Question

我已经将MATLAB代码转换为C ++以加速它，使用Armadillo库来处理C ++中的矩阵运算，但令人惊讶的是它比MATLAB代码慢10倍！

所以我测试了Armadillo库以查看它是否是原因。下面的代码是一个简单的测试代码，用于初始化两个矩阵，将它们相加并将结果保存到新矩阵中。一段代码使用Armadillo库，而另一段则不使用。使用犰狳的部分太慢（注意经过的时间）。

它是否真的会减慢执行速度（虽然它应该加快速度）或者我错过了一些东西？

#include<iostream>
#include<math.h>
#include<chrono>
#include<armadillo>
using namespace std;
using namespace arma;
int main()
 {
   auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
   double a[100][100];
   double b[100][100];
   double c[100][100];
   for (int i = 0; i < 100; i++)
     {
       for (int j = 0; j < 100; j++)
         {
           a[i][j] = 1;
           b[i][j] = 1;
           c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];
         }
     }

     auto finish = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::chrono::duration<double> elapsed = finish - start;
    std::cout << "Elapsed time: " << elapsed.count() << " s\n";
    auto start1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    mat a1=ones(100,100);
   mat b1=ones(100,100);
   mat c1(100,100);
   c1 = a1 + b1;
   auto finish1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
   std::chrono::duration<double> elapsed1 = finish1 - start1;
   std::cout << "Elapsed time: " << elapsed1.count() << " s\n";
   return 0;


}

以下是我得到的答案：

Elapsed time: 5.1729e-05 s
Elapsed time: 0.00025536 s

如你所见，犰狳明显变慢了！最好不要使用Armadillo库吗？

Answer 1

首先确保已启用blas和lapack库，Armadillo doc处有说明。第二件事是它可能是犰狳中更广泛的内存分配。如果您重新构建代码以首先进行内存初始化

#include<iostream>
#include<math.h>
#include<chrono>
#include<armadillo>
using namespace std;
using namespace arma;
int main()
 {
   double a[100][100];
   double b[100][100];
   double c[100][100];
   mat a1=ones(100,100);
   mat b1=ones(100,100);
   mat c1(100,100);

   auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
   for (int i = 0; i < 100; i++)
     {
       for (int j = 0; j < 100; j++)
         {
           a[i][j] = 1;
           b[i][j] = 1;
           c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];
         }
     }
   auto finish = std::chrono::high_resolution_clock::now();
   std::chrono::duration<double> elapsed = finish - start;
   std::cout << "Elapsed time: " << elapsed.count() << " s\n";

   auto start1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
   c1 = a1 + b1;
   auto finish1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
   std::chrono::duration<double> elapsed1 = finish1 - start1;
   std::cout << "Elapsed time: " << elapsed1.count() << " s\n";

   return 0;
}

有了这个，我得到了结果：

Elapsed time: 0.000647521 s
Elapsed time: 0.000353198 s

我用（在Ubuntu 17.10中）编译它： g++ prog.cpp -larmadillo

Answer 2

我认为问题来自于你根本不使用犰狳。您唯一地使用它来创建比C ++的普通2D数组更复杂的变量，但实际上仅此而已。 Armadillo可以为您做的是为您提供非常快速的矩阵运算，如c1=a1+b1;中所示，没有循环。

但是如果你只是把它写成一个elemetwise操作，你就是不使用armadillo。它与使用MATLAB进行矩阵乘法相同，但自己编写矩阵乘法。您当时没有使用MATLAB的库！

犰狳库是否会减慢矩阵运算的执行速度？

2 个答案: