我有这个功能:
bool interpolate(const Mat &im, float ofsx, float ofsy, float a11, float a12, float a21, float a22, Mat &res)
{
bool ret = false;
// input size (-1 for the safe bilinear interpolation)
const int width = im.cols-1;
const int height = im.rows-1;
// output size
const int halfWidth = res.cols >> 1;
const int halfHeight = res.rows >> 1;
float *out = res.ptr<float>(0);
const float *imptr = im.ptr<float>(0);
for (int j=-halfHeight; j<=halfHeight; ++j)
{
const float rx = ofsx + j * a12;
const float ry = ofsy + j * a22;
#pragma omp simd
for(int i=-halfWidth; i<=halfWidth; ++i, out++)
{
float wx = rx + i * a11;
float wy = ry + i * a21;
const int x = (int) floor(wx);
const int y = (int) floor(wy);
if (x >= 0 && y >= 0 && x < width && y < height)
{
// compute weights
wx -= x; wy -= y;
int rowOffset = y*im.cols;
int rowOffset1 = (y+1)*im.cols;
// bilinear interpolation
*out =
(1.0f - wy) * ((1.0f - wx) * imptr[rowOffset+x] + wx * imptr[rowOffset+x+1]) +
( wy) * ((1.0f - wx) * imptr[rowOffset1+x] + wx * imptr[rowOffset1+x+1]);
} else {
*out = 0;
ret = true; // touching boundary of the input
}
}
}
return ret;
}
halfWidth
非常随意:它可以是9,84,20,55,111 ......我只是尝试优化此代码,我不详细了解它。
正如您所看到的,内部for
已经过矢量化,但英特尔顾问建议:
这是Trip Count分析结果:
据我所知,这意味着:
;
的含义。现在我的问题是:我如何遵循英特尔顾问的第一个建议?它说&#34;增加对象的大小并添加迭代,因此行程计数是向量长度的倍数&#34; ...好吧,所以它只是简单地说'&#39; &#34;嘿,伙计这样做halfWidth*2
+ 1(因为它从-halfWidth
到+halfWidth
是8的倍数&#34;。但是我怎么能这样做呢?如果我添加随机周期,这显然会破坏算法!
我想到的唯一解决方案是添加&#34;假的&#34;像这样的迭代:
const int vectorLength = 8;
const int iterations = halfWidth*2+1;
const int remainder = iterations%vectorLength;
for(int i=0; i<loop+length-remainder; i++){
//this iteration was not supposed to exist, skip it!
if(i>halfWidth)
continue;
}
当然,这段代码无效,因为它从-halfWidth
转到halfWidth
,但它可以帮助您了解我的策略&#34;假的&#34;迭代。
关于第二个选项(&#34;增加静态和自动对象的大小,并使用编译器选项添加数据填充&#34;)我不知道如何实现它。
答案 0 :(得分:1)
首先,您必须检查Vector Advisor效率指标以及与Loop Body相比在Loop Remainder中花费的相对时间(请参阅Advisor中的热点列表)。如果效率接近100%(或在Remainder中花费的时间很小),那么就不值得付出努力(和MSalters在评论中提到的钱一样)。
如果它是<< 100%(并且该工具未报告其他惩罚),那么您可以重构代码以“添加伪造的迭代”(很少有用户负担得起),或者您应该尝试 #pragma loop_count 获取最典型的#iterations值(取决于典型的HalfWidth值)。
如果HalfWIdth完全是随机的(没有共同值或平均值),那么您实际上无法解决此问题。