fortran 矩阵向量乘法优化

Question

我试图测量 Fortran 中不同矩阵向量乘法方案的差异。我实际上已经写了以下代码：http://pastebin.com/dmKXdnX6

“优化版本”旨在尊重矩阵的内存布局，通过交换循环来访问矩阵元素。提供的代码应该使用 gfortran 编译，并且运行时会产生以下相当令人惊讶的结果：

Vectors match! Calculations are OK.
Optimized time:  0.34133333333333332     
Naive time:   1.4133333333333331E-002
Ratio (t_optimized/t_naive):   24.150943396226417 

我可能犯了一个令人尴尬的错误，但我无法发现它。 我希望其他人可以帮助我。

我知道 fortran 提供了优化的版本，但我只是出于好奇而对此进行衡量。

提前致谢。

Answer 1

嗯，这是一个简单的括号问题：

t_optimized = t2-t1/iterations

肯定是错的……你可能是说

t_optimized = (t2-t1)/iterations

这样我得到了约 2 的加速。

我需要纠正/调整的其他几件事：

• 第一个循环是错误的，您试图将元素设置在边界之外。它应该是：

A(j,i) = (-1.0)**(i-j) 

• 现代编译器非常智能。他们可能注意到您没有在循环体内改变函数调用的输入。然后他们可以优化你的整个循环！为了防止这种情况，我插入了以下行：

do i = 1,iterations
  call optimized(A, m, n, x, y1)  
  x(1:n) = y1
end do

（y2 也是如此）。不要忘记在每个基准测试开始时重新初始化x。

• 不要使用太多; - 除非您想在一行中放置多个语句，否则不需要它
• 不要在 Fortran 中使用制表符 - 一些编译器不喜欢它 - 改用空格