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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 数据结构转换为可以在 CPU 上轻松使用的数据结构。我的数据基本上是一个布置在网格中的图表。目前我在 CPU 部分使用 std::vector 。因为我知道如果我执行大量 push_back()
会产生相当大的开销,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。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,我在用于边缘。
但是,这两者似乎都非常慢。如果我为图形本身使用普通数组(因此基本上替换了外部 std::vector),那部分的速度改进是巨大的(大约 10 倍左右)。
对于图表来说这是可行的,但对于边缘来说并非如此,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我该如何解决这个问题吗?
附注我使用 -O2 进行编译,因为我已经发现这会产生很大的不同。还尝试了 -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;
};
最佳答案
也许您正在为 vector
为其元素预留空间的动态内存分配付费?
即使您以最佳方式reserve
,每个Vertex
至少有3 个内存分配(一个用于边缘
,一个用于removed
,一个用于doNotWrite
)。相对于您在此处尝试执行的高性能操作,动态内存分配的成本可能很高。
要么使用保证足够大(可能会浪费空间)的普通旧数组,要么使用专门的内存分配器和 vector
,根据您的特定需求量身定制。
此外,您是否按内存顺序访问元素?您的示例似乎表明是这样,但您是否在所有情况下都这样做?
此外,您甚至需要 Vertex.pos
吗?不能从 Vertex
在网格中的位置推断吗?
关于c++ - std::vector 与普通数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10013190/
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