c++ - 使用 Eigen 的性能比使用我自己的类更差

Question

几周前我 asked a question关于矩阵乘法的性能。

有人告诉我，为了提高我的程序的性能，我应该使用一些专门的矩阵类而不是我自己的类。

StackOverflow 用户推荐:

• uBLAS
• Eigen
• BLAS

起初我想使用 uBLAS 但是阅读 documentation原来这个库不支持矩阵-矩阵乘法。

毕竟我决定使用 EIGEN 库。所以我将我的矩阵类交换为 Eigen::MatrixXd - 但事实证明，现在我的应用程序运行速度比以前更慢。 使用 EIGEN 之前的时间是 68 秒，将我的矩阵类交换为 EIGEN 矩阵程序运行 87 秒之后。

花费最多时间的程序部分看起来像这样

TemplateClusterBase* TemplateClusterBase::TransformTemplateOne( vector<Eigen::MatrixXd*>& pointVector, Eigen::MatrixXd& rotation ,Eigen::MatrixXd& scale,Eigen::MatrixXd& translation )
{   
    for (int i=0;i<pointVector.size();i++ )
    {
        //Eigen::MatrixXd outcome =
        Eigen::MatrixXd outcome = (rotation*scale)* (*pointVector[i])  + translation;
        //delete  prototypePointVector[i];      // ((rotation*scale)* (*prototypePointVector[i])  + translation).ConvertToPoint();
        MatrixHelper::SetX(*prototypePointVector[i],MatrixHelper::GetX(outcome));
        MatrixHelper::SetY(*prototypePointVector[i],MatrixHelper::GetY(outcome));
        //assosiatedPointIndexVector[i]    = prototypePointVector[i]->associatedTemplateIndex = i;
    }

    return this;
}

和

Eigen::MatrixXd AlgorithmPointBased::UpdateTranslationMatrix( int clusterIndex )
{
    double membershipSum = 0,outcome = 0;
    double currentPower = 0;
    Eigen::MatrixXd outcomePoint = Eigen::MatrixXd(2,1);
    outcomePoint << 0,0;
    Eigen::MatrixXd templatePoint;
    for (int i=0;i< imageDataVector.size();i++)
    {
        currentPower =0; 
        membershipSum += currentPower = pow(membershipMatrix[clusterIndex][i],m);
        outcomePoint.noalias() +=  (*imageDataVector[i] - (prototypeVector[clusterIndex]->rotationMatrix*prototypeVector[clusterIndex]->scalingMatrix* ( *templateCluster->templatePointVector[prototypeVector[clusterIndex]->assosiatedPointIndexVector[i]]) ))*currentPower ;
    }

    outcomePoint.noalias() = outcomePoint/=membershipSum;
    return outcomePoint; //.ConvertToMatrix();
}

如您所见，这些函数执行大量矩阵运算。这就是为什么我认为使用 Eigen 可以加快我的应用程序的原因。不幸的是(正如我上面提到的)，该程序运行速度较慢。

有什么方法可以加快这些功能吗？

也许如果我使用 DirectX 矩阵运算我会获得更好的性能？？ (不过我有一台带集成显卡的笔记本电脑)。

Answer 1

如果您使用的是 Eigen 的 MatrixXd 类型，这些类型是动态调整大小的。使用固定大小的类型，例如 Matrix4d、Vector4d，您应该会得到更好的结果。

此外，请确保您正在编译，以便代码可以矢量化；查看relevant Eigen documentation .

关于使用 Direct3D 扩展库(D3DXMATRIX 等)的想法:图形几何(4x4 变换等)没问题(如果有点过时)，但它肯定不是 GPU 加速的(只是很好的旧 SSE，我认为).另外，请注意它只是浮点精度(你似乎被设置为使用 double )。就个人而言，我更喜欢使用 Eigen，除非我实际上是在编写 Direct3D 应用程序。