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标题: 极限测试之Matlab与Forcal有无JIT加速器的比较 [打印本页]

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作者: forcal    时间: 2011-8-2 07:31
标题: 极限测试之Matlab与Forcal有无JIT加速器的比较
1、简单循环

/ S; T% a" z' w3 iMatlab 2009a在运行以下代码时使用了JIT加速器，获得了和C/C++近乎相同的运行速度：

1. clear all
   
2. tic
   
3. s=0;
   
4. for k=1:10000
   . V9 H3 g* U; R" v
5.   for i=1:1000
   
6.     s=s+1;
   
7.   end
   
8. end
   
9. s
   8 D* k" P4 p3 J+ Y/ F6 g% L
10. toc
    
11. 
    9 K& \/ ^& |, s6 t( {2 O
12. s =
    
13. 
    
14.     10000000
    
15. 
    
16. Elapsed time is 0.092808 seconds.

复制代码

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
! l: }9 y( A8 S
: J, f+ z' w6 y0 g/ }) FForcal没有JIT加速器，代码：

1. !using["sys"];
   ; V0 l3 p4 _2 v% g# @6 e6 j6 K
2. mvar:
   1 R7 M/ c, I) g# M4 B$ s4 [; }
3. t0=clock(),
   
4. s=0,
   
5. k=0, while{k<10000,
   
6.   i=0, while{i<1000,s=s+1, i++},
   - T/ o. N% j  M
7.   k++
   
8. },
   
9. s;
   2 k: N/ V! s# ^* I$ Y/ p/ e
10. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
10000000.
! ?' S6 u. U0 r, a5 X. }. |& o/ J0.704  秒

  e) M4 g. C+ G, F' x' v二者运行效率相差7倍多。

2、循环中稍微加点东西

; G. y  s0 P% v2 ZMatlab代码：

1. clear all
   . H+ j' q. q0 k! o
2. tic
   % |1 b  N1 {. w- }# x
3. s=0;
   
4. for k=1:1000
   
5.   for i=1:1000
   
6.     s=s+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i);
   
7.   end
   
8. end
   / d8 a% q- x/ W. t8 ?+ X
9. s
   
10. toc
    5 @9 E9 m' b# i0 \. H! ~
11. 
    / ~% e7 g# Q# H! ~( J  Z5 n9 {/ S
12. s =
    ) N  N: \+ N4 ?6 o# k
13. 
    
14.   1.1009e+007
    
15. 
    
16. Elapsed time is 0.727535 seconds.

复制代码

Forcal代码：

1. !using["sys"];
   
2. mvar:
   * g" `7 {" q1 J6 a
3. t0=clock(),
   
4. s=0,
   
5. k=1, while{k<=1000,
   
6.   i=1, while{i<=1000, s=s+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i), i++},
   
7.   k++
   
8. },
   5 s# {. u! p+ D- Y) I
9. s;
   
10. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
9 [! {6 D, R. Q. ~$ l$ [8 c11008953.66602346
1.031
4 N$ H* ~7 ]/ C
二者效率相差已比较小。
3 \1 I" t8 n2 I: l$ F4 m+ G
- J, T8 n  O. T" F; Y, C3、再增加一个函数调用

Matlab代码：

1. clear all
   * B9 C! T" D$ }% d; ~# u7 d. N9 k3 G
2. f=@(x)x+1;
   
3. tic
   
4. s=0;
   ( R( O* \% v* N/ \  F& Y& q: \
5. for k=1:1000
   
6.   for i=1:1000
   . a  R. l% J0 ^
7.     s=s+f(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i);
   
8.   end
   % S' m& c, n6 w9 S1 Q9 {$ h
9. end
   
10. s
    
11. toc
    
12. 
    : _7 P% p8 z) Q* E6 K% S: g; M* \
13. s =
    , Z# Q+ T# Y: x& Y6 y  R2 e
14. 
    
15.   5.1251e+008
    : t3 ^3 p' ^7 R" Y
16. 
    
17. Elapsed time is 2.173128 seconds.

复制代码

Forcal代码：

1. !using["sys"];
   
2. f(x)=x+1;
   9 ~7 h% D; P4 T6 K
3. mvar:
   " w1 ?' D3 x0 v8 s
4. t0=clock(),
   
5. s=0,
   
6. k=1, while{k<=1000,
   " m& c: j; D0 _/ F
7.   i=1, while{i<=1000, s=s+f(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i)+1+sin(i), i++},
   / f; K2 X+ O8 N' Z* y1 R
8.   k++
   
9. },
   . a- j9 V# v7 V6 ~$ `4 n  \! o2 w
10. s;
    
11. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
512508953.6658993
2 E/ J& Y( Y* j8 z1.078

可以看出，Matlab效率已不及Forcal。
故JIT加速器虽好，但效果似乎并不明显。

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作者: 海水    时间: 2011-8-2 08:12

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作者: forcal    时间: 2011-8-2 08:45
4、在JIT加速器下，Matlab的数组存取效率非常高
8 E4 R* f$ V6 n- U9 w. ]) a
Matlab代码：

1. >> clear all
   
2. a = linspace(1,1,1000);
   + _1 k) m3 ]1 h+ }# i* K* `
3. tic
   
4. for k=1:10000
   
5.   for i=1:1000
   
6.     a(i)=2;
   
7.   end
   
8. end
   
9. toc
   8 i) j) e/ n% m7 X# }# d
10. 
    
11. tic
    
12. s=0;
    
13. for k=1:10000
    / z: D9 r! f( D
14.   for i=1:1000
    4 ^0 C7 v/ _5 o' G
15.     s=s+a(i);
    " Y0 K0 N5 O( X9 p
16.   end
    9 ^% P) K* A6 i) n# d
17. end
    % ~6 q7 @! ?0 ]6 E, I' E
18. s
    
19. toc
    
20. Elapsed time is 0.140658 seconds.
    4 m9 Q7 i; i, x
21. 
    , p3 Q- _  A7 H
22. s =
    
23. 
    5 j6 S) d! W( h4 F' j. ?2 G& D) u
24.     20000000
    7 r' g4 _' b: U& z0 a# O  ~' U
25. 
    
26. Elapsed time is 0.091794 seconds.

复制代码

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

Forcal代码：

1. !using["math","sys"];
   ) D- r9 c) U0 X3 Q: G' G/ h
2. mvar:
   
3. main0(::a)=
   / I$ T, E4 b5 @# ?1 A
4. a = linspace(1,1,1000),
   ! v7 f  b" [6 J
5. t0=clock(),
   ' J/ {2 I# b) i6 ^# w0 v
6. k=0, while{k<10000,
   ! p; t: T; ]7 c$ B* u$ n
7.   i=0, while{i<1000, a(i)=2, i++},
   # t, C: j0 M1 k8 ?6 Y# |
8.   k++
   ! c/ [: }9 \& \; Y  m( }
9. },
   
10. [clock()-t0]/1000;
    
11. 
    
12. main1(::a)=
    
13. t0=clock(), s=0,
    9 h! p# i  j5 l: f. P7 N: v# L7 Y
14. k=0, while{k<10000,
    - t9 I9 {) ^" R# f: K2 _6 l% G
15.   i=0, while{i<1000, s=s+a(i), i++},
    
16.   k++
    
17. },
    2 k! h/ |# d( d$ `) O/ D# n# r+ }
18. s;
    
19. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
15.484  //存数据所用时间，秒
20000000.
" ~& c# r" }: m6 u% l5.531   //取数据所用时间，秒

－－－－－－－－－－

9 L* J% v, m+ e* H用函数sys::A()存取数组数据效率稍高些：

1. !using["math","sys"];
   , M% Q0 N5 |3 k) u5 m% i+ ~/ b  P
2. mvar:
   
3. main0(::a)=
   3 D2 m- \0 k& e0 h. V
4. a = linspace(1,1,1000),
   ( \" }/ [& }* |- x$ S
5. t0=clock(),
   
6. k=0, while{k<10000,
   
7.   i=0, while{i<1000, A(a,i)=2, i++},
   
8.   k++
   / D% n, m1 w, k8 {# d
9. },
   
10. [clock()-t0]/1000;
    1 m& o; \% g# D& y
11. 
    
12. main1(::a)=
    
13. t0=clock(), s=0,
    
14. k=0, while{k<10000,
    % p# S7 i. S' L  W
15.   i=0, while{i<1000, s=s+A(a,i), i++},
    
16.   k++
    + r( O4 V. z  a. Y5 L
17. },
    
18. s;
    
19. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
- s: X2 [5 P- f0 ]) {& c10.469
. f& t) l* n9 `6 d4 s( R! f20000000.
  Q3 I3 h9 A3 P* M3.781
3 K/ O5 U! A* h) O
' q7 O& `) W  _/ B－－－－－－－

在不使用函数sys::A()时，Forcal存数组数据耗时与matlab之比约110:1，取数组数据耗时与matlab之比约60:1。
在使用函数sys::A(  )时，Forcal存数组数据耗时与matlab之比约75:1，取数组数据耗时与matlab之比约41:1。

matlab的JIT加速器对数组元素的存取效果是明显的，获得了与C/C++近乎相同的存取效率。
% ?5 @* {/ ~7 k2 o  N
Forcal之所以存取比较慢，原因在于动态数组由扩展库提供，数组元素的存取由函数的层层调用来实现。不过，数组元素的存取效率体现了Forcal对扩展库中任意对象的存取效率。
- e& H5 }1 z4 a6 z
1 h9 ~1 x* ]/ ]" B& o- U. W* w5、在循环中加点东西

matlab代码：

1. >> clear all
   % w/ ?* V7 N( x! `1 J
2. f=@(x)x+1;
   
3. a = linspace(2,2,1000);
   " l9 t# A: |5 S' }  |
4. tic
   
5. s=0;
   $ W1 n3 F  ~2 @% V6 f% D
6. for k=1:1000
   
7.   for i=1:1000
   7 f" g( `( h5 [' F
8.     s=s+f(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i))+1+sin(a(i));
   2 q+ L7 o$ P: _6 ]/ \3 i3 L
9.   end
   
10. end
    ( T" h# b" y* t5 A) h5 T
11. s
    
12. toc
    
13. 
    
14. s =
    
15. 
    
16.   2.4002e+007
    ) u; V& h" z# ^$ }# e1 \
17. 
    ! z1 f$ }6 g; {7 L) E1 T2 u* R5 w9 q
18. Elapsed time is 2.252997 seconds.

复制代码

Forcal代码：

1. !using["math","sys"];
   : g+ C* N# c, Z, ?3 d
2. mvar:
   1 B& q6 A) o, O, R* T4 w! g- b
3. f(x)=x+1;
   - z5 I5 m* M- }4 `
4. main0(::a)=
   
5. a = linspace(2,2,1000),
   
6. t0=clock(), s=0,
   
7. k=0, while{k<1000,
   
8.   i=0, while{i<1000, s=s+f(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i))+1+sin(A(a,i)), i++},
   
9.   k++
   / k2 J, M, d6 e8 B
10. },
    
11. s;
    ' T: v* V4 N; E+ l7 k  o
12. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
24002271.69189384
5.172

二者效率现在只有一倍差距。

－－－－－－－－－－
1 W& g2 Z. F! V, T- `' U) F- x& C: c
% t( k# A. a6 {: N" e不过，显然matlab和Forcal的程序应该这样写：
( Q1 q4 ?9 K$ N- L: N8 ]
matlab程序：

1. clear all
   
2. f=@(x)x+1;
   + X0 |2 E! z, t8 m3 c$ N
3. a = linspace(2,2,1000);
   , P  p  V7 z: W0 @8 N  t
4. tic
   - {9 y- V$ e' D' @7 K9 Q* l/ b
5. s=0;
   ) @" m4 Z! x6 Z& u) B
6. for k=1:1000
   3 K+ X3 ~" ^0 M2 a* T
7.   for i=1:1000
   
8.     t=a(i);
   
9.     s=s+f(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t);
   
10.   end
    ! s2 i5 D; A& s8 z
11. end
    3 b- l7 \, R3 i& k% w: j
12. s
    3 b- X) p7 D7 d, r, M
13. toc
    
14. 
    : X3 g' ~, |4 v# k8 l
15. s =
    5 b  B; Y% N3 U' G% G1 Z9 Z
16. 
    & F- y5 s8 J8 r. X  ~
17.   2.4002e+007
    9 J* V' r: S( d6 Y$ n$ a
18. 
    
19. Elapsed time is 2.043909 seconds.

复制代码

Forcal程序：

1. !using["math","sys"];
   
2. mvar:
   $ i5 {* D- d! V/ P* M
3. f(x)=x+1;
   
4. main0(::a)=
   
5. a = linspace(2,2,1000),
   2 R3 b4 C  U/ {  L
6. t0=clock(), s=0,
   
7. k=0, while{k<1000,
   
8.   i=0, while{i<1000, t=a(i), s=s+f(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t)+1+sin(t), i++},
   & ~' O5 d  u3 W; v
9.   k++
   
10. },
    
11. s;
    
12. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
24002271.69189384
1.625

matlab效率已不及Forcal。

3 H' T! W; G/ J* k! V( Z- u提示：目前Forcal对数组元素存取效率较低，要想提高效率：（1）用临时变量暂存数组元素；（2）用专用函数sys::GA( )和sys::SA( )一次存取大量连续元素；（3）对数组整体操作。

---

作者: forcal    时间: 2011-8-2 09:27
在这里顺便说一下Forcal静态数组，静态数组是用字符串模拟的，但数组元素存取效率非常高，约是C/C++静态数组元素存取效率的1/5左右。

. H( F4 w6 \1 O) YForcal代码：

1. !using["sys"];
   
2. mvar:
   
3. a="\&\[1000]"/4,    //用字符串模拟静态数组
   
4. t0=clock(),
   
5. k=0, while{k<10000,
   
6.   i=0, while{i<1000, setn(a+i,2), i++},   //用函数setn(a+i,2)对静态数组元素赋值
   
7.   k++
   + q  E& `! }1 @4 P/ V
8. },
   - Y6 y+ i) ^6 c, m
9. [clock()-t0]/1000;
   1 g9 f$ C& o1 e  w) k" n
10. 
    - O; `0 l1 k3 e) L" N
11. a="\&\[1000]"/4,    //用字符串模拟静态数组
    : ^) t6 B( c" E3 K4 d6 ]
12. i=0, while{i<1000, setn(a+i,2), i++},      //用函数setn(a+i,2)对静态数组元素赋值
    
13. t0=clock(),
      e1 w6 ?4 i) w2 w( A5 m
14. s=0,
    
15. k=0, while{k<10000,
    
16.   i=0, while{i<1000, s=s+getn(a+i), i++},  //用函数getn(a+i)获得静态数组元素的值
    
17.   k++
    
18. },
    
19. s;
    7 w" {" c7 B7 O2 s' E
20. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
0.5620000000000001  //赋值用时间，秒
  T+ U2 y% B3 m20000000.
0.579      //取值用时间，秒

---

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