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Question

我想使用库Eigen进行线性代数计算。特别是，我想将随机向量乘以随机矩阵。这是我正在使用的代码：

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

int main(){

    Eigen::initParallel();
    Matrix<unsigned int,Dynamic,Dynamic> A; A = Matrix<unsigned int,500,15500>::Random();
    Matrix<unsigned int,Dynamic, Dynamic> s; s= Matrix<unsigned int,1,500>::Random();
    Matrix<unsigned int,Dynamic,Dynamic> b;

    auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    b=s*A;

    auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto timeMult = std::chrono::duration_cast <std::chrono::microseconds>(t2 - t1).count();
    std::cout << "Result size: " << b.rows() << "x" << b.cols() << std::endl;
    std::cout << "Time for multiplication: " << timeMult << " microseconds" << std::endl;

    return 0;
}

然后，为了编译它，我做

g++ -I. -Wall -std=c++0x -fopenmp main.cpp

我相信一切正常（我没有检查实际结果）但看起来真的很慢。为了给出一个想法，我写了一个C++代码完全相同的事情并明确使用thread s，其运行速度比我粘贴的代码快54倍！特别是在我的机器上，使用我的C++代码，它是286904微秒，而5300微秒。

任何想法为什么它如此缓慢以及如何让它更快？

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我没有发布我写的代码，因为它是一个更大的软件，并且制作一个MWE需要大量的工作。相反，我将描述它的作用：我为包裹std::vector s的向量和矩阵定义了类，然后进行乘法我定义了一定数量的thread s，将矩阵拆分成块并使每个thread根据向量中的系数计算行的线性组合。每个thread将其部分结果写入另一个行向量，最后将所有向量相加在一起以获得最终结果。非常简单。顺便说一下，我正在使用4 thread s，即使这个值可能会被优化。

Answer 1

除了在编译标志中添加-O2或-O3（如评论中所述），您应该将s和b的类型更改为{{ 1}}。如果Eigen在编译时知道产品的一个因素是向量，那么它可以使用更快的产品实现。在我的机器上，将执行时间从25392μs更改为4751μs。

但是，目前你不会受益于矩阵矢量产品的多线程（Eigen 3.3rc1）。

矢量矩阵乘法与特征

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1 个答案: