我尝试实现Cannon的矩阵乘法算法。 我阅读了提供下一个伪代码的wikipedia的描述:
row i of matrix a is circularly shifted by i elements to the left.
col j of matrix b is circularly shifted by j elements up.
Repeat n times:
p[i][j] multiplies its two entries and adds to running total.
circular shift each row of a 1 element left
circular shift each col of b 1 element up
我在下一个C#上实现了它:
public static void ShiftLeft(int[][] matrix, int i, int count)
{
int ind = 0;
while (ind < count)
{
int temp = matrix[i][0];
int indl = matrix[i].Length - 1;
for (int j = 0; j < indl; j++)
matrix[i][j] = matrix[i][j + 1];
matrix[i][indl] = temp;
ind++;
}
}
public static void ShiftUp(int[][] matrix, int j, int count)
{
int ind = 0;
while (ind < count)
{
int temp = matrix[0][j];
int indl = matrix.Length - 1;
for (int i = 0; i < indl; i++)
matrix[i][j] = matrix[i + 1][j];
matrix[indl][j] = temp;
ind++;
}
}
public static int[][] Cannon(int[][] A, int[][] B)
{
int[][] C = new int[A.Length][];
for (int i = 0; i < C.Length; i++)
C[i] = new int[A.Length];
for (int i = 0; i < A.Length; i++)
ShiftLeft(A, i, i);
for (int i = 0; i < B.Length; i++)
ShiftUp(B, i, i);
for (int k = 0; k < A.Length; k++)
{
for (int i = 0; i < A.Length; i++)
{
for (int j = 0; j < B.Length; j++)
{
var m = (i + j + k) % A.Length;
C[i][j] += A[i][m] * B[m][j];
ShiftLeft(A, i, 1);
ShiftUp(B, j, 1);
}
}
};
return C;
}
此代码返回正确的结果,但执行速度非常慢。甚至比天真的矩阵乘法算法慢得多。
对于矩阵200x200,我得到了结果:
00:00:00.0490432 //naive algorithm
00:00:07.1397479 //Cannon's algorithm
我做错了什么?
感谢SergeySlepov,尝试并行是不好的尝试。当我回到顺序实现时,我得到了下一个结果:
Count Naive Cannon's
200 00:00:00.0492098 00:00:08.0465076
250 00:00:00.0908136 00:00:22.3891375
300 00:00:00.1477764 00:00:58.0640621
350 00:00:00.2639114 00:01:51.5545524
400 00:00:00.4323984 00:04:50.7260942
好吧,它不是并行实现,但我该如何正确执行?
答案 0 :(得分:1)
Cannon's algorithm专为&#39; Distributed Memory机器而设计。 (处理器网格,每个处理器都有自己的内存)。这与您运行它的硬件(具有共享内存的几个处理器)非常不同,这就是您没有看到任何性能提升的原因。
&#39;循环移位&#39;您引用的伪代码实际上模仿处理器之间的数据传输。在初始矩阵“倾斜”之后,网格中的每个处理器跟踪三个数字(a,b和c)并执行与此类似的伪代码:
c += a * b;
pass 'a' to the processor to your left (wrapping around)
pass 'b' to the processor to 'above' you (wrapping around)
wait for the next iteration of k
我们可以在使用NxN线程的PC上模仿这种行为,但是上下文切换(或产生Task
s)的开销会消除所有的快乐。为了充分利用PC的4个(或左右)CPU,我们可以使i
并行循环。 k
上的循环需要是顺序的(与您的解决方案不同),否则您可能会遇到竞争条件,因为k
的每次迭代都会修改矩阵A,B和C.在分布式内存中机&#39;竞争条件不是问题,因为处理器不共享任何内存。