得分：20)

更新：直读到最后。看起来查找表比Math.Sin更快。

我猜测查找方法会比Math.Sin更快。我还会说它会更快很多，但罗伯特的答案让我觉得我仍然希望对此进行基准测试以确定。我做了很多音频缓冲处理，我注意到了这样的方法：

for (int i = 0; i < audiodata.Length; i++)
{
    audiodata[i] *= 0.5; 
}

的执行速度明显快于

for (int i = 0; i < audiodata.Length; i++)
{
    audiodata[i] = Math.Sin(audiodata[i]);
}

如果Math.Sin和简单乘法之间的差异很大，我猜想Math.Sin和查找之间的区别也很大。

但是，我不知道，我的Visual Studio电脑在地下室，我太累了，不能花2分钟来确定这个。

更新：好的，测试时间超过2分钟（更像20），但看起来 Math.Sin的速度至少是查找表的两倍< / strong>（使用字典）。这是使用Math.Sin或查找表执行Sin的类：

public class SinBuddy
{
    private Dictionary<double, double> _cachedSins
        = new Dictionary<double, double>();
    private const double _cacheStep = 0.01;
    private double _factor = Math.PI / 180.0;

    public SinBuddy()
    {
        for (double angleDegrees = 0; angleDegrees <= 360.0; 
            angleDegrees += _cacheStep)
        {
            double angleRadians = angleDegrees * _factor;
            _cachedSins.Add(angleDegrees, Math.Sin(angleRadians));
        }
    }

    public double CacheStep
    {
        get
        {
            return _cacheStep;
        }
    }

    public double SinLookup(double angleDegrees)
    {
        double value;
        if (_cachedSins.TryGetValue(angleDegrees, out value))
        {
            return value;
        }
        else
        {
            throw new ArgumentException(
                String.Format("No cached Sin value for {0} degrees",
                angleDegrees));
        }
    }

    public double Sin(double angleDegrees)
    {
        double angleRadians = angleDegrees * _factor;
        return Math.Sin(angleRadians);
    }
}

这是测试/计时代码：

SinBuddy buddy = new SinBuddy();

System.Diagnostics.Stopwatch timer = new System.Diagnostics.Stopwatch();
int loops = 200;

// Math.Sin
timer.Start();
for (int i = 0; i < loops; i++)
{
    for (double angleDegrees = 0; angleDegrees <= 360.0; 
        angleDegrees += buddy.CacheStep)
    {
        double d = buddy.Sin(angleDegrees);
    }
}
timer.Stop();
MessageBox.Show(timer.ElapsedMilliseconds.ToString());

// lookup
timer.Start();
for (int i = 0; i < loops; i++)
{
    for (double angleDegrees = 0; angleDegrees <= 360.0;
        angleDegrees += buddy.CacheStep)
    {
        double d = buddy.SinLookup(angleDegrees);
    }
}
timer.Stop();
MessageBox.Show(timer.ElapsedMilliseconds.ToString());

使用0.01度的步长值并循环遍历整个值范围200次（如此代码中所示）使用Math.Sin大约需要1.4秒，使用词典查找表大约需要3.2秒。将步长值降低到0.001或0.0001会使查找对Math.Sin执行得更差。此外，这个结果更有利于使用Math.Sin，因为SinBuddy.Sin进行乘法以将度数转换为每次调用时的弧度角度，而SinBuddy.SinLookup只进行直接查找。

这是在便宜的笔记本电脑上（没有双核或任何花哨的东西）。罗伯特，你这个男人！ （但我仍然认为我应该接受检查，因为我做了工作）。

更新2 ：好的，我是个白痴......事实证明停止并重新启动秒表并没有重置经过的毫秒数，所以查找只有一半快，因为时间是包括Math.Sin调用的时间。此外，我重读了这个问题，并意识到你正在谈论在一个简单的数组中缓存值，而不是使用Dictionary。这是我修改后的代码（我将旧代码留作后代的警告）：

public class SinBuddy
{
    private Dictionary<double, double> _cachedSins
        = new Dictionary<double, double>();
    private const double _cacheStep = 0.01;
    private double _factor = Math.PI / 180.0;

    private double[] _arrayedSins;

    public SinBuddy()
    {
        // set up dictionary
        for (double angleDegrees = 0; angleDegrees <= 360.0; 
            angleDegrees += _cacheStep)
        {
            double angleRadians = angleDegrees * _factor;
            _cachedSins.Add(angleDegrees, Math.Sin(angleRadians));
        }

        // set up array
        int elements = (int)(360.0 / _cacheStep) + 1;
        _arrayedSins = new double[elements];
        int i = 0;
        for (double angleDegrees = 0; angleDegrees <= 360.0;
            angleDegrees += _cacheStep)
        {
            double angleRadians = angleDegrees * _factor;
            //_cachedSins.Add(angleDegrees, Math.Sin(angleRadians));
            _arrayedSins[i] = Math.Sin(angleRadians);
            i++;
        }
    }

    public double CacheStep
    {
        get
        {
            return _cacheStep;
        }
    }

    public double SinArrayed(double angleDegrees)
    {
        int index = (int)(angleDegrees / _cacheStep);
        return _arrayedSins[index];
    }

    public double SinLookup(double angleDegrees)
    {
        double value;
        if (_cachedSins.TryGetValue(angleDegrees, out value))
        {
            return value;
        }
        else
        {
            throw new ArgumentException(
                String.Format("No cached Sin value for {0} degrees",
                angleDegrees));
        }
    }

    public double Sin(double angleDegrees)
    {
        double angleRadians = angleDegrees * _factor;
        return Math.Sin(angleRadians);
    }
}

测试/计时代码：

SinBuddy buddy = new SinBuddy();

System.Diagnostics.Stopwatch timer = new System.Diagnostics.Stopwatch();
int loops = 200;

// Math.Sin
timer.Start();
for (int i = 0; i < loops; i++)
{
    for (double angleDegrees = 0; angleDegrees <= 360.0; 
        angleDegrees += buddy.CacheStep)
    {
        double d = buddy.Sin(angleDegrees);
    }
}
timer.Stop();
MessageBox.Show(timer.ElapsedMilliseconds.ToString());

// lookup
timer = new System.Diagnostics.Stopwatch();
timer.Start();
for (int i = 0; i < loops; i++)
{
    for (double angleDegrees = 0; angleDegrees <= 360.0;
        angleDegrees += buddy.CacheStep)
    {
        double d = buddy.SinLookup(angleDegrees);
    }
}
timer.Stop();
MessageBox.Show(timer.ElapsedMilliseconds.ToString());

// arrayed
timer = new System.Diagnostics.Stopwatch();
timer.Start();
for (int i = 0; i < loops; i++)
{
    for (double angleDegrees = 0; angleDegrees <= 360.0;
        angleDegrees += buddy.CacheStep)
    {
        double d = buddy.SinArrayed(angleDegrees);
    }
}
timer.Stop();
MessageBox.Show(timer.ElapsedMilliseconds.ToString());

这些结果完全不同。使用Math.Sin需要大约850毫秒，字典查找表大约需要1300毫秒，基于数组的查找表大约需要600毫秒。 所以看起来（正确编写的[gulp]）查找表实际上比使用Math.Sin 快一点，但不是很多。

请自行验证这些结果，因为我已经证明了我的无能。

答案 1 :(得分：15)

过去，数组查找是执行快速触发计算的一个很好的优化。

但是对于缓存命中，内置数学协处理器（使用表查找）和其他性能改进，最好自己计算特定代码以确定哪些代码会更好。

答案 2 :(得分：7)

对于性能问题，唯一正确的答案是您在测试后达到的答案。但是，在测试之前，您需要确定测试的工作是否值得花时间 - 这意味着您已经确定了性能问题。

如果您只是好奇，可以轻松编写测试来比较速度。但是，您需要记住，使用查找表的内存可能会影响较大应用程序中的分页。因此，即使在小测试中分页速度更快，也可能会在使用更多内存的较大应用中减慢速度。

答案 3 :(得分：2)

这个问题的答案完全取决于查找表中有多少个值。你说“域名介于0.01和360.01之间”，但是你没有说明该范围内可以使用多少个值，或者你需要答案的准确程度。原谅我不希望看到重要的用于在非科学背景下传达隐含意义的数字。

仍然需要更多信息来回答这个问题。 0.01到360.01之间的预期值分布是多少？您是否正在处理除简单sin（）计算之外的大量数据？

36000双精度值在内存中占用超过256k;查找表太大，无法容纳大多数机器上的L1缓存;如果你直接穿过桌子，你会在每个sizeof（cacheline）/ sizeof（双）访问时错过L1，并且可能会命中L2。另一方面，如果您的表访问或多或少是随机的，那么几乎每次进行查找时都会丢失L1。

这也很大程度上取决于您所使用的平台的数学库。例如，sin函数的常见i386实现范围从大约40个周期到400个周期甚至更多，具体取决于您的确切微体系结构和库供应商。我没有计时微软库，所以我不知道C＃Math.sin实现的确切位置。

由于来自L2的负载通常比理智平台上的40个周期快，因此可以合理地期望查找表可以更快地被隔离考虑。但是，我怀疑你是在孤立地计算罪恶（）;如果sin（）的参数跳到表中，那么你将从缓存中将计算的其他步骤所需的其他数据吹掉;虽然sin（）计算变得更快，但计算其他部分的减速可能超过加速。只有仔细的测量才能真正回答这个问题。

我是否可以从您的其他评论中了解到，您正在将此作为FFT计算的一部分？您是否有理由需要使用自己的FFT而不是使用已经存在的众多极高质量的实现之一？

答案 4 :(得分：2)

由于您提到傅里叶变换作为应用程序，您可能还会考虑使用方程计算您的正弦/余弦

  

sin（x + y）= sin（x）cos（y）+ cos（x）sin（y）

     

cos（x + y）= cos（x）cos（y） - sin（x）sin（y）

即。你可以从sin（（n-1）* x），cos（（n-1）* x）迭代计算n = 0,1,2 ...的sin（n * x），cos（n * x）和常数sin（x），cos（x）有4次乘法。 当然，只有在必须对算术序列求值sin（x），cos（x）时才有效。

比较没有实际实施的方法很困难。这很大程度上取决于您的表格在缓存中的适用程度。

答案 5 :(得分：1)

Math.Sin更快。写作的人很聪明，并且在准确和快速时使用表格查找，并在更快的时候使用数学。并且没有任何关于该领域使其特别快，大多数trig函数实现的第一件事是无论如何映射到有利的域。

答案 6 :(得分：0)

由于您的查找表中可能有数千个值，您可能要做的是使用字典，当您计算值时，将其放入字典中，这样您只需计算一次值，并使用C＃函数进行计算。

但是，没有理由一遍又一遍地重新计算相同的值。

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