如何在 C 語言中快速轉置矩陣?
問題:
考慮一個實質性的矩陣元素排列的矩陣如:
a b c d e f g h i j k l m n o p q r
目標是轉置這個矩陣,結果是:
a g m b h n c I o d j p e k q f l r
解:
高效率地轉置矩陣,考慮以下方法:
1. Naive Transpose:
void transpose(float *src, float *dst, const int N, const int M) { #pragma omp parallel for for(int n = 0; n<N*M; n++) { int i = n/N; int j = n%N; dst[n] = src[M*j + i]; } }
這個簡單的方法會迭代每個元素並將其複製到轉置位置。但是,由於不可預測的記憶體存取模式,它可能會遭受快取未命中的問題。
2.矩陣乘法的轉置:
執行矩陣乘法 C = A*B 時,轉置 B 會很有優勢。這種方法可以消除快取未命中並顯著加快計算速度。
transpose(B); for(int i=0; i<N; i++) { for(int j=0; j<K; j++) { float tmp = 0; for(int l=0; l<M; l++) { tmp += A[M*i+l]*B[K*j+l]; } C[K*i + j] = tmp; } } transpose(B);
3。使用循環阻塞進行區塊轉置:
對於大型矩陣,循環阻塞可提供卓越的效能。它將矩陣分成更小的塊並獨立轉置它們。
void transpose_block(float *A, float *B, const int n, const int m, const int lda, const int ldb, const int block_size) { #pragma omp parallel for for(int i=0; i<n; i+=block_size) { for(int j=0; j<m; j+=block_size) { transpose_scalar_block(&A[i*lda +j], &B[j*ldb + i], lda, ldb, block_size); } } }
4.使用 SSE 內在函數轉置:
這種先進技術利用 SSE 內在函數來實現無與倫比的速度。它使用一條指令一次有效地轉置 4x4 區塊。
void transpose4x4_SSE(float *A, float *B, const int lda, const int ldb) { __m128 row1 = _mm_load_ps(&A[0*lda]); __m128 row2 = _mm_load_ps(&A[1*lda]); __m128 row3 = _mm_load_ps(&A[2*lda]); __m128 row4 = _mm_load_ps(&A[3*lda]); _MM_TRANSPOSE4_PS(row1, row2, row3, row4); _mm_store_ps(&B[0*ldb], row1); _mm_store_ps(&B[1*ldb], row2); _mm_store_ps(&B[2*ldb], row3); _mm_store_ps(&B[3*ldb], row4); }
5.使用 SSE 進行循環阻塞:
將循環阻塞與 SSE 內在函數結合可進一步增強效能。這種方法可以有效地處理 4x4 矩陣區塊。
void transpose_block_SSE4x4(float *A, float *B, const int n, const int m, const int lda, const int ldb ,const int block_size) { #pragma omp parallel for for(int i=0; i<n; i+=block_size) { for(int j=0; j<m; j+=block_size) { int max_i2 = i+block_size < n ? i + block_size : n; int max_j2 = j+block_size < m ? j + block_size : m; for(int i2=i; i2<max_i2; i2+=4) { for(int j2=j; j2<max_j2; j2+=4) { transpose4x4_SSE(&A[i2*lda +j2], &B[j2*ldb + i2], lda, ldb); } } } } }
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