操作员=减慢模拟

Question

我正在对聚合物进行蒙特卡罗模拟。系统当前状态的整个配置由名为Grid 的对象给出。这是我对Grid的定义：

class Grid{

public:
    std::vector <Polymer> PolymersInGrid;                    // all the polymers in the grid 
    int x;                                                   // length of x-edge of grid 
    int y;                                                   // length of y-edge of grid 
    int z;                                                   // length of z-edge of grid 
    double kT;                                               // energy factor 
    double Emm_n ;                                           // monomer-solvent when Not aligned 
    double Emm_a ;                                           // monomer-solvent when Aligned
    double Ems;                                              // monomer-solvent interaction
    double Energy;                                           // energy of grid 
    std::map <std::vector <int>, Particle> OccupancyMap;     // a map that gives the particle given the location
    

    Grid(int xlen, int ylen, int zlen, double kT_, double Emm_a_, double Emm_n_, double Ems_): x (xlen), y (ylen), z (zlen), kT (kT_), Emm_n(Emm_n_), Emm_a (Emm_a_), Ems (Ems_) {        // Constructor of class
        // this->instantiateOccupancyMap(); 
    };


    // Destructor of class 
    ~Grid(){                                    

    }; 

    // assignment operator that allows for a correct transfer of properties. Important to functioning of program. 
    Grid& operator=(Grid other){
        std::swap(PolymersInGrid, other.PolymersInGrid); 
        std::swap(Energy, other.Energy); 
        std::swap(OccupancyMap, other.OccupancyMap);
        return *this; 
    } 
.
.
.
}

如果需要，我可以了解对象Polymer 和Particle 的详细信息。

在我的驱动程序代码中，这就是我要执行的操作： 定义最大迭代次数。

1. 定义一个完整的网格G。
2. 创建名为 G_ 的 G 的副本。
3. 我正在扰乱G_的配置。
4. 如果 G_ 上的扰动按照 Metropolis 标准被接受，我将 G_ 分配给 G (G=G_)。
5. 重复步骤 1-4，直到达到最大迭代次数。

这是我的驱动代码：

auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); 
Grid G_ (G); 
    int acceptance_count = 0; 
    for (int i{1}; i< (Nmov+1); i++){

        // choose a move 
        G_ = MoveChooser(G, v);  

        if ( MetropolisAcceptance (G.Energy, G_.Energy, G.kT) ) {
            // accepted
            // replace old config with new config

            acceptance_count++; 
            std::cout << "Number of acceptances is " << acceptance_count << std::endl;
            G = G_;
        }


        else {
            // continue;
        }

        if (i % dfreq == 0){
            G.dumpPositionsOfPolymers (i, dfile) ;
            G.dumpEnergyOfGrid(i, efile, call) ; 
        }
        // G.PolymersInGrid.at(0).printChainCoords();


    }
    
    
    
    auto stop = std::chrono::high_resolution_clock::now(); 
    
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds> (stop-start); 

    std::cout << "\n\nTime taken for simulation: " << duration.count() << " milliseconds" << std::endl;

这是有趣的部分：如果我使用没有很多“接受度”（低温、不良溶剂）的条件运行模拟，则模拟运行得非常快。但是，如果有大量接受，模拟会变得非常慢。 我的假设是我的赋值运算符 = 正在减慢我的模拟速度。 我进行了一些测试：

接受次数 = 25365，挂钟时间 = 717770 毫秒 (!)

接受次数 = 2165，挂钟时间 = 64412 毫秒

接受次数 = 3000，挂钟时间 = 75550 毫秒

而且这种趋势还在继续。 谁能建议我如何提高效率？我认为，由于 = 运算符，有没有办法绕过我正在经历的减速？

非常感谢您对我的任何建议！

Answer 1

你当然可以做的一件事来提高性能是强制移动_G，而不是把它转移到G：

 G = std::move(G_);

毕竟在这个阶段你已经不需要G_了。

旁白。您不需要复制operator= 中的所有成员数据这一事实表明您的Grid 设计远非完美，但是，如果程序很小并且您确定您可以控制一切，请保留它。无论如何，而不是使用operator=，您应该定义并使用具有有意义名称的成员函数，例如“fast_and_dirty_swap”等:-) 然后您可以按照@Jarod42 建议的方式定义operator=，即使用= default.

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我在 C++11 之前使用的另一种方法是对指针进行操作。在这种情况下，一个将有两个Grids，一个是“真实的”，一个被视为缓冲区或沙箱，并且在接受时将简单地交换指针，因此填充有MoveChooser 的“缓冲区”将成为真实的，当前的Grid。

伪代码：

• 创建两个缓冲区，previous 和 current，每个缓冲区都能够存储模拟状态
• 初始化current
• 创建两个指针，p_prev = &previous，p_curr = &currenrt
• 根据需要执行多个步骤
  • 从*p_curr 计算下一个状态并将其存储在*p_prev 中（例如monte_carlo_step(p_curr, p_prev)
  • 交换指针：现在当前系统状态为p_curr，之前的系统状态为p_prev。
• 分析存储在*p_curr的结果