C++ медленнее, чем MATLAB

Question

Я пытаюсь создать матрицу случайных чисел 5000 на 5000. Вот то, что я делаю с MATLAB:

for i = 1:100 
    rand(5000) 
end 

И вот что я делаю в C++:

#include <iostream> 
#include <stdlib.h> 
#include <time.h> 
#include <ctime> 

using namespace std; 


int main(){ 

    int N = 5000; 
    double ** A = new double*[N]; 
    for (int i=0;i<N;i++) 
     A[i] = new double[N]; 


    srand(time(NULL)); 

    clock_t start = clock(); 
    for (int k=0;k<100;k++){ 
     for (int i=0;i<N;i++){ 
      for (int j=0;j<N;j++){ 
       A[i][j] = rand(); 
      } 
     } 
    } 

    cout << "T="<< (clock()-start)/(double)(CLOCKS_PER_SEC/1000)<< "ms " << endl; 

} 

MATLAB занимает около 38 секунд, в то время как C++ занимает около 90 секунд. В другом вопросе люди выполнили тот же код и получили одинаковые скорости как для C++, так и для MATLAB.

Я использую Visual C++ со следующими оптимизациями

Я хотел бы узнать, что я здесь отсутствует? Спасибо вам за помощь.

EDIT: Вот ключевая вещь, хотя ... Why MATLAB is faster than C++ in creating random numbers?

В этом вопросе, люди дали мне ответы, где их C++ скорости такие же, как MATLAB. Когда я использую тот же код, я получаю более худшие скорости, и я пытаюсь понять, почему.

Answer 1

Ваш тест является ошибочным, как другие отметили, и даже не обращается к заявлению, сделанному по названию. Вы сравниваете встроенную функцию Matlab с C++, а не сам код Matlab, который на самом деле выполняется в 100 раз медленнее, чем C++.Matlab просто обертка вокруг библиотеки BLAS/LAPACK в C/Fortran, так можно было бы ожидать, сценарий Matlab и грамотно написана C++, чтобы быть приблизительно эквивалентны, и на самом деле они являются: Этот код в MatLab 2007B

tic; A = rand(5000); toc 

выполняется в 810 мс на моей машине, и это

#include <iostream> 
#include <stdlib.h> 
#include <time.h> 
#include <ctime> 

#define N 5000 
int main() 
{ 
    srand(time(NULL)); 

    clock_t start = clock(); 

    int num_rows = N, 
     num_cols = N; 
    double * A = new double[N*N]; 
    for (int i=0; i<N*N; ++i) 
     A[i] = rand(); 

    std::cout << "T="<< (clock()-start)/(double)(CLOCKS_PER_SEC/1000)<< "ms " << std::endl; 

    return 0; 
} 

исполняет в 830 мс. Небольшое преимущество для внутреннего RNG Matlab по сравнению с rand() не слишком удивительно. Обратите внимание также на единую индексацию. Вот так Matlab делает это, внутренне. Затем он использует умную систему индексирования (разработанную другими), чтобы дать вам матричный интерфейс для данных.

Answer 2

В вашем коде на C++ вы делаете 5000 выделений двойной [5000] в куче. Вероятно, вы получите гораздо лучшую скорость, если бы вы сделали одно выделение двойного [25000000], а затем сделаете свою собственную арифметику, чтобы преобразовать ваши 2 индекса в один.

Answer 3

Я считаю, что MATLAB использует несколько ядер процессора на вашей машине. Вы пытаетесь написать многопоточную версию и измерить разницу?

Кроме того, качество (псевдо) случайного также будет иметь небольшое различие (но не так много).

Answer 4

По моему опыту,

• Сначала проверьте, что вы исполняете свой C++ код в режиме выпуска, а не в режиме отладки. (Хотя я вижу на картинке, что вы находитесь в режиме детекции)
• Рассмотрите параллелизацию MPI.
• Помните, что MATLAB оптимизирован и скомпилирован с компилятором Intel, который производит более быстрые исполняемые файлы. Вы также можете попробовать более продвинутые компиляторы, если можете себе это позволить.
• Последнее, что вы можете создать агрегирование цикла, используя функцию для генерации комбинаций i, j в одном цикле. (В питоне это обычная практика задается функцией product из itertools библиотеки, см this)

Я надеюсь, что это помогает.