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Eigen的速度为啥这么快( 二 )



■网友
以前也觉得 Eigen 很快，感觉和 mkl 可以媲美。但是昨天 debug 时一行一行看时间，发现这样一个矩阵乘法 Eigen的速度为啥这么快
要算将近一秒（Eigen的速度为啥这么快
），而同样的计算用 MATLAB 只需要肉眼不可察觉的时间。我 google 了一下，在 StackOverflow 上（How to speed up Eigen library\u0026#39;s matrix product?）有人讨论说是 MATLAB 内部自动会调用多线程版的 mkl 里的矩阵乘法，而 Eigen 在通常状态下是单线程的，需要在编译时加上 Eigen的速度为啥这么快
参数使用 openmp 开启多线程。我在自己的 Mac 上尝试了一下，在线程数为 4 的情况下，时间缩短为 0.57 秒，但相比 MATLAB 的肉眼不可察觉还是有差距。我对计算机底层的硬件不是很熟，只是最近突然觉得处理起这种可以高度矢量化的问题时，（不是非常 wisely 地）使用Eigen 还是没有经过优化的 MATLAB 快。P.S.: 最开始的单线程版本我使用的是 OS X 自带的 Eigen的速度为啥这么快
编译器，优化参数为 Eigen的速度为啥这么快
. 测试过加上 Eigen的速度为啥这么快
没有明显区别。这个 Eigen的速度为啥这么快
实际上是Apple 封装后的 Eigen的速度为啥这么快
，很可惜的是不支持 openmp. 所以为了开启多线程我安装了 GNU Eigen的速度为啥这么快
编译器。其它编译参数不变。=================更新==================刚才又上 StackOverflow 上看了别人的几个帖子（Eigen vs Matlab: parallelized Matrix-Multiplication）学习了一下，发现了几个新的 trick：首先之前线程数我设置错误了。我的 CPU physically 应该只有两个核，四线程是 hyper－thread 的结果，多出来的两个线程并不能加速。我把 OMP_NUM_THREADS 改为 2 以后，速度变为 0.55s 左右；如果计算矩阵乘法，使用 Eigen的速度为啥这么快
是个不错的 trick，它可以避免生成 temporary 的矩阵存储中间结果。使用这个后缩短为 0.50s 左右；对 Eigen 3.3 或以上的版本可以加上 Eigen的速度为啥这么快
和 Eigen的速度为啥这么快
两个参数，进一步缩短为 0.40s 左右。这样总的下来提速了约 30％.=============================经评论区提醒 Ofast 进行了一些 unsafe 的数学优化所以可能牺牲精度，在极端情况下甚至出错。参考如下 stackoverflow 链接的讨论：https://stackoverflow.com/questions/14492436/g-optimization-beyond-o3-ofast
■网友
感兴趣的朋友可以看一下这个pdf，是eigen的主要开发者对其功能和优化进行的总结：
eigen_CGLibs_Giugno_Pisa_2013.pdf这里也根据这个pdf简单说两句。
Eigen的优化主要可以看这个结构图：
Eigen的速度为啥这么快


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