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用于快速求解线性系统的 C++ Eigen

coder 2024-02-20 原文

所以我想测试 C++ 与 Matlab 求解线性方程组的速度。为此，我创建了一个随机系统并测量了在 Visual Studio 上使用 Eigen 解决它所需的时间:

#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>
#include <chrono>

using namespace Eigen;
using namespace std;

int main()
{
    chrono::steady_clock sc;   // create an object of `steady_clock` class
    int n;
    n = 5000;
    MatrixXf m = MatrixXf::Random(n, n);
    VectorXf b = VectorXf::Random(n);
    auto start = sc.now();     // start timer
    VectorXf x = m.lu().solve(b);
    auto end = sc.now();
    // measure time span between start & end
    auto time_span = static_cast<chrono::duration<double>>(end - start);
    cout << "Operation took: " << time_span.count() << " seconds !!!";
}

求解这个 5000 x 5000 的系统平均需要 6.4 秒。在 Matlab 中做同样的事情需要 0.9 秒。 matlab代码如下:

a = rand(5000);  b = rand(5000,1);

tic
x = a\b;
toc

根据这个反斜杠运算符的流程图:

鉴于随机矩阵不是三角形矩阵、置换三角形矩阵、厄密矩阵或上海森堡矩阵，Matlab 中的反斜杠运算符使用 LU 求解器，我相信它与我在 C++ 代码中使用的求解器相同，即， lu().solve

可能我遗漏了什么，因为我认为 C++ 更快。

  • 我在配置管理器上以激活的 Release模式运行它
  • 项目属性 - C/C++ - 优化 -/O2 处于事件状态
  • 尝试使用增强指令(SSE 和 SSE2)。 SSE 实际上让它变慢了，而 SSE2 几乎没有任何区别。
  • 我正在使用 Visual Studio 的社区版本，如果这有什么不同的话

最佳答案

首先，对于这种操作，Eigen 打败 MatLab 的可能性很小，因为后者会直接调用 Intel 的 MKL，该 MKL 是高度优化的多线程。请注意，您还可以配置 Eigen 以回退到 MKL，请参阅 how .如果这样做，您最终会获得类似的性能。

尽管如此，6.4s 已经足够了。 Eigen 的 documentation报告分解 4k x 4k 矩阵的时间为 0.7s。在我的计算机(Haswell 笔记本电脑 @2.6GHz)上运行您的示例，我得到 1.6s(clang 7，-O3 -march=native)和启用多线程的 1s(-fopenmp)。因此，请确保启用所有 CPU 的功能(AVX、FMA)和 openmp。使用 OpenMP，您可能需要明确地将 openmp 线程数减少到物理内核数。

关于用于快速求解线性系统的 C++ Eigen，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53247078/

求解ampsectionEigenc++visual-studiomatlabbenchmarking

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