数学建模社区-数学中国

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

---

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
  A) Q) z( l3 V
6 N- U5 l* b# G1 f: d+ f& c1 VMatlab 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
   ! h( l% M/ k! J- V- s5 Z1 s
2. tic
   " o/ H! ~  c5 N4 ~
3. s=0;
   
4. for k=1:10000
   
5.   for i=1:1000
   / f, H6 U8 L5 k& X' z* }! u, Z
6.     s=s+1;
   
7.   end
   ) l2 p; o, Q  k& t) K0 u  x
8. end
   
9. s
   
10. toc
    
11. 
    5 h. D) D! W4 e: {
12. s =
    
13. 
    & c3 V6 K+ T& V- U
14.     10000000
    
15. 
    0 q2 s- f/ O# v- ]9 }9 E
16. Elapsed time is 0.092808 seconds.

复制代码

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
( g& P. Z7 N9 u' `
Forcal没有JIT加速器，代码：

1. !using["sys"];
   6 a7 F- q  Q7 M6 v$ m& y; `
2. mvar:
   
3. t0=clock(),
   
4. s=0,
   & |' m+ }0 b( _: J% F) a
5. k=0, while{k<10000,
   
6.   i=0, while{i<1000,s=s+1, i++},
   
7.   k++
   
8. },
   
9. s;
   
10. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
10000000.
0.704  秒
; U; i1 y8 e0 G3 H
二者运行效率相差7倍多。
5 o. w9 J# s2 l+ t; `# P1 ?
2、循环中稍微加点东西
' l1 [9 N0 j" ]4 W2 G
Matlab代码：

1. clear all
   * [0 ~3 {; C$ \3 X
2. tic
   % }/ K* U+ X+ g7 v: j: H
3. s=0;
   
4. for k=1:1000
   0 l; o) S; O* k$ M6 E* n
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);
   6 N, R1 p5 ~% o9 J6 Q
7.   end
   % a5 o6 Y8 G* L  M! P
8. end
   * d- Z7 m- n7 _1 v
9. s
   
10. toc
    # R# M5 u( E5 e
11. 
    
12. s =
    7 [5 x+ N2 v" a  W
13. 
    9 ]- {* \' s3 z
14.   1.1009e+007
    
15. 
    4 ~9 D% \" B  m( I6 F+ ?1 T
16. Elapsed time is 0.727535 seconds.

复制代码

Forcal代码：

1. !using["sys"];
   
2. mvar:
   0 D6 A: q  j4 t- z# P+ i
3. t0=clock(),
   
4. s=0,
   ! g" [0 s& I1 P% r; e9 r% @
5. k=1, while{k<=1000,
   + e  m( \$ x  T9 w. l% h8 [
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++},
   & T8 v1 S( P4 Z/ v4 u! K
7.   k++
   
8. },
   0 J% b( H2 m; h" Y& Q8 ~
9. s;
   
10. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
11008953.66602346
1.031

二者效率相差已比较小。

3、再增加一个函数调用
0 z5 v( \- K# p1 ?' y
5 l  ^! ?- C, D, y: p" o% jMatlab代码：

1. clear all
   
2. f=@(x)x+1;
   3 C; V* D1 C4 f( o: p* Q. _( e
3. tic
   3 `* Q. c% C0 l" a
4. s=0;
   , P3 \3 E) J7 ^2 D6 Z$ t) O# ]
5. for k=1:1000
   
6.   for i=1:1000
   
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
   
9. end
   - u6 ]. s8 R2 f/ M" ]
10. s
    ( Q0 O- a6 j; Z, G! D- M) ?
11. toc
    
12. 
    8 F9 ?8 O: C" a7 o' _& t% _
13. s =
    * F) L) O1 b7 T/ K- z" }& d7 u
14. 
    2 B7 P* J0 S8 j
15.   5.1251e+008
    
16. 
    ' A1 ^  m9 d2 s- [% u! l9 ?
17. Elapsed time is 2.173128 seconds.

复制代码

Forcal代码：

1. !using["sys"];
   1 r+ r. }: m- ^4 x3 Y! W# U. u
2. f(x)=x+1;
   
3. mvar:
   
4. t0=clock(),
   $ D9 Y2 k. D2 ^3 e" H& L; d
5. s=0,
   ) J$ X$ _5 S. ~- D6 I
6. k=1, while{k<=1000,
   
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++},
   
8.   k++
   
9. },
   2 P- `, D! W& y4 u2 O
10. s;
    $ n/ C, r& Y! j5 j- n- l/ n
11. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
/ ?, X& Y$ Y+ G8 m512508953.6658993
1.078
3 m3 [. x4 p5 t# d
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。

---

作者: 海水    时间: 2011-8-2 08:12

---

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

Matlab代码：

1. >> clear all
   3 e/ x' g( r, J9 c  V
2. a = linspace(1,1,1000);
   
3. tic
   
4. for k=1:10000
   
5.   for i=1:1000
   
6.     a(i)=2;
   & g7 x/ {' m9 J% L* D4 C
7.   end
   
8. end
   2 O" S$ t% y6 U3 ~* @7 W; x
9. toc
   
10. 
    ( l( b9 {1 x& X( |& Y9 I6 s
11. tic
    
12. s=0;
    
13. for k=1:10000
    
14.   for i=1:1000
    % G* ?# \; z. K; K# O
15.     s=s+a(i);
    : o! |- u3 H: t  g  q7 O* X
16.   end
    
17. end
    2 Z6 \( [6 L, ^) F1 Y
18. s
    
19. toc
    
20. Elapsed time is 0.140658 seconds.
    
21. 
    
22. s =
    
23. 
    * b6 d) H% g8 Q% P! P2 w! z% y6 G
24.     20000000
    
25. 
    + a. |6 A0 A( H' V& e; u
26. Elapsed time is 0.091794 seconds.

复制代码

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
- j4 e# n) T$ z3 A
' z- t' l4 Q" f" i& wForcal代码：

1. !using["math","sys"];
   
2. mvar:
   
3. main0(::a)=
   
4. a = linspace(1,1,1000),
   
5. t0=clock(),
   4 P9 [0 c2 b" i+ @- w& _4 Q# G
6. k=0, while{k<10000,
   
7.   i=0, while{i<1000, a(i)=2, i++},
   
8.   k++
   
9. },
   
10. [clock()-t0]/1000;
    
11. 
    
12. main1(::a)=
    
13. t0=clock(), s=0,
    ' A0 |3 T0 r: t( M* e6 s) t
14. k=0, while{k<10000,
    
15.   i=0, while{i<1000, s=s+a(i), i++},
    + O$ g, D  P5 g$ i3 h
16.   k++
    
17. },
    
18. s;
    
19. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
0 ?. t# r  V8 |15.484  //存数据所用时间，秒
20000000.
, p, o. _' J6 Q/ b/ ^  p5.531   //取数据所用时间，秒
0 s( q" N/ Y5 j1 F
－－－－－－－－－－
* b- E' o# D7 V) e. z: u# [
用函数sys::A()存取数组数据效率稍高些：

1. !using["math","sys"];
   
2. mvar:
   & s2 b, i% ^" B4 h' {1 L% v
3. main0(::a)=
   
4. a = linspace(1,1,1000),
   ( Q( U' ]: W( y1 B. ?
5. t0=clock(),
   
6. k=0, while{k<10000,
   
7.   i=0, while{i<1000, A(a,i)=2, i++},
   
8.   k++
   , W1 n/ B8 B  J* A  S
9. },
   * b& \6 Y: X" c
10. [clock()-t0]/1000;
    
11. 
    
12. main1(::a)=
    
13. t0=clock(), s=0,
    ! c% }1 T8 b; o- x
14. k=0, while{k<10000,
    
15.   i=0, while{i<1000, s=s+A(a,i), i++},
    3 [7 J1 y4 G2 W) P9 U: q: w7 u$ @3 \
16.   k++
    ' K2 z' d1 O5 c" O8 j
17. },
    : M+ L/ j/ m  Q# _3 Z$ ?2 N$ j8 n& A
18. s;
    
19. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
0 g* |3 @' z2 s10.469
20000000.
3.781

－－－－－－－

  ^& i$ i5 D2 k+ Y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。
; U, t' Z( I9 ]3 ~9 q7 i3 H  J+ N
8 C7 [5 {: a8 y) f- w" Dmatlab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。

3 Q7 H: ]; N" ~' l* Q) MForcal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。
- H$ R5 v/ O# t' o6 I9 |# V, @2 |( H/ S% d
5、在循环中加点东西

matlab代码：

1. >> clear all
   
2. f=@(x)x+1;
   3 [- T* k1 X& F
3. a = linspace(2,2,1000);
   6 q/ E& N) J( i, d1 P/ I
4. tic
   
5. s=0;
   
6. for k=1:1000
   
7.   for i=1:1000
   
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));
   
9.   end
   
10. end
    
11. s
    # q" P' M/ b2 a6 z0 r( D
12. toc
    
13. 
      f9 q, D% H; h, I. |6 q
14. s =
    - l- t1 l. r( Z/ |5 k$ X7 m
15. 
    4 m9 A- z+ k( K0 Y
16.   2.4002e+007
    # v% m$ O$ P% U# [
17. 
    , k4 X7 |0 b( h1 F
18. Elapsed time is 2.252997 seconds.

复制代码

Forcal代码：

1. !using["math","sys"];
   
2. mvar:
   
3. f(x)=x+1;
   9 Y- k# R+ D& B& D! o
4. main0(::a)=
   
5. a = linspace(2,2,1000),
   * r% J) G" g1 V0 ^
6. t0=clock(), s=0,
   * Z7 `4 q9 S6 }. U' h7 C% d* g$ @0 l3 r
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++
   ! P" @. V  \% g* s# x" D' G
10. },
    2 x* T* x9 S  p( {* Y* H8 U2 \; Y2 P
11. s;
    
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。

# D3 @6 h+ j/ V8 `6 F% _( Z－－－－－－－－－－

6 W5 M- |( w6 S9 U0 M/ x. G; h7 \不过，显然matlab和Forcal的程序应该这样写：
$ h7 j2 e# f+ `2 F0 P8 W
( Z- m- E; O$ x; t7 omatlab程序：

1. clear all
   + o4 B3 ^! ]$ b" o  b* q
2. f=@(x)x+1;
   & S: Z: S" o. T& {& {
3. a = linspace(2,2,1000);
   & g$ a# j" d' z
4. tic
   
5. s=0;
   
6. for k=1:1000
   
7.   for i=1:1000
   ( J/ e& [. D7 K4 `3 C& s' I
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
    
11. end
    
12. s
    3 l, I' T6 R" d0 [
13. toc
    ! w5 `: D$ u0 B8 i6 ?. S
14. 
    
15. s =
    : Z& g! `+ g8 t; {& ]
16. 
    ! h$ {& y5 Y2 B4 _9 t. w. C
17.   2.4002e+007
    
18. 
    
19. Elapsed time is 2.043909 seconds.

复制代码

Forcal程序：

1. !using["math","sys"];
   ) E6 t! n! G9 H: |9 f3 X
2. mvar:
   * ]7 F$ H6 D' |7 B
3. f(x)=x+1;
   
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, 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++},
   : f& G& F+ M, \& G, c* A4 g, d: S
9.   k++
   0 W8 U/ L: }  Q) ^' i+ }
10. },
    1 r( L- z2 Y7 a
11. s;
    # o1 ~% v, d  Z2 S0 a( m3 m
12. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
24002271.69189384
& R8 O4 h3 B  Z1.625
% [- l  s1 V$ M& ~" U: g
matlab效率已不及Forcal。
8 l! V8 S# a+ T3 t5 J- X  m% h0 p
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。
* A; e" `2 |' K# w: }
Forcal代码：

1. !using["sys"];
   
2. mvar:
   
3. a="\&\[1000]"/4,    //用字符串模拟静态数组
   ! l, E+ H# U7 b, i3 L, b$ B* x
4. t0=clock(),
   3 w' w! d: i; s, P
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++
   
8. },
   
9. [clock()-t0]/1000;
   
10. 
    0 u! p3 E9 k* v
11. a="\&\[1000]"/4,    //用字符串模拟静态数组
    , Y/ K  k" l# c4 r
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(),
    
14. s=0,
    
15. k=0, while{k<10000,
    5 D8 W, h$ S. Q: c: _* a# ~( T
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
    : ?1 s; s( W0 _- _3 S, `3 P
17.   k++
    
18. },
    ( Y) m- q2 J6 Y
19. s;
    ) e7 \4 M5 H9 S! D; D
20. [clock()-t0]/1000;

复制代码

结果：
* s! s. d+ @! t* G7 b0.5620000000000001  //赋值用时间，秒
20000000.
0.579      //取值用时间，秒

---

欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)

Powered by Discuz! X2.5