【发布时间】：2014-03-07 03:26:33
【问题描述】：
有没有人比较过移动设备与 PC 的处理能力？我有一个非常简单的矩阵工作。用 Java 编码，我的旧 PC 大约需要 115 毫秒才能完成工作。非常非常相同的功能需要 17000 毫秒。我非常震惊。我没想到平板电脑会接近 PC - 但我没想到它也慢了 ~ 150 倍！
有没有人有过类似的经历？有什么建议吗？如果我用 C 编写代码并使用 Android NDK 会有所帮助吗？
Java 中的基准代码：
package mainpackage;
import java.util.Date;
public class mainclass {
public static void main(String[] args){
Date startD = new Date();
double[][] testOut;
double[] v = {1,0,0};
double t;
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
t=Math.random();
testOut=rot_mat(v, t);
}
Date endD = new Date();
System.out.println("Time Taken ms: "+(-startD.getTime()+endD.getTime()));
}
public static double[][] rot_mat(double v[], double t)
{
double absolute;
double x[] = new double[3];
double temp[][] = new double[3][3];
double temp_2[][] = new double[3][3];
double sum;
int i;
int k;
int j;
// Normalize the v matrix into k
absolute = abs_val_vec(v);
for (i = 0; i < 3; i++)
{
x[i] = v[i] / absolute;
}
// Create 3x3 matrix kx
double kx[][] = {{0, -x[2], x[1]},
{x[2], 0, -x[0]},
{-x[1], x[0], 0}};
// Calculate output
// Calculate third term in output
for (i = 0; i < 3; i++)
{
for (j = 0; j < 3; j++)
{
sum = 0;
for (k = 0; k < 3; k++)
{
sum = sum + kx[i][k] * kx[k][j];
}
temp[i][j] = (1-Math.cos(t))*sum;
}
}
// Calculate second term in output
for (i = 0; i < 3; i++)
{
for (k = 0; k < 3; k++)
{
temp_2[i][k] = Math.sin(t)*kx[i][k];
}
}
// Calculate output
double[][] resOut = new double[3][3];
for (i = 0; i < 3; i++)
{
for (k = 0; k < 3; k++)
{
resOut[i][k] = temp_2[i][k] + temp[i][k] + ((i==k)?1:0);
}
}
return resOut;
}
private static double abs_val_vec (double v[])
{
double output;
output = Math.sqrt(v[0]*v[0] + v[1]*v[1] + v[2]*v[2]);
return output;
}
}
【问题讨论】：
-
首先，我不会使用
Date进行任何类型的基准测试... -
因子库调用。您不想对
random进行基准测试或触发函数。 -
@Tyler 和 Michael，我删除了三角函数和随机函数，我还将日期更改为 System.currentTimeMillis()。但它仍然慢了 45 倍。话虽如此，我不确定我是否理解你为什么说我不能使用三角函数？ Android 和 Java 不是对 Math.sin 使用相同的算法吗？
-
如果您在附加调试器的情况下执行此操作，则将其分离 - 您会看到速度显着提高。
标签： java android computation