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Laderman的只有23个乘法的3x3矩阵乘法,值得吗?

algorithm

取两个3x3矩阵的乘积A*B=C。天真的,使用标准算法需要27次乘法。如果一个人很聪明,您可以只使用23个乘法来完成此操作,这是1973年Laderman发现的结果。该技术涉及保存中间步骤,并以正确的方式组合它们。

现在,让我们修复一种语言和一种类型,例如使用元素的C ++
double。如果Laderman算法是硬编码的,而不是简单的双循环的,那么我们是否可以期望现代编译器的性能超越算法的差异?

关于此问题的注释: 这是一个 编程 站点,在时间紧迫的内部循环的最佳实践中提出该问题;过早的优化不是这样。有关实施的提示非常受好评。


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2020-07-28

共1个答案

小编典典

计时测试:

我自己进行了时序测试,结果令我惊讶(因此,为什么我首先问这个问题)。简而言之,在标准编译下,它的laderman速度快〜225%,但是在带有-03优化标志的情况下,它的
速度慢了50% !每次在-O3标志期间我都必须向矩阵中添加一个随机元素,否则编译器会 完全优化
简单乘法,并在时钟精度范围内将时间设为零。由于该laderman算法很难检查/仔细检查,因此我将在下面张贴完整的代码以供后代参考。

规格:Ubuntu 12.04,Dell Prevision T1600,gcc。时间差异百分比:

  • g++ [2.22, 2.23, 2.27]
  • g++ -O3 [-0.48, -0.49, -0.48]
  • g++ -funroll-loops -O3 [-0.48, -0.48, -0.47]

基准测试代码以及​​Laderman实现:

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
using namespace std;

void simple_mul(const double a[3][3], 
        const double b[3][3],
        double c[3][3]) {
  int i,j,m,n;
  for(i=0;i<3;i++) {
    for(j=0;j<3;j++) {
      c[i][j] = 0;
      for(m=0;m<3;m++) 
    c[i][j] += a[i][m]*b[m][j];
    }
  }
}

void laderman_mul(const double a[3][3], 
           const double b[3][3],
           double c[3][3]) {

   double m[24]; // not off by one, just wanted to match the index from the paper

   m[1 ]= (a[0][0]+a[0][1]+a[0][2]-a[1][0]-a[1][1]-a[2][1]-a[2][2])*b[1][1];
   m[2 ]= (a[0][0]-a[1][0])*(-b[0][1]+b[1][1]);
   m[3 ]= a[1][1]*(-b[0][0]+b[0][1]+b[1][0]-b[1][1]-b[1][2]-b[2][0]+b[2][2]);
   m[4 ]= (-a[0][0]+a[1][0]+a[1][1])*(b[0][0]-b[0][1]+b[1][1]);
   m[5 ]= (a[1][0]+a[1][1])*(-b[0][0]+b[0][1]);
   m[6 ]= a[0][0]*b[0][0];
   m[7 ]= (-a[0][0]+a[2][0]+a[2][1])*(b[0][0]-b[0][2]+b[1][2]);
   m[8 ]= (-a[0][0]+a[2][0])*(b[0][2]-b[1][2]);
   m[9 ]= (a[2][0]+a[2][1])*(-b[0][0]+b[0][2]);
   m[10]= (a[0][0]+a[0][1]+a[0][2]-a[1][1]-a[1][2]-a[2][0]-a[2][1])*b[1][2];
   m[11]= a[2][1]*(-b[0][0]+b[0][2]+b[1][0]-b[1][1]-b[1][2]-b[2][0]+b[2][1]);
   m[12]= (-a[0][2]+a[2][1]+a[2][2])*(b[1][1]+b[2][0]-b[2][1]);
   m[13]= (a[0][2]-a[2][2])*(b[1][1]-b[2][1]);
   m[14]= a[0][2]*b[2][0];
   m[15]= (a[2][1]+a[2][2])*(-b[2][0]+b[2][1]);
   m[16]= (-a[0][2]+a[1][1]+a[1][2])*(b[1][2]+b[2][0]-b[2][2]);
   m[17]= (a[0][2]-a[1][2])*(b[1][2]-b[2][2]);
   m[18]= (a[1][1]+a[1][2])*(-b[2][0]+b[2][2]);
   m[19]= a[0][1]*b[1][0];
   m[20]= a[1][2]*b[2][1];
   m[21]= a[1][0]*b[0][2];
   m[22]= a[2][0]*b[0][1];
   m[23]= a[2][2]*b[2][2];

  c[0][0] = m[6]+m[14]+m[19];
  c[0][1] = m[1]+m[4]+m[5]+m[6]+m[12]+m[14]+m[15];
  c[0][2] = m[6]+m[7]+m[9]+m[10]+m[14]+m[16]+m[18];
  c[1][0] = m[2]+m[3]+m[4]+m[6]+m[14]+m[16]+m[17];
  c[1][1] = m[2]+m[4]+m[5]+m[6]+m[20];
  c[1][2] = m[14]+m[16]+m[17]+m[18]+m[21];
  c[2][0] = m[6]+m[7]+m[8]+m[11]+m[12]+m[13]+m[14];
  c[2][1] = m[12]+m[13]+m[14]+m[15]+m[22];
  c[2][2] = m[6]+m[7]+m[8]+m[9]+m[23];    
}

int main() {
  int N = 1000000000;
  double A[3][3], C[3][3];
  std::clock_t t0,t1;
  timespec tm0, tm1;

  A[0][0] = 3/5.; A[0][1] = 1/5.; A[0][2] = 2/5.;
  A[1][0] = 3/7.; A[1][1] = 1/7.; A[1][2] = 3/7.;
  A[2][0] = 1/3.; A[2][1] = 1/3.; A[2][2] = 1/3.;

  t0 = std::clock();
  for(int i=0;i<N;i++) {
    // A[0][0] = double(rand())/RAND_MAX; // Keep this in for -O3
    simple_mul(A,A,C);
  }
  t1 = std::clock();
  double tdiff_simple = (t1-t0)/1000.;

  cout << C[0][0] << ' ' << C[0][1] << ' ' << C[0][2] << endl;
  cout << C[1][0] << ' ' << C[1][1] << ' ' << C[1][2] << endl;
  cout << C[2][0] << ' ' << C[2][1] << ' ' << C[2][2] << endl;
  cout << tdiff_simple << endl;
  cout << endl;

  t0 = std::clock();
  for(int i=0;i<N;i++) {
    // A[0][0] = double(rand())/RAND_MAX; // Keep this in for -O3
    laderman_mul(A,A,C);
  }
  t1 = std::clock();
  double tdiff_laderman = (t1-t0)/1000.;

  cout << C[0][0] << ' ' << C[0][1] << ' ' << C[0][2] << endl;
  cout << C[1][0] << ' ' << C[1][1] << ' ' << C[1][2] << endl;
  cout << C[2][0] << ' ' << C[2][1] << ' ' << C[2][2] << endl;
  cout << tdiff_laderman << endl;
  cout << endl;

  double speedup = (tdiff_simple-tdiff_laderman)/tdiff_laderman;
  cout << "Approximate speedup: " << speedup << endl;

  return 0;
}
2020-07-28