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对于一项作业,我们被要求优化描述为“平滑”函数的代码:
平滑函数将源图像 src 作为输入,并在目标图像 dst 中返回平滑结果。这是实现的一部分:
void naive_smooth(int dim, pixel *src, pixel *dst) {
int i, j;
for(i=0; i < dim; i++)
for(j=0; j < dim; j++)
dst[RIDX(i,j,dim)] = avg(dim, i, j, src); /* Smooth the (i,j)th pixel */
return; }
struct pixel 存储红色、绿色和蓝色值(整数)。函数 avg 返回第 (i,j) 个像素周围所有像素的平均值。您的任务是优化平滑(和平均)以尽可能快地运行。 (注意:函数 avg 是一个局部函数,您可以完全摆脱它,以其他方式实现 smooth。)此代码(以及 avg 的实现)位于文件 kernels.c 中。
有人知道我可以如何优化它吗?
最佳答案
您可以通过将矩阵/图像分成正方形 block 并一次平滑一个 block 来执行循环的循环平铺/循环带挖掘。通过这种方式,您可以获得更好的缓存利用率。
考虑当前版本。它遍历图像,一次访问三行,写入中间一行。
a[i-1][0], a[i-1][1], ..., a[i-1][dim-1]
a[i ][0], a[i ][1], ..., a[i ][dim-1]
a[i+1][0], a[i+1][1], ..., a[i+1][dim-1]
当它到达图像的最右侧时,第一列可能会从缓存中丢弃。但是当您移动到下一行时,很快就会需要它们,访问方式如下:
a[i ][0], a[i ][1], ..., a[i ][dim-1]
a[i+1][0], a[i+1][1], ..., a[i+1][dim-1]
a[i+2][0], a[i+2][1], ..., a[i+2][dim-1]
相反,您可以分块处理图像,例如:
a[i ][B], a[i ][B+1], ..., a[i ][B+B-1]
a[i+1][B], a[i+1][B+1], ..., a[i+1][B+B-1]
a[i+2][B], a[i+2][B+1], ..., a[i+2][B+B-1]
其中 B 是图 block 大小。
或者配一张图,更清楚:
000111222
000111222
000111222
333444555
333444555
333444555
666777888
666777888
666777888
这里我们有一张 9x9 的图像,分为 9 个图 block ,编号从 0 到 8,您的目标是以这样的方式编写循环:首先平滑图 block 0 中的所有像素,然后平滑图 block 1 中的所有像素,然后是图 block 2 中的所有像素,等等。顺序并不重要,您甚至可以并行运行每个图 block 。
当然,这对于大图像和相对较大的图 block 来说是有利的,您可以尝试图 block 大小,例如,从横跨一两个缓存行的图 block 行开始。
有关此方法的更多信息,请查看 Loop tiling
综上所述,值得注意的是您的编译器应该自行执行此操作。
关于C代码优化,流畅的功能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13732177/
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