梯形法则在C语言中实现的性能改进

euoag5mw 于 2023-03-22 发布在其他

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我试图提高我的积分算法的性能（速度）。它是使用扩展梯形法则在C中实现的。一个例子，其中要积分的函数是x * exp(-x)从0.1到1000，是：

double x, integral = 0; // initialize
    int N = 10000;          // number of points to use
    double h = 0.1;         // step size
    int X = 1000;           // end of integration domain
    for (int k = 2; k < N; k++)
    {
        x = k * h;
        integral += x * exp(-x);
    }
    // deal with end points
    x = h;
    integral += 0.5 * x * exp(-x);
    x = X;
    integral += 0.5 * x * exp(-x);
    integral = h * integral;

理想情况下，我希望通过将代码矢量化或并行化来使用更多的CPU。但是，我无法让Windows上的Microsoft编译器自动完成此操作（我正在使用cl /O2 /fp:fast /Qpar进行编译）。
任何关于提高性能的提示都非常感谢。
编辑：我想知道Matlab是如何做到这一点的。如果你在Matlab中的一个数组上使用trapz，那么所有的核心都是活动的。

c

来源：https://stackoverflow.com/questions/75775038/improving-performance-of-trapezoidal-rule-implemented-in-c

1条答案

按热度按时间

nfzehxib1#

您可以add /Qpar-report:2 option使编译器输出并行化失败的原因。
使用/O2 /Qpar /Qpar-report:2编译代码会导致消息loop not parallelized due to reason '1008'。此原因代码可以在Vectorizer and parallelizer messages页面上查找。代码1004表示循环未并行化，因为它包含标量减少。
您仍然可以并行计算x * exp(-x)，如下所示：

#include <math.h>

double integrate() {
    double x, integral = 0;  // initialize
    constexpr int N = 10000; // number of points to use
    double h = 0.1;          // step size
    int X = 1000;            // end of integration domain

    double f[N];

    #pragma loop(hint_parallel(0))
    for (int k = 2; k < N; k++) {
        double x = k * h;
        f[k] = x * exp(-x);
    }

    for (int k = 2; k < N; k++) {
        integral += f[k];
    }
    // deal with end points
    x = h;
    integral += 0.5 * x * exp(-x);
    x = X;
    integral += 0.5 * x * exp(-x);
    integral = h * integral;
    return integral;
}

需要#pragma loop(hint_parallel(0))来强制循环的并行化，否则它拒绝并行化，原因是1008（“编译器检测到这个循环没有做足够的工作来证明自动并行化。
请注意，代码必须使用C++编译器编译，因为msvc C编译器不支持constexpr。

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