【发布时间】：2012-04-18 06:47:57
【问题描述】：
我正在创建一个需要超快的程序。
它使用 CUDA 在 GPU 上运行一些东西，然后在 CPU 上进行一些计算。为此，我需要将高度优化的 GPU 数据结构转换为我可以在 CPU 上轻松使用的东西。我的数据基本上是一个以网格布局的图表。
目前我正在使用 std::vector 作为 CPU 部分。因为我知道如果我做很多 push_back()s 会有相当大的开销，而且我至少知道因为我知道我的图中有多少个顶点，所以我现在为此使用以下代码：
new_graph.resize(blockSize * blockSize);
for (unsigned long long y = 0; y < blockSize; y++) {
for (unsigned long long x = 0; x < blockSize; x++) {
int idx = y * blockSize + x;
new_graph[idx] = Vertex(x, y);
}
}
然后我添加边缘。不幸的是，我不知道每个顶点有多少条边，但我知道它永远不会大于 8。因此我在每个用于边的 std::vector 中 reserve() 8。
但是，这两者似乎都非常缓慢。如果我对图形本身使用普通数组（所以基本上替换了外部 std::vector），那部分的速度提升是巨大的（比如 10 倍左右）。
对于图形这是可行的，但对于边缘不是真的，因为我在这些边缘上做了一些后处理，为此我真的需要像 std::vector 这样有点动态的东西（我添加了一些边缘）。
目前将数据转换为 std::vector 的速度比在 GPU 上运行我的算法（这是一种智能 MST 算法）慢 10 倍。这不是我真正想要的，因为现在开销太大了。
有人知道发生了什么或者我该如何解决这个问题？
附言我使用 -O2 进行编译，因为我已经发现这会产生很大的不同。也尝试了 -O3，没有真正的区别。
顶点定义如下：
struct Pos {
int x, y;
Pos() {
x = 0;
y = 0;
}
Pos(int x, int y) {
this->x = x;
this->y = y;
}
};
struct Vertex {
Pos pos;
bool hidden;
unsigned long long newIdx;
Vertex() {
this->pos = Pos();
this->hidden = false;
this->numEdges = 0;
this->numRemovedEdges = 0;
}
Vertex(Pos &pos) {
this->pos = pos;
this->hidden = false;
this->numEdges = 0;
this->numRemovedEdges = 0;
}
Vertex(int x, int y) {
this->pos = Pos(x, y);
this->hidden = false;
this->numEdges = 0;
this->numRemovedEdges = 0;
}
int numEdges;
int numRemovedEdges;
std::vector<Edge> edges;
std::vector<bool> removed;
std::vector<bool> doNotWrite;
};
【问题讨论】：
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尝试使用
-O3编译，这将内联一些函数（99.999% 的机会它会内联push_back，如果没有，那么实现或编译器就是一坨屎）。跨度> -
@daknok_t 也试过了，没有真正的区别。
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调用
reserve而不是resize然后使用push_back而不是[]将避免resize执行的冗余初始化。我不知道这是否是导致 10 倍减速的原因（我怀疑它说明了一切），但它肯定会有所帮助。 -
@R.MartinhoFernandes 我试过了，没用。
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试试 gprof，你可以看到实际时间都去哪儿了
标签： c++ arrays performance stl