C++ 特征矩阵运算与内存分配性能答案

【问题标题】：C++ Eigen Matrix Operations vs. Memory Allocation PerformanceC++ 特征矩阵运算与内存分配性能
【发布时间】：2026-01-27 14:05:01
【问题描述】：

我有一个算法，它需要在一个函数内构建一个 NxN 矩阵，该函数将返回这个矩阵与一个 Nx1 向量的乘积，该向量也是动态构建的。（N 通常为 8 或 9，但必须对大于该值的值进行泛化）。

我正在使用 Eigen 库来执行更复杂的代数运算（最小二乘和其他几个约束问题），因此不能切换它。

我已经对函数进行了基准测试，但由于内存密集，存在巨大的瓶颈分配。我的目标是构建一个线程安全的应用程序，因此，在某些情况下，我将这些矩阵和向量替换为对全局向量中元素的引用，该向量用作无法存储在堆栈上的对象的提供者。这避免了调用 Eigen 矩阵和向量的构造函数/析构函数，但它不是一个优雅的解决方案，如果不小心，它可能会导致巨大的问题。

因此，Eigen 是否提供了一种解决方法，因为我没有看到将分配器作为模板参数传递给这些对象的选项，或者是否有更明显的事情要做？

【问题讨论】：

N 在通话之间是否发生变化？如果是，那么当你不知道N 会是什么时，你是如何准备这个“全局对象”的？
N 在调用之间不会改变。它取决于创建正在处理的对象的输入数据模型。
那么也许你可以在你的函数中让你的“资源管理器”成为static。否则，全球性的很难避免 IMO。我认为这应该不是很难。你应该做一些简单的事情，即没有垃圾收集或任何清理。
由于多线程限制，最好在线程基础上为这些矩阵提供一个外部/全局提供程序。
您可以在资源管理器中拥有锁。是否为static 无关紧要。当然，如果您的应用程序分配垃圾邮件，它将在这些调用中被序列化。但它不认为这在正常用例中是一个真正的问题。另外我不认为eigen 暴露了它的内存分配。为了使用 SSE，他们做了一些魔术来获得内存对齐。所以最好的办法是像你一样将 eigen 对象本身包装在某种资源管理器中。

标签： c++ performance memory-management matrix eigen

【解决方案1】：

您可以根据自己的需要管理自己的内存，并使用Eigen::Map 而不是Eigen::Matrix 来执行计算。只需确保数据正确对齐，否则通知 Eigen。

详情请参阅参考Eigen::Map。

这是一个简短的例子：

#include <iostream>
#include <Eigen/Core>


int main() {
    int mydata[3 * 4]; // Manage your own memory as you see fit
    int* data_ptr = mydata;

    Eigen::Map<Eigen::MatrixXi, Eigen::Unaligned> mymatrix(data_ptr, 3, 4);

    // use mymatrix like you would any another matrix
    mymatrix = Eigen::MatrixXi::Zero(3, 4);
    std::cout << mymatrix << '\n';

    // This line will trigger a failed assertion in debug mode
    // To change it see
    // http://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/TopicAssertions.html
    mymatrix = Eigen::MatrixXi::Ones(3, 6);


    std::cout << mymatrix << '\n';
}

【讨论】：

【解决方案2】：

将我的 cmets 收集到一个完整的想法中。以下是我会尝试的方法。

因为 eigen 中的内存分配是 IMO 非常先进的东西，而且它们并没有暴露太多可以利用它的地方。最好的办法是将 eigen 对象本身包装到某种资源管理器中，就像 OP 所做的那样。

我会把它做成一个简单的 bin，用来存放 Matrix< Scalar, Dynamic, Dynamic> 对象。这样您就可以模板化 Scalar 类型并拥有一个通用大小矩阵的管理器。

当你调用一个对象时，你检查你是否有一个所需大小的空闲对象，你返回对它的引用。如果没有，你分配一个新的。简单的。当您想释放对象时，您可以在资源管理器中将其标记为空闲。我认为不需要任何更复杂的东西，但当然可以实现一些更复杂的逻辑。

为了确保线程安全，我会在管理器中加锁。如果需要，在构造函数中初始化它。当然需要锁定free 和allocate。

但是取决于工作时间表。如果线程在它们自己的数组上工作，我会考虑为每个线程创建一个资源管理器实例，这样它们就不会互相计时。问题是，如果您有 12 个核心在分配/解除分配上工作繁重，并且通过这一个锁有效地序列化您的应用程序，那么全局锁或全局管理器可能会耗尽。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以尝试用jemalloc 或tcmalloc 替换您的默认内存分配器。借助LD_PRELOAD 机制，很容易尝试。

我认为它也适用于大多数 C++ 项目。

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以为一些常见的矩阵大小分配内存在使用operator new 或operator new[] 调用该函数之前，将void* 指针存储在某处并让函数本身使用合适的尺码。之后，您可以使用placement new 进行矩阵构造。 更有效的 C++，第 8 项中给出了详细信息。

【讨论】：

如果适用的话，可能没那么容易。因为eigen 使用其内部分配器来处理内存对齐。我也不认为有一个函数可以检索特征 object 占用的内存量。