INTELL TBB性能

我花了TBB矩陣乘法從here INTELL TBB性能

此示例使用blocked_range爲parallel_for時循環的概念。我還運行了一些使用英特爾MKL和特徵庫的程序。當我比較這些實現所用的時間時，對於各種矩陣大小（2-4096），MKL是最快的，而TBB是最慢的（平均比特徵慢10倍）。這是正常的還是我做錯了什麼？至少TBB不應該比Eigen表現更好？

來源

2017-01-09 shaibi

至少，交換'j'和'k'循環，並確保循環在目標平臺支持的正確指令集上進行矢量化。 – Anton

以及向量化，您可能希望將陣列與向量長度或更好的64字節的邊界對齊，但要避免4K鋸齒。或者簡單地使用'scalable_malloc'代替。 – Anton

我不確定MKL和eigen庫如何使用多核，但TBB是專門爲多核機器開發的。因此，您的測試可能會在具有數十個核心的機器上顯示非常不同的結果 – HEKTO

這看起來像一個真正的基本矩陣乘法算法，這只不過是一個關於如何使用TBB的例子罷了。還有更好的，我相當確定英特爾MKL也會使用SSE/AVX/FMA指令。換句話說，如果您可以用20行代碼複製它的性能，那麼對於英特爾MKL來說就沒有任何意義了。所以是的，你得到的東西似乎很正常。

至少，對於大矩陣，算法需要考慮緩存和其他存儲子系統的細節。

來源

2017-01-09 14:21:34 Olivier

是正常

是的，這是很正常的一個程序，由10

的因素比另一種更慢不宜TBB執行至少比本徵？

我不明白爲什麼使用TBB進行矩陣乘法的初始實現會表現得更好，甚至接近爲快速線性代數設計的專用優化庫的性能。

來源

2017-01-09 14:23:24 user2079303

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